0 引言
当前，高速公路数字化的趋势已成为国际社会的普遍共识。世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization, WIPO）于2025年2月发布技术趋势系列报告WIPO Technology Trends: Future of Transportation[4]，将数字化和可持续列为交通运输领域两大重要趋势。根据WIPO在2024年10月公布的数据，2000—2023年，与交通运输数字化相关的已公开专利数量从6 222个增加到66 678个。这表明数字化领域的创新正日益成为交通运输研发战略的核心，数字经济的技术储备为高速公路大数据的深度应用提供了可能，推动新技术的开发和新的解决方案的提出，从而塑造交通运输更加高效的未来。在全球趋势引领与国内发展需求驱动下，我国已在顶层设计层面为高速公路数字化转型构建了政策支撑体系。2023年2月，中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》[5]，提出“全面提升数字中国建设的整体性、系统性、协同性”“以数字化驱动生产生活和治理方式变革”。同年，交通运输部发布《交通运输部关于推进公路数字化转型 加快智慧公路建设发展的意见》（交公路发〔2023〕131号）[6]，强调了运用现代数字技术赋能公路交通，以实现人、车、路、环境深度融合以及全业务流程数字化，并设定了到2035年全面达成公路数字化转型的远景目标。财政部与交通运输部在2024年联合印发《财政部 交通运输部关于支持引导公路水路交通基础设施数字化转型升级的通知》（财建〔2024〕96号）[7]，强调推动基础设施智慧扩容、基础设施安全增效、跨领域产业融合以及体制机制创新，加快数字化改造，建设数字化感知网络、智能化管控系统和网络化服务体系。这一系列政策层层递进，共同构建了高速公路大数据规范化发展的顶层设计，有力促进了交通基础设施与数字技术的深度融合。
与此同时，全球经济格局正经历深度重构，数字经济已成为各国抢占国际竞争制高点的核心要素[8]。2024年12月召开的中央经济工作会议强调，2025年经济工作要以科技创新引领新质生产力发展，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动， 积极运用数字技术、绿色技术改造提升传统产业[9]。在政策导向与技术趋势深度融合的背景下，高速公路领域积累的海量数据不仅为其自身数字化转型提供了基础，也为探索基于高速公路的多元化经济模式提供了可能。2022年全国交通运输工作会议已明确提出支持发展交通运输路衍经济，并将其纳入交通强国建设战略体系[10]。高速公路大数据与数字经济的深度融合，既是技术驱动的基础设施革命，也是数据要素重构经济形态的必然结果。
在实践层面，各省市已开展了大量的智慧高速建设工作，积累的实践经验亟待总结推广，以更好地服务交通强国与数字中国战略的落地实施。然而，现有研究仍存在明显局限，多数研究沿用交通工程范式，仅仅将大数据视为提升交通效率的工具，没能从经济角度对高速公路大数据与数字经济进行系统性的关联分析，尤其是缺乏对路衍经济等新兴经济模式的深入探讨，导致高速公路大数据在数字经济中的应用范围被局限于交通场景内部，潜在的经济价值无法得到全面释放。基于上述理论空白与实践需求，本文将从一个新的研究视角，将高速公路大数据与数字经济相融合，构建交叉分析框架，深度融合交通工程、信息科学与经济学理论，从路衍经济这一新兴经济形态切入，开展经济视角下的系统性关联分析，以揭示数据要素在交通领域的价值创造机理，进而基于研究结果提出未来高速公路大数据的演进方向和发展建议。
1 高速公路大数据与数字经济研究文献计量分析
1.1 数据来源
本文利用中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）数据库和Web of Science数据库分别对中英文文献进行检索。利用CNKI数据库，以“高速公路”“大数据技术”和“数字经济”为主题词进行中文文献检索，文献类型限定为学术期刊论文。在中国，“数字经济”的概念是在2016年的G20杭州峰会上被首次正式提及，因此论文发表年份限定为2016—2025年。对初步获取的论文进行人工筛选，排除发文机构为中小企业、高职院校的论文，最终得到文献411篇。通过Web of Science的高级检索功能检索英文文献，将主题词设为“highway”“freeway”“big data”“economy”及其衍生词“economic”“economies”“economical”等，文献类型限定为学术期刊论文和综述论文，发表年份限定为2004—2025年，研究方向限定为与“transportation”“computer science”“economy”相关，语言限定为“English”，筛选得到文献1 065篇。
1.2 发文量
近二十年中英文文献年度发文量以及累计发文量的变化趋势如图1所示。可以看到，英文文献发文时间较早，年发文量和累计发文量均高于中文文献。2016—2018年的3年内，中文文献发文数量迅速增长，2016年中文文献累计发文量约为英文文献累计发文量的1/30，截至2025年4月，中文文献累计发文量已达到英文文献累计发文量的2/5左右。
1.3 国际合作特征
英文文献作者所在研究机构的国际合作关系网络如图 2所示。节点大小表示该国家或地区的累计发文量。节点颜色表示相关论文的平均发表年份，颜色越趋向紫色，表示平均发表年份越早，颜色越趋向黄色，表示平均发表年份越晚。节点连线表示国家或地区之间的研究合作，连线越粗表示国家或地区之间合作发文数量越多。欧美国家整体发文较早，且彼此合作密切。亚洲国家虽整体起步较晚，但以中国为代表的亚洲国家近五年与美国、加拿大、澳大利亚、英格兰、荷兰等国家存在广泛合作。美国和中国发文量最多，其高速公路建设里程也分别以18.4万公里（中国）和10.6万公里（美国）居世界前两位。
1.4 研究主题
使用VOSviewer对文献进行关键词关联分析，得到英文文献的关键词关联图谱（图 3）和中文文献的关键词关联图谱（图 4）。图中节点面积越大，表示该关键词出现频率越高，节点之间的连线表示关键词之间的关联，线条越粗表示关联程度越强。分析结果表明，中英文文献中提及较多的关键词均为“大数据”（big data）。在英文文献中，“big data”大多与“machine learning”（机器学习）和“prediction”（预测）等关键词相关，侧重于方法论的创新与优化，关注如何通过更先进的算法来提升预测精度和决策智能化水平，体现了其在基础理论和核心技术方面的长期积累。中文文献则围绕大数据技术在高速公路领域的应用展开，体现出更强的问题导向和应用驱动特征，紧密围绕“发展”“管理”“转型”等国家战略与行业需求，侧重于利用现有技术解决实际运营中的痛点问题。这种差异反映了我国在智慧高速建设领域巨大的实践场景和迫切的应用需求。在中文文献的关键词关联图谱中，“数字经济”出现了54次，仅次于“大数据”，是出现频率第二高的关键词，且与“大数据”“转型”和“发展”等关键词有较强关联，体现了数据作为生产要素驱动交通经济转型发展的趋势。
使用VOSviewer对相关主题文献开展关键词聚类分析，分别得到英文文献和中文文献的关键词聚类结果（图5、图6）。由图5可以看出，英文文献关键词共形成4个聚类类别，其中：红色聚类的研究主题聚焦大数据分析领域，节点数量最多，涵盖“big data”（大数据）、“big data analysis”（大数据分析）、“prediction model”（预测模型）等核心关键词。“machine learning”（机器学习）和“deep learning”（深度学习）是目前使用频率较高的两类算法；绿色聚类的节点数量次之，主题为algorithm performance optimization（算法性能优化）， surface analysis algorithm（表面分析算法）仍是当前主要研究方向之一；黄色聚类的主题围绕accident rate influencing factor identification（事故率影响因素识别）及accident risk prediction（事故风险预测），包含“highway”（公路）、“traffic accidents”（交通事故）、“safety”（安全）等关键词；蓝色聚类主题则与transportation system management（交通系统管理）有关。由图 6可以看出，中文文献涉及的关键词同样形成了4个不同的聚类，其中：绿色聚类节点数量最多，主题围绕数字经济驱动下的转型发展，包含“数字经济”“转型”“发展”“管理”等关键词，凸显数字经济背景下高速公路大数据的应用潜力；蓝色聚类的主题为高速公路大数据系统的未来发展前景，包含“融合发展”“区块链”“物联网”等关键词，此类新技术为高速公路大数据的融合发展提供了新方向；红色与黄色聚类的研究主题则分别指向高速公路企业运营和数据。
2 高速公路大数据采集优化与分析技术
2.1 高速公路大数据采集方式
高速公路大数据是路网运营全周期产生的海量信息集合，具有规模大、类型多、处理高效、价值密度低的特征[11]，涵盖流量、收费、设施状态等六大类数据，其构成区别于其他领域的专属数据生态系统。其中，交通流量数据以时间戳为索引，形成包含流量、速度、占有率等字段的时序序列，是状态感知的基础；收费交易数据则构成详尽的出行档案，以交易流水为核心，关联车辆、出入口站点、时间与费用，形成了高精度的OD数据；突发事件数据动态记录了事件类型、位置、状态与处理过程，支撑应急指挥；设施状态数据则来自物联网传感器，表现为带有时间戳和监测值的连续数据流，用于评估设施健康度。在高速公路大数据采集场景中，交通检测设备、电子不停车收费（Electronic Toll Collection, ETC）门架系统、视频监控系统等核心采集设备通过高效运作，共同构建了交通管理系统的重要数据采集基础。然而，在数据采集过程中仍面临设备故障、环境干扰等一系列挑战，影响数据的完整性和精确度。因此，为提升数据采集效率与质量，需对高速公路数据采集系统进行优化，以获得实时、准确的多样化交通信息。
2.2 高速公路大数据采集系统优化
1）交通检测设备优化
交通检测设备通过实时采集交通数据，对交通状况进行检测。交通检测设备在高速公路上的布设存在精度不足、设备数量与布设间距不平衡等问题，导致数据采集的全面性和准确性受到影响。交通检测器布设优化的核心是如何通过布设有限数量的检测器，获取完整的实时交通信息，为交通管控部门提供数据支持。交通检测设备布设成本高，其布设间距需综合考虑成本约束和交通状态感知成效[13]。遗传算法与VISSIM仿真平台的结合应用可以显著提升路侧设备的定位精度[12]。通过整合交通流空间关联性特征，建立多目标优化模型，能够在保证预测准确度的同时取得检测设备数量与布设间距平衡的优化布设策略[14-15]。Danczyk等[16]通过引入设备故障概率作为变量，使优化模型更贴近实际应用场景。进一步的研究则揭示了检测设备覆盖率与数据估计误差之间的非线性关系，提出的误差边界模型为布设方案的量化评估提供了理论依据[17]。智能铺面技术通过将传感器嵌入路面，减少了设备冗余，实现了对路面状况和交通流量的持续监测，优化了传统交通检测设备的布设策略[18]。这些创新不仅提升了数据采集的全面性，更为动态交通控制策略的制定提供了精准支撑。
2）ETC门架系统优化
ETC门架系统记录的车牌号、通过时间、车辆类型等单车信息，是高速公路大数据的重要来源之一。ETC门架是支撑系统运行的关键设备，通过优化ETC门架监控成像补光装置的照射角度和发光强度，可减小对驾驶员的眩光影响[19]。针对ETC门架可能出现的故障，明确3类核心故障诱因，分别提出运维要点[20]。为解决传统运维中无法提前预判故障的痛点，引入机器学习决策，通过关联ETC门架设备的状态参数与历史故障数据训练模型，最终实现对设备实时故障的精准判断[21]。进一步，融合建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）、地理信息系统（Geographic Information System, GIS）、物联网（Internet of Things, IOT）与大数据技术（Big Data Technology），构建4层架构运维管理平台，实现设备三维可视化、故障预警与运维流程信息化[22]。
3）视频监控系统优化
传统视频监控设备部署冗余度高，造成资源浪费。通过建立道路线形参数与设备间距的数学模型，结合最佳安装角度计算，可在保证监控覆盖率的前提下减少设备数量[23]。针对复杂场景下异常事件识别准确率不足的问题，将多源数据与深度学习架构融合，使视频监控系统对交通异常事件的识别准确率提升至92%以上[24]。为解决光学畸变和阴影干扰导致的图像失真问题，基于坐标转换的校正算法，通过将像素坐标映射至真实世界坐标系，实现了交通参数的精准提取，可以解决无人机航拍视频中广角镜头产生的畸变现象[25]。恶劣天气如雨雪、雾霾、强光等，常导致视频监控系统性能下降，引发图像模糊或目标识别困难等问题。利用计算机图形技术对真实场景进行数字克隆，构建合成数据集Synthetic-HS，可以大幅提升高速公路视频监控中的前景检测能力[26]。嵌入式异常声音识别技术的引入突破了单一视觉感知的局限，通过声纹特征分析为夜间或低能见度环境下的监控提供了新的技术路径[27]。这些技术的协同应用正在推动视频监控系统向全天候、多维度感知的方向发展。
综上所述，现有研究以高速公路大数据采集的完整性、时效性、精确度为核心目标，构建以交通检测设备、ETC门架系统、视频监控系统为核心的多设备协同优化体系，形成多维度技术突破：一是实现交通检测设备精度、成本和间距的多目标平衡；二是解决ETC门架系统故障感知不及时的痛点；三是突破视频监控系统在恶劣天气、低能见度等场景的感知局限。
2.3 高速公路大数据分析体系
2.3.1 数据预处理与质量提升技术
高速公路是高度不确定的复杂系统，其数据内含丰富的时空变化，且数据采集工作易受设备故障、天气变化等因素干扰，导致缺失值、冗余信息等数据异常，对后续数据分析工作造成影响。因此，需要在数据分析前，对采集到的数据进行预处理，以破除数据缺失和数据质量的瓶颈。张量计算具有多维时空数据处理能力[28]，考虑到实际交通流数据所蕴含的时间趋势以及车道空间信息，通过基于张量理论的Tucker分解算法改善了高速公路数据质量[29]。基于时序数据的趋势特征与波动规律，通过动态调整不同时间段的差异度临界值，将单维与多维填补方法所得结果进行融合，可实现缺失值的高准确性近似修复[30]。在异常数据处理方面，将改进的快速峰值聚类算法与XGBoost多元预测模型结合，构建了从异常检测到数据修复的完整技术链，配合具有较高鲁棒性和自适应性的SSC（Sparse Subspace Clustering）算法，实现了多维数据异常值的精准定位与修复[31-32]。添加特征重要性加权机制的随机森林方法，能够在保证修复精度的同时增强模型的泛化能力，提升多源数据融合修复处理效率[33]。为了克服传统线性方法的过拟合缺陷，带有正则化约束的动态多元回归模型被提出，它能够将数据修复效率提升约40%[34]。针对交通数据缺失这一制约分析精度的关键问题，基于深度学习的缺失数据补充方法通过挖掘交通参数的时空关联特性，证明了神经网络在复杂场景下的修复潜力[35]，为后续数据分析和模型训练提供了高质量的数据支撑。
然而，数据质量提升仅完成了价值挖掘链条的初级阶段，要实现从数据到决策的跨越，仍需依赖多样化的分析技术体系来挖掘数据的深层价值。
2.3.2 数据分析技术与适用场景
在数字经济背景下，高速公路大数据分析技术成为关键支撑要素，其核心价值在于通过高效的数据整合、模式挖掘与预测建模，从海量、异构、动态的交通数据中提取有用信息，为智慧交通系统的运行管理和科学决策提供基础。为系统梳理高速公路大数据分析的技术框架，本节从方法论的维度将主流分析技术划分为线性回归、时间序列、贝叶斯网络、聚类算法、传统机器学习、深度学习及深度强化学习七大类别。
表 1中系统归纳了各类分析技术的研究主题、优点、局限性和文献来源，清晰呈现了高速公路交通大数据分析技术的基础框架。
表1中，6篇文献的研究主题聚焦交通安全领域，涵盖事故率影响因素解析、交通事故数量与死亡人数预测、驾驶员压力水平分类、交通事故风险评估等核心方向，与前文文献计量分析得到的关键词聚类结果形成呼应。这充分说明高速公路行车安全是该领域长期且核心的研究方向之一，也体现出大数据分析技术在交通安全场景下的深度落地与现实应用需求。在关键词聚类结果中高频出现的“机器学习”“深度学习”算法，在表 1中也展现出绝对的主流应用地位。这类技术凭借对多源异构交通数据的强适配性及对复杂时空关联特征的高效挖掘能力，成为解决高速公路大数据分析中高精度预测、动态化决策等核心问题的关键手段。关键词分析中提及的算法优化，在表 1中体现为从简单适配到复杂赋能，精准匹配了数据形态与实际需求的升级。简单适配阶段的技术从早期的线性规划再到时间序列、贝叶斯和聚类算法，其核心是用低成本适配单一数据与基础需求，仅需少量结构化数据就能完成基础关联分析、粗略分类或简单预测，精准匹配早期高速公路数据维度低、场景单一的情况。复杂赋能阶段的技术如机器学习、深度学习和深度强化学习，则聚焦破解多源异构数据与动态决策难题，具备自动捕捉数据多维关联的能力，能适配长时序、特殊环境等复杂场景，完成高精度预测与分析，精准响应动态交通管控、多场景协同等高阶需求。
表1 高速公路大数据分析技术 |
| 分析方法 | 研究主题 | 优点 | 局限性 | 文献 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 线性回归 | 多元线性回归 | 限速政策与事故率的关系 | 简单直观，计算成本低 | 对异常值敏感 | Korkut等[36] |
| 时间序列 | 自回归差分移动平均（ARIMA） | 短时交通流量预测 | 短时预测准确性高 | 对非平稳数据预测精度低 | 崔建等[37] |
| （ARIMA-LSTM） | 交通事故数量与死亡人数 | 拟合能力全面，鲁棒性强 | 对预处理与样本要求严格 | 梁乃兴等[38] | |
| 贝叶斯 | 贝叶斯网络（BN） | 事故影响机制 | 刻画变量间的依赖关系 | 易出现“维度灾难” | 成卫等[39] |
| 贝叶斯-神经网络（BN-NN） | 路网短时速度预测 | 适配动态实时需求 | 鲁棒性弱 | Fusco等[40] | |
| 聚类算法 | K-means | 交通流状态实时评估 | 计算成本低 | 依赖手动设置的 初始聚类中心 | 陈钊正等[41] |
| K-means+DBSCAN | 服务区车辆识别 | 分阶段精准解决数据干扰 | 缺乏自适应调整能力 | 刘春生等[42] | |
| 快速峰值聚类（Fast Peak Clustering） | 交通事件检测 | 适配性强，计算效率高 | 抗噪声能力弱，稳定性差 | Pei等[32] | |
| 传统机器学习 | 支持向量机（SVM） | 通行时间预测 | 预测精度高，稳定性强 | 可解释性差 | Long等[43] |
| 随机森林（RF） | 交通运行参数估计 | 可解释性强，计算效率高 | 模型复杂度高， 对噪声敏感 | 赖见辉等[44] | |
| 梯度提升（XGBoost） | 服务区的交通量预测 | 预测精度高， 可处理缺失值 | 参数调优复杂 | 孙朝云等[45] | |
| XGBoost+深度森林算法 | 交通事故风险预测 | 训练效率高，泛化能力强 | 极端场景适配不足 | 张浩[46] | |
| 深度学习 | Seq2Seq网络 | 交织区变道轨迹的预测 | 适配长时域轨迹预测 | 参数复杂度高 | 韩皓等[47] |
| 卷积神经网络（CNN） | 交通安全的空间分析 | 擅长提取空间特征 | 无法捕捉交通流的 时序变化 | Greguric等[48] | |
| 长短期记忆网络（LSTM） | 驾驶员压力水平分类 | 可处理时序数据， 无需手动提取特征 | 训练速度慢，可解释性差 | Rastgoo等[49] | |
| 图卷积神经网络（Graph CNN） | 交通流量预测 | 时空联合建模能力强 | 样本迁移性受限 | Bogaerts等[50] | |
| 长短期记忆神经网络（LSTM NN） | 短期交通速度预测 | 解决梯度消失问题， 降低人工成本 | 依赖高性能计算支持 | Ma等[51] | |
| YOLO+CNN | 车辆检测 | 大幅提升车辆分类精度 | 依赖高质量标注数据 | Jahongir等[52] | |
| 残差网络（ResNet） | 车辆比较与再识别 | 识别性能优异 | 场景与视角覆盖不足 | Yin等[53] | |
| DMRVisNet | 雾天能见度估计 | 适配多摄像头交通场景 | 细颗粒度区分能力有限 | You等[54] | |
| 深度强化学习 | 深度确定性策略梯度 算法（DDPG） | 多车道的差异性速度限制 | 实时反馈调整策略 | 训练不稳定 | Wu等[55] |
| 双层深度Q网络 （DDQN） | 瓶颈区的可变限速控制 | 预测稳定性强 | 场景差异大时易陷局部 最优 | Ke等[56] | |
| 多智能体深度确定性 策略梯度（MADDPG） | 多路段的协同可变限速 控制 | 训练效率与控制精度 双优 | 大规模路网计算复杂度 激增 | 余荣杰等[57] | |
综上所述，数字经济时代，高速公路大数据分析技术兼具多样性与广泛性，覆盖数据全生命周期，并且随数据复杂度的提升和数字经济的需求升级而演进，为价值释放奠定基础。路衍经济是该技术落地数字经济的核心场景，推动高速公路向“交通+经济”复合型载体转型。现有研究围绕从数据质量提升到价值挖掘的核心逻辑，构建了覆盖数据预处理与多维分析技术的完整体系。通过对比各技术的优点和局限性，为研究者选择适合的分析技术提供参考，也为后续路衍经济场景落地奠定技术基础。
3 路衍经济视角下的高速公路大数据应用
3.1 高速公路行业经营现状与发展挑战
高速公路在推动区域经济增长中发挥着关键作用，但其建设和养护成本高企也造成了高速公路经营压力。交通运输部发布的历年《全国收费公路统计公报》显示，我国经营性公路已连续多年呈现收支倒挂态势，通行费收入难以覆盖建设养护、债务本息等刚性支出，行业可持续发展面临严峻挑战。作为具有线长、点多、面广等区位特征的基础设施网络，高速公路沿线蕴藏着丰富的土地、能源等附属资源，以及物流、旅游、数字经济等衍生开发潜力。在此背景下，以路衍经济为核心的多元化经营模式逐渐成为破解行业发展瓶颈的重要突破口。
3.2 大数据驱动下路衍经济的价值逻辑与产业优化路径
3.2.1 路衍经济的内涵
3.2.2 路衍经济对服务业结构的优化效应
通过路衍经济的开发，不仅可以培育新的利润增长点，有效激活路网资源的价值[59]，还可以拓宽服务边界，优化服务业结构。路衍经济优化服务业结构的主要路径是融合交通资源与服务产业，实现业态多元化、运营智能化和区域协同化。通过与旅游、物流等产业融合，激活多元经营动能。通过网络化布局和数字化赋能等手段优化旅游业结构，提升旅游产业的连通性和体验性，将高速公路从单纯的运输通道转变为旅游经济走廊，实现从碎片化景点向全域旅游转型。例如，甘肃省通过高速公路网扩展，连接敦煌莫高窟等景区，形成丝路旅游通道，年游客流量增长20%以上，带动周边经济带开发[60]；广州市利用高速公路出入口、沿线园区和支线通道，形成多式联运体系，实现物流从低效分散向集约智能转型[61]；重庆市合川区在高速公路出入口搭建物流园区，培育路衍经济集群，年吞吐量增长30%，实现多式联运[62]。在“一带一路”倡议和交通强国建设背景下，我国路衍经济将承担促进区域经济一体化、推动交通基础设施建设、促进产业升级和创新、提升社会福利和民生水平、增强国家竞争力等重要使命。
3.3 数据赋能下的高速公路服务区运营
1）高速公路服务区的运营模式转型
高速公路服务区是路衍经济基础层最成熟、启动最早的空间载体[63]。传统封闭式运营模式因割裂了与周边区域的经济联系，仅能实现基础的交通服务功能，无法充分激活沿线土地、交通流量等资源价值。开放式运营模式则打破了高速公路路网的空间壁垒，通过实时车流数据与旅客画像分析，服务区可动态调整商业业态配比、停车位资源分配及能源补给策略，将过境流量转化为精准消费力。同时，打通了与周边农产品基地、旅游景区的数据接口，实现农产品的产地直供预约、旅游路线个性化推送，使服务区成为县域经济数字化的前置节点。这一模式既能通过服务司乘实现基础层直接获得经济收益，又能联动周边城乡资源，从而增强服务区与邻近地区的经济耦合效应[64-65]，为衍生层产业联动奠定基础。
2）数据驱动下的服务区管理优化
服务区智能视频管理系统借助车辆多维度特征识别、车牌自动捕捉及智能车位引导等功能，有效提升了停车位周转效率，从而全面提升服务区的管理运行水平[68]。区别于传统的在服务区出入口设置卡口进行数据采集的方法，通过对ETC数据的分析，使用机器学习模型，实现高精度的车辆识别和停留时间估计，为服务区的服务能力评估和布局优化提供了科学依据[69]。通过大数据分析得到服务区入区率，可以作为衡量服务区经营水平和消费潜力的重要指标[70]。通过挖掘用户在服务区的消费数据，如购买的商品种类、消费金额等，进一步分析用户的消费习惯，可实现个性化推荐与精准营销。借助大数据平台与智能分析技术，可以实现对服务区运营数据的实时监测与动态分析[71]。将高速公路沿线商业设施的精准营销与周边区域的旅游、餐饮等行业紧密结合，可形成协同发展、互利共赢的良好局面。
3）“服务区+”多业态的拓展路径
“服务区+”模式的核心是依托基础层的流量和资源，向路衍经济衍生层拓展，实现从“独立经营”到“产业协同”的升级。如图 8所示，高速公路服务区与文旅、能源、物流、管理等领域深度融合。在文旅领域，基于车流时空分布、游客消费行为及周边文旅多源数据，运用用户画像聚类分析与时空关联挖掘方法，实现特色消费场景精准匹配与区域文旅资源高效导流。在能源领域，依托车型能耗特征、服务区能耗物联网数据及新能源设施运行日志，通过时间序列预测模型与能耗异常检测算法，优化能源补给动态配置与绿色低碳引导。在物流领域，整合货车轨迹数据、物流订单数据及货物-车辆-场站多源信息，采用多源数据融合技术与供需匹配优化模型，降低货车滞留率与物流空驶成本。在管理领域，基于设施状态感知数据、人流车流实时监测数据及用户行为日志，借助设备故障预测机器学习模型与个性化服务推荐算法，实现智能运维与差异化服务供给。这一融合不仅大幅提升了服务区自身的核心竞争力与经济效益，更为周边区域经济发展持续注入新动能，进而实现高速公路服务区与地方经济的良性互动。
综上所述，现有研究围绕数据赋能高速公路服务区运营：在运营模式上，明确服务区为路衍经济核心载体，指出现有封闭式运营区域经济辐射弱，开放式运营可突破高速路网壁垒、联动城乡，增强经济耦合效应；在管理优化上，聚焦数据对效率与品质的提升，提出挖掘车辆及消费数据实现精准营销，借助智能视频系统提高车位周转效率，以ETC数据支撑服务能力评估，以入区率衡量经营水平，还可实时监测数据、调整策略；在业态拓展上，提出“服务区+”模式，与文旅、能源、物流、管理深度融合，既提升自身效益，又带动地方经济协同发展。这种以数据为核心、以模式创新为路径、以产业融合为目标的探索，最终为路衍经济在基础层的主动创收与衍生层的产业协同提供了可落地的实践范式。
3.4 大数据驱动下的高速公路系统可持续循环模式
大数据驱动的可持续循环模式[72]，本质上是路衍经济价值闭环的内生机制，通过将资源节约转化为成本优势、将环境效益转化为资产价值，支撑交通基础设施的可持续运营。
1）车流调控优化
大数据驱动的实时车流调控，通过检测设备，实现全路段车流数据的秒级采集，经边缘计算节点快速分析车辆密度、行驶轨迹等特征，再通过动态控制系统输出调度方案，有效减少车辆怠速、急加速、急刹车等低效行为。将通行效率提升转化为路衍经济的内生成本优势，直接降低运营主体的燃油支出与养护支出。河北省新元高速公路通过交通流动态控制系统，使路段车辆通行速度离散差下降了28%，事故率减少了17%[73]。稳定的车流可以减少燃料消耗，事故率的降低则减少了道路救援、通行中断带来的间接损失，从资源循环视角看，有效延长了轮胎使用寿命，减少了维修成本、报废物料产出和运输企业的固定资产投入。燃油效率的提升不仅节约了即时成本，更通过延长化石能源存量生命周期，为可再生能源替代争取了缓冲时间。
2）预防性养护升级
基于数据预测的预防性养护技术，本质是延长高速公路的服役周期，提升其安全性与稳定性，将道路维护策略从被动修复转向主动干预。美国联邦公路管理局的研究表明，通过光纤传感器实时采集温度、形变、裂缝发展等结构数据，经大数据平台构建路面健康数字孪生模型，可精准预测损坏周期与修复节点[74]。山东高速集团的实践进一步验证，该技术可使路面使用寿命从8年延长至11年，铣刨废料产生量减少37%[75]。养护频次下降直接降低养护成本，而路面性能提升则延长了收费资产的盈利周期。更重要的是，养护过程中产生的铣刨废料、退役构件等废弃物，因数据精确记录了其成分、性能参数，可被分类转化为次级原材料。旧沥青混合料的再生利用避免了新材料开采对生态环境的破坏，而桥梁钢构件的数字化健康档案则为未来拆除时的材料回收提供了技术依据，从而形成“使用—维护—再生”的物质流闭环。将资源节约转化为成本优势，并将再生效益作为资产注入路衍经济体系，增强了高速公路可持续运营能力。
3）多式联运构建
公路运输与铁路运输、航空运输等构建形成多式联运体系，通过跨运输方式协同整合提升物流网络效能，可规避单一运输方式在时效、运距、运费上的劣势。通过建立多式联运数据共享平台，整合高速公路车流数据、铁路班列数据、港口吞吐量数据、机场货运数据等全链条信息，运用大数据算法分析不同运输方式的时效匹配度、成本差异度与运力互补性，精准匹配货物流向与运输资源，推动基础设施共享与运力资源重组。《交通运输部等十八个部门关于进一步鼓励开展多式联运工作的通知》（交运发〔2016〕232号）[76]指出，多式联运对推动物流业降本增效，完善现代综合交通运输体系具有积极意义。这种系统协同本质上构建了跨模态的资源共生体，使能源、载具、通道等要素在不同运输场景间动态流转，避免单一环节的资源冗余与浪费。多式联运通过大数据协同将单一运输方式的成本优势转化为网络整体竞争优势，使路衍经济价值闭环从单一路段延伸至全域物流网络。
综上所述，现有研究以高速公路大数据为核心赋能载体，将资源优化、系统协同与全生命周期管理深度融入路衍经济价值闭环：一是通过大数据调控车流实现燃油与部件损耗从源头减量，将资源节约转化为成本优势；二是通过预防性养护延长材料生命周期，将再生效益转化为资产价值；三是通过多式联运构建跨领域资源网络，放大效率收益。三者共同为实现交通基础设施节约、高效的目标提供了坚实支撑，也精准契合了可持续发展的国家战略目标。
4 未来发展前景
4.1 学科融合：驱动交通系统数字化服务升级
未来，与不同学科的融合应用将直接推动交通系统向数字化服务升级，进而满足数字经济的多元需求。利用卷积神经网络可精准解析驾驶员心率、面部表情、方向盘操作等实时采集的生理与行为数据，结合心理学中情绪唤醒度、愉悦度的维度理论，实现驾驶员情感状态的精准识别与个性化干预；将K-means聚类算法与社会学中的社会资本理论结合，挖掘不同群体的出行规律与消费偏好，通过放大群体互动的经济价值，推动服务区从基础补给向场景化、定制化服务转型；而融合新古典增长理论与空间经济学的ARIMA-LSTM混合预测模型，既能捕捉经济数据的线性趋势，又能适配非线性波动特征，精准模拟交通经济动态，有效优化投资回报、助力区域经济协同发展。
4.2 区块链技术：重塑综合交通体系的协作信任与应用场景
近年来，区块链等技术带动了服务业态和服务模式的创新，未来可通过大数据与区块链技术融合重构综合交通体系。交通物流领域涉及的主体较为多元，各方之间缺乏高效的信任协作体系，将导致信息互通滞后、资源整合困难以及系统对接不畅等问题。
区块链技术在交通运输行业信用机制构建方面的应用尚处于初步探索期，目前已有部分企业尝试利用区块链技术记录物流信息，但尚未实现全链路的信息共享与智能合约驱动的自动化调度。区块链上的数据具有可溯源性，便于数据查询和追踪。未来的平台可以实现运输状态的全链路可信追溯，并通过智能合约自动优化运输路径和调度资源。例如，当货物在机场与高速公路之间转运时，平台可以实时监控货物状态，自动选择最优路径并协调各方资源，从而大幅缩短中转时间。区块链的特性使信息一旦验证添加便不可篡改且永久存储[77]。凭借这一优势，可将驾驶员的驾驶行为、物流企业的履约记录、车辆的安全状况等记录在区块链上，形成不可篡改的信用档案。同时，未来的跨境物流优化系统可以将区块链与大数据结合，通过区块链记录跨境物流的全流程信息，利用大数据分析技术优化运输路径和资源配置。区块链技术与运输体系的深度结合能够产生显著的协同效应，有助于推动行业数据开放共享、优化监管效能、提高服务质量、加强安全保障，并完善信用机制建设。
4.3 物联网技术：构建高速公路全要素互联的智能感知与协同网络
物联网技术作为实现物理世界与数字空间深度融合的核心技术，能为高速公路大数据的采集、传输和融合应用提供底层支持。通过部署高密度、多类型的智能传感器节点，物联网能够实现对交通流状态、基础设施健康状况、气象环境参数乃至车辆实时运行数据的全方位、高频率感知，极大地丰富了高速公路大数据的数据维度并提升了时效性，能够对交通系统进行精细化、实时化的刻画与诊断。
在未来物联网覆盖的高速公路路网中，智能网联车辆将扮演移动感知单元与数据源的双重角色，其产生的实时轨迹、驾驶行为等动态数据，与路侧固定感知设施形成互补，共同构建一个更立体、更鲜活的高速公路数字孪生体。基于海量、多源的物联网数据，结合边缘计算与云计算架构，可以实现从微观的个体车辆诱导、实时风险预警，到宏观的路网运行调控、预防性养护决策等全方位应用。物联网所构筑的感知网络将高速公路设施及其衍生服务全面数字化，从而提升高速公路系统的运营效率与服务水平。
5 结束语
高速公路大数据对推动高速公路数字化转型、助力经济发展具有重要意义。在数字经济背景下，本文系统梳理了高速公路大数据分析技术及其应用的现状与前景。研究表明，大数据分析技术在高速公路的多种场景中已得到广泛应用，充分体现了技术与实际需求的紧密结合，并通过高效的数据整合、模式挖掘与预测建模，显著提升了数据分析的效率、准确性和智能化水平，为动态交通管理提供了创新性解决方案。本文还从路衍经济视角重构了高速公路大数据的价值分析框架，突破了传统交通工程范式局限，构建了涵盖基础层、衍生层与战略层的三级应用体系，通过数据深度赋能高速公路服务区从封闭式被动服务转向开放式精准适配的运营转型，推动服务区与文旅、能源、物流、管理等领域多业态融合，构建车流优化、设施预防性养护、多式联运协同的全链条可持续循环模式，助力高速公路从单一运输通道向“交通+经济”复合型载体升级。基于此，本文展望未来的发展前景是：高速公路大数据将强化与多学科融合，结合区块链赋能跨主体信任协作，与物联网技术融合构建全要素孪生体，为高速公路数字化服务升级提供可行路径。在数字化经济的背景下，大数据将推动高速公路系统的技术革新和经济价值提升，为构建智能、高价值、可持续的高速公路系统，实现交通强国和数字中国战略目标提供理论与实践参考。