2026年10月20日，国家数据集团有限公司在河北雄安新区正式成立。作为以数据资源开发利用为主责主业的企业，国家数据集团将围绕数据资源开发利用、数据要素价值释放、人工智能发展和产业生态建设开展布局，为我国数据产业发展注入新的动力。
数据连接产业，应用创造价值。
作为深耕智慧交通与数字化服务的企业，信息发展持续推进北斗、车联网、大数据与人工智能技术融合，围绕“布终端、搭平台、建生态、强服务”的发展路径，将交通场景中的数据积累转化为产品能力和服务能力，推动数据要素在实际业务中发挥作用。
把握产业机遇，深化交通数据布局
国家数据集团的成立，为数据资源开发利用和产业协同发展带来了新的契机，也进一步凸显了数据在数字经济发展中的重要作用。交通运输连接生产与消费，车辆运行、道路通行和运输管理等业务持续产生丰富的数据。这些数据经过有效治理和开发，可以为安全管理、运输调度、保险风控及道路运营提供支持。信息发展立足交通行业，持续完善从终端采集、平台处理到场景应用的数据服务链条，让数据更好地服务客户、服务行业、服务交通运输高质量发展。
推进产品上架，拓展数据服务渠道
近年来，信息发展积极推进数据产品研发与市场化应用，探索交通数据合规流通和价值转化。
公司年度报告披露，已完成上海数商资质认证，完成 41 个数据产品开发，17 个产品上架交易。围绕交通运输及相关金融服务需求，公司持续推进数据资源的产品化开发，为客户提供更具针对性的数据服务。数据产品进入交易平台，为供需双方建立了更加清晰的连接渠道，也为公司拓展产品应用、完善交付体系提供了支持。围绕车辆运行、运输管理和风险分析等需求，信息发展将继续完善数据产品体系，推动更多数据能力融入客户业务流程，在持续应用中释放价值。
车载数据连接应用场景示意图
货车运行中的数据，从哪里产生，经过哪些环节，又能用于什么业务？
一辆货车连接的，不只是出发地和目的地。
当车载终端、北斗服务网络与数据应用结合起来，车辆运行现场也可能成为保险、城市巡检、地图导航和新能源业务的数据入口。从这张围绕交信北斗展开的架构图，可以看到一条清晰的业务思路：从终端获得数据，让数据进入具体场景，再通过使用权和分润机制连接各方。
理解这套模式，首先要看清数据从哪里来、向哪里去。
01 从车载设备出发，建立数据来源
数据流的起点，是货车运营场景中的车载设备。
车辆运营场景 → 车载终端 → 数据采集 → 面向业务的数据应用。
这里，车载设备承担连接真实场景与数据应用的入口作用。具体能够提供哪些数据，取决于设备能力和采集方案，不能仅凭“车载终端”四个字，就认定其具备所有感知能力。
而数据能否持续产生，也离不开设备部署与维护。
在这套架构中，交信北斗连接“大面积采购、满足数据要求”；北斗服务商则围绕货车司机提供“安装服务、硬件维护保障”。
这意味着，设备采购、安装交付和持续维护，共同支撑数据供给。数据应用要向前走，终端首先需要稳定工作，采集结果也需要满足具体业务要求。
02 数据进入应用环节，关键是与需求匹配
保险公司、地图图商、城市巡检与新能源业务，需要解决的问题不同，对数据的要求也不同。要让同一类终端数据进入多个场景，需要分别明确数据内容、质量、更新频率和使用范围。
因此，“数据要素”在这张图中承担了连接作用：一端连接终端数据来源，另一端连接不同业务需求。
沿着这条主线，数据向四个方向延伸。
第一条流向：保险公司
终端数据 → 保险标准数据 → 定价与定损参考。
图中连接保险公司的关键词是“保险标准数据”，应用目标包括“定价依据、定损依据、科技降赔”。
定价侧关注风险如何判断，定损侧关注相关事实和损失如何核实。数据进入保险业务，需要围绕这些具体问题进行组织，而不是简单增加数据数量。
“科技降赔”则是这一分支希望实现的业务目标。能否达到目标，需要用实际业务结果验证。
第二条流向：AI城市扫描
符合场景要求的数据 → AI城市扫描 → 巡检与基建检测辅助。
这一方向对应“巡检加持、交叉应用、基建检测”。
它体现了一种应用延伸：终端数据的用途，可以从车辆自身业务扩展到城市运行场景。但不同巡检任务需要不同数据。是否具备相应感知能力、是否覆盖目标区域、采集频率是否足够，都会影响数据能否用于检测。“交叉应用”的价值，需要落到具体任务上。
第三条流向：地图图商
终端数据 → 地图模型与运营分析 → 导航应用。
图中通过“拓宽模型边界”连接数据要素与地图图商，进一步指向“导航模型优化、营运车辆分析、车道级导航”。这条流向关注的是，车辆运行相关数据如何支持地图业务。其中，营运车辆分析面向运营需求，导航模型优化面向模型改进，车道级导航则需要更具体的数据精度与能力支撑。三个方向相互关联，也各有不同的数据门槛。
第四条流向：新能源
交通侧数据 → 能源场景需求 → 交能融合应用。
新能源节点对应“物理规划、交能融合”。这一分支将数据应用延伸到交通与能源的连接处：交通侧掌握的信息，能否为能源侧的规划与运营提供参考？具体需要什么数据、服务什么规划对象，还需结合业务方案明确。图中“物理规划”的具体含义，也需要在后续方案中进一步细化。
03 北斗数据要素的价值，要落到每一条流向上
将整张图串起来，可以看到几条相互关联的业务线：
数据供给线：车载设备、安装服务与硬件维护，共同支撑终端数据来源。
数据应用线：数据分别进入保险、AI城市扫描、地图和新能源场景，服务不同业务需求。
根据交信北斗海南相关人员介绍，信息发展正在持续夯实交通数据基础，
目前已累计汇聚轨迹数据3552.6亿条，
轨迹数据存储规模达51.1TB，附件数据存储规模达594.76TB，
两类数据合计占用存储空间645.86TB。
持续积累的轨迹及配套附件数据，为车辆运行分析、驾驶风险识别、保险风控模型优化等应用提供了数据基础。公司将进一步深化数据治理与场景开发，推动交通数据向高质量的数据产品和服务转化，持续释放数据要素价值。
根据2025年9月发布的成交结果公告，公司旗下交信北斗（海南）科技有限公司成为黑龙江省交投高速公路运营管理有限公司“货车北斗轨迹数据查询服务（二次）”项目的成交供应商，成交单价为同一车辆每天每条有效查询数据0.95元，车辆实时数据与历史数据执行相同服务费标准。该项目将北斗轨迹数据与高速公路运营管理需求相结合，为交通数据按查询服务计价、实现市场化应用提供了具体实践。公司将持续深化数据产品开发与场景应用，推动数据积累转化为可交付、可计价的服务能力，拓展交通数据的商业价值。
深化定价场景探索，培育保险数据服务增长空间
在保险领域，信息发展持续推进数据与风控业务融合。公司2025年年度报告提出，依托交通数据构建覆盖险前定价、险中干预和险后理赔的全周期风控体系，探索以保险风控服务实现业务价值。
险前，通过车辆运行与驾驶行为分析，为风险评价提供参考；险中，通过风险监测、预警及运营干预，支持安全管理；险后，通过相关数据核验，辅助事故分析与理赔处理。
面向长期发展，公司将持续深化保险数据服务能力，拓展客户合作与应用覆盖。随着服务规模扩大、产品逐步成熟和商业模式持续验证，保险数据要素业务有望成长为信息发展主要业务收入来源之一，为公司长期发展提供新的支撑。
