近日，2024全球數字經濟大會在北京舉行。在大會期間舉辦的“數智驅動創新×流通鏈接未來”數據要素高層論壇上，北京市政數局發布了《2024北京“數據要素×”典型案例集》，四維圖新“多源數據融合驅動的道路安全風險防控策略研究”案例成功入選。這是對四維圖新在智慧交通領域數據要素深度挖掘與價值實現能力的認可和肯定。

為加快推動《“數據要素×”三年行動計劃(2024-2026 年)》落地，充分發揮典型案例示范引領作用，北京市政務服務和數據管理局組織北京軟件和信息服務業協會，開展北京地區“數據要素×”典型案例征集工作，遴選出首批14個行業領域共計100個技術先進、模式創新、應用成效顯著的“數據要素×”應用案例，并對每個案例應用背景、應用特色、應用價值進行評價和分析，形成了《2024 北京“數據要素×” 典型案例集》。

此次入選的“多源數據融合驅動的道路安全風險防控策略研究”案例，是四維圖新依托自身核心地圖數據和GIS引擎基礎能力，以及交通大數據分析能力，聯合相關部委、高校和行業客戶共同打造。案例面向交警部門“減量控大”業務目標，通過匯聚融合事故、地圖、路況、氣象、道路事件等多源數據資源，構建道路安全風險防控算法，打造集全息畫像、隱患排查、事故研判、風險預警為一體的實戰平臺，實現對道路安全領域的事前隱患全面感知、事中風險實時監測、事后事故分析研判的全流程監管，為交通管理部門實現道路交通安全風險防控提供支撐。

技術創新方面，該案例以地圖數據為底座，匯聚交通安全領域中的人、車、路、環境、事故等多源數據，通過聚焦動靜態路網數據的挖掘分析，識別出多類隱患因子，圍繞不同業務場景構建系列指標體系及安全算法模型，實現交通安全風險防控全場景應用。

應用創新方面，該案例能夠提升道路風險點全面認知、實現隱患自動識別與智慧化分析、深入挖掘事故特征、實時發布道路風險，從而輔助交管部門改善路網結構風險點認知不全面、隱患排查人工采集、事故多發地認知不全面、事故誘因不明確、風險判斷憑經驗的問題，由傳統人工經驗判定向科學管控模式轉變。

截至目前，該案例已在廣東、吉林、山東等多個省市得到廣泛應用，并獲得行業高度認可。四維圖新憑借多源數據融合與算法創新方面的深厚積累，充分發揮數據要素的乘數效應，支撐交通管理、車路云一體化、體育賽事等多個領域場景應用，全面助力交通行業數字化轉型升級。

未來，四維圖新將持續深耕智慧交通、智能網聯等領域的技術研發，不斷探索新的應用場景，釋放數據要素的創新價值，賦能交通行業新質生產力發展。