一是多源多模态数据融合。构建“车路云一体化”数据采集体系，整合30万公里实车测试数据、200余个智能网联路口数据、2000余辆网联公交运行数据及数字孪生仿真数据，累计形成70余万张训练样本和600多个场景库。通过“AI预标注+人工校验”模式，数据处理效率提升80%，累计服务52家生态企业，支撑算法训练1400多次、仿真训练超2.4万小时，有效降低研发成本35%，缩短模型开发周期40%。
二是推动产业场景落地。依托高质量数据集，加速无人驾驶场景应用落地，支撑三一重卡与希迪智驾无人矿卡量产，赋能长沙无人环卫车及无人配送车等应用场景，并为长沙市1万余辆乘用车提供车联网服务。累计发放自动驾驶路测牌照和无人车编码178张，直接经济效益超3000万元。本案例兼具技术先进性和产业带动性，具有良好的可复制性和推广价值，可为全国智能驾驶发展、智慧交通建设及交通强国战略实施提供有力支撑和实践经验。
三是服务交通治理现代化。融合路侧感知设施、RSU单元和网联车辆动态感知，实现重大缺陷检出率100%、道路病害准确率超过80%。在长沙试点路段，通行效率提升15%，交通事故率下降20%，显著提升道路交通治理能力。
三、创新点
一是技术创新驱动数据质量提升。首创车路云协同巡检技术，实现道路病害实时动态捕捉，构建“动态感知—实时传输—云端处理”AI大模型闭环，数据完整性较传统方式提升40%。
二是开放共享平台共建数据集生态。面向社会建设开放共享平台，提供20万条标注样本数据和GPU算力资源，产教融合培训覆盖2500人次，发放认证1100余张，推动人才培养与产业生态协同。
三是机制创新实现数据协同治理。采用“政府基建+企业运营”模式，由政府指导路侧基础设施建设，国企主导数据与场景运营，打通部门数据壁垒，建立道路健康评估体系，形成1000余公里数字道路资产库。