在全球数字化浪潮与“双碳”目标的双重驱动下，中国交通系统的智能化转型正处于从“规模扩张”向“质量跃升”的关键转型期。尽管已基本建成智慧交通基础设施网络，但中国转型进程中暴露的数据壁垒、技术依赖等深层矛盾，正制约着系统效能的最大化释放。
转型进程中存在哪些系统性挑战？
1.数据要素的整合困境
交通智能化的核心在于数据流的贯通与价值挖掘，但当前跨部门、跨层级的数据孤岛现象仍普遍存在。跨部门协同治理机制尚未形成，技术研发、产业应用与公共服务的目标函数难以统一。根据《中国智慧交通行业现状深度与发展前景预测报告（2023-2030年）》显示，交通管控、智能停车等主要应用领域的数据互通率不足40%，高速公路流量监测与城市应急响应系统的联动滞后问题尤为突出。同时，系统内数据权属不清、共享机制缺失，使得交通大数据的资产化进程受阻，难以形成“采集-治理-应用-反馈”的闭环生态。
2.技术自主化与场景适配的矛盾
关键技术的对外依存度仍是主要短板。据调查，毫米波雷达国产化率约为52%（中国汽车工业协会《2023年中国智能网联汽车产业链发展报告》），高精地图受地理信息安全限制，国产化率不足50%（自然资源部《2023年地理信息产业白皮书》）。同时，技术标准体系的碎片化加剧了系统协同难度，不同厂商设备兼容性问题导致智能网联系统协同效率损失过大。
3.制度供给滞后于技术创新
现行法规对自动驾驶事故责任认定、数据跨境流动等新兴议题存在制度空白。国务院发展研究中心《智能交通制度创新研究报告（2022）》统计显示，涉及智能交通的法规缺口超过120项。而智能交通项目审批流程方面，国家发改委调研数据显示，跨部门审批流程平均耗时较传统项目增加58%。同时，政策工具创新滞后，未能建立与技术进步相匹配的弹性监管框架。例如L4级自动驾驶路权规则仅在16个国家级测试区试点（工信部《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》），自动驾驶车辆的保险制度、路权分配规则等仍处于试点探索阶段，制约了商业化落地速度。
4.投入机制与商业模式的失衡
智能交通基础设施建设面临巨大的资金压力。交通运输部相关数据显示，每公里智能化改造成本约600万-900万元，地方财政可持续投入能力不足。财政部PPP中心数据显示，2022年智能交通PPP项目社会资本参与度仅为28%，平均回报周期为11.6年。资本市场对智能交通项目的估值逻辑仍停留在“硬件投入”层面，未能形成“数据资产-场景服务-生态收益”的价值链闭环。这种投入产出失衡导致部分项目陷入“建设即落后”的怪圈，新技术迭代速度远超基础设施更新周期。
5.公众信任与数字包容的双重挑战
技术接受度的非线性特征日益显现。中国信息通信研究院《2023年数字技术社会接受度调查报告》显示，57.3%的城市居民担忧智能交通设备隐私泄露风险；交通运输部道路货运行业监测数据表明，34.6%的货运司机对电子运单系统存在抵触情绪。更深层的信任危机源于技术透明度的缺失，自动驾驶系统的“黑箱”决策机制、数据使用边界的不清晰，削弱了公众对技术的理性认知。这种社会接纳度的结构性分化，可能引发技术红利分配失衡，加剧城乡、代际间的出行服务差距。
如何实现多维的破局之道？
1.构建全域联动的数据治理体系
数据要素的整合困境折射出治理体系的结构性矛盾。当前跨部门数据孤岛的根源在于权属界定模糊与利益分配机制缺失，需通过立法确立数据主权框架，明确公共数据的国有资产属性与市场化流通边界。
同时，技术层面应建立基于区块链的分布式数据交换网络，在确保隐私安全的前提下实现跨域穿透。实现治理体系全域联动重点在于构建“数据要素市场化配置”机制。一方面推动政府数据开放平台与市场化交易平台的双轨运行，另一方面创新数据资产定价、确权与交易模式，使数据流动从行政协调转向市场驱动。这种制度设计不仅能释放数据要素的乘数效应，更能倒逼交通治理从“条块分割”转向“生态共建”，为智能交通提供底层动能。
2.锻造自主可控的技术创新生态
技术自主化与场景适配的矛盾本质是创新链与产业链的错配。破解这一困局需重构“需求牵引、研用一体”的创新体系。
在基础层实施“强基工程”，聚焦高精传感器、车规级芯片等卡脖子领域，通过国家实验室集群整合产学研资源。
在应用层建立场景化创新联盟，针对山地隧道、特大城区潮汐通勤等特殊场景，形成“问题发现-技术攻关-标准输出”的闭环机制。基于开放的技术生态推动车企、科技公司与交通运营商形成协同创新网络，通过C-V2X车路协同等技术标准的互认与推广，逐步摆脱对单一技术路线的依赖。
这种“基础突破+场景深耕+生态共建”的三维策略，能够实现技术供给与需求侧的有效匹配。
3.创建敏捷迭代的制度供给体系
制度滞后凸显传统监管框架与技术创新速度的脱节。解决这一矛盾需要建立“实验性立法+动态监管”的弹性治理模式。
通过监管沙盒机制，在特定区域对自动驾驶责任认定、数据跨境流动等前沿议题开展压力测试，形成可复制的制度模板；构建基于实时数据的动态风险评估体系，将审批监管从“事前准入”转向“全周期治理”。
同时，通过重构跨部门协同机制，打破行政壁垒与职能重叠，建立智能交通项目的“一事联办”平台。这种制度创新不仅能提升治理效能，更能为技术创新提供“容错空间”，在安全与效率间实现动态平衡。
4.培育价值共生的市场化机制
投入机制失衡源于传统基建思维与数字时代价值逻辑的冲突。破解这一困局需重构“政府-市场-社会”多元协同的投资体系。
政府角色应从“直接投资者”转向“生态构建者”，通过智能交通REITs、专项债等工具激活社会资本；市场层面需建立数据资产价值评估体系，推动资本市场从“硬件估值”转向“数据增值”逻辑，培育MaaS出行服务、车路协同保险等新业态。构建收益共享机制，通过数据运营分成、增值服务开发等方式，形成可持续的商业闭环。
这种模式转变将推动智能交通从“成本中心”转向“价值中心”，实现社会效益与市场回报的有机统一。
5.构筑技术信任的社会协同网络
公众信任危机反映了技术社会化进程中的治理短板。构建社会认同需要建立“技术透明-公众参与-普惠保障”三重机制。
首先，通过可解释AI、决策轨迹可视化等技术手段破解“黑箱效应”，建立数据使用的透明化规则。
其次，构建多方参与的伦理治理框架，在技术部署前开展社会影响评估。
最后，针对数字鸿沟问题，需在智能交通系统中嵌入包容性设计，通过适老化改造、人工服务兜底等方式保障普惠性。这种社会协同网络的构建，不仅能提升技术接受度，更能促进技术红利的社会公平分配，防范智能化转型中的结构性排斥。
中国智能交通系统的转型，实质是一场涉及技术范式、治理体系、产业生态的深层变革。面对数据壁垒、技术依赖、制度滞后等复合型挑战，需以制度创新激活数据要素、以非对称战略突破技术瓶颈、以弹性治理重塑监管框架、以价值重构培育可持续模式、以社会共治夯实信任根基。随着《国家综合立体交通网规划纲要》的深化实施，以及6G通信、量子加密等技术的突破，中国有望建成“人-车-路-云”深度协同的智能交通体系。这场转型不仅将重新定义出行服务的效率边界，更将为全球城市治理贡献“技术赋能”与“制度创新”双轮驱动的中国方案。
[作者赵星系上海工程技术大学副教授，荣毅仁、董晓松均来自上海工程技术大学，本文系上海市哲学社会科学规划课题（2024VQH014）、教育部人文社科课题（22A10616023）资助项目]
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