高质量数据集典型案例 | 通导融合的高质量人车物时空行为与状态数据集

　　推荐单位：中国移动通信集团有限公司
　　申报单位：中移（上海）信息通信科技有限公司、中移动信息技术有限公司、中海石油气电集团有限责任公司、中国移动通信集团安徽有限公司合肥分公司、中移智行网络科技有限公司、北京海天瑞声科技股份有限公司
　　一、背景
　　随着城市交通系统复杂性与动态性显著提升，传统静态数据驱动管理正面临多源数据融合效率低、动态轨迹算法泛化能力弱、定位基准支撑不足等挑战。本数据集涵盖经脱敏处理的高精度人车物轨迹数据（具备厘米级定位精度、秒级时间戳及多模态时空语义标注）和图像视频数据，旨在构建面向城市治理、时空信息场景的高质量人车物时空行为与状态数据集，聚焦多尺度位置变迁建模、行为模式识别及跨场景时空监测与推演等问题，为城市治理中的交通预测、决策优化和智能驾驶仿真测试提供标准化、可复用的时空数据集服务支撑。
　　二、方案和成效
　　一是构建数据集运营和管理机制，夯实数智空间底座。数据集依托北斗高精度定位、5G及物联网设备实时采集多模态数据，通过中国移动全国地基增强站提供厘米级定位支持，经时空智能平台清洗、脱敏与入库，建立“数据－模型－应用”全链条治理体系，通过动态分级授权机制，结合脱敏脱密处理，确保数据的安全共享。
　　二是提供场景化数据服务产品，赋能相关服务。针对不同行业需求，在低空经济、智能巡检、空间导航等多个场景提供定制化数据服务。数据集支撑20+以轨迹数据集应用为核心的时空信息管理与服务项目，构建了时空大模型，2021年以来带动产值超3000万元。
　　三是打造专业化时空数据应用场景，推动产业数字化转型。形成多城市覆盖的海量标准化时空数据资产，支撑交通、农林等领域智能化决策，推动治理模式向“数据驱动”转型，构建时空智能监测与推演的新范式。在交通领域，轨迹预测准确率提升30%，在园区管理领域，巡检效率提升25%。在智能驾驶领域替代传统测试手段，降低数据成本60%以上。
　　四是促进产学研合作，构建高标准行业生态。推动高质量人车物时空行为与状态数据集形成团体/行业标准。与清华大学、武汉大学、复旦大学等高校合作开展时空AI方面研究，面向未来时空信息需求与发展趋势，提升创新能力和行业影响力。
　　三、创新点
　　一是技术创新，实现时空数据融合与动态语义增强。通过时空智能底座，集成定位、传感器、影像数据及POI语义标签，构建“位置－行为－场景”时空特征体系。通过动态语义标注识别轨迹行为，生成可解释特征支撑AI训练与行为标签，应用于时空智能监测与推演。
　　二是管理创新，建立数据治理框架。构建“四维一体”数据治理体系，从时空一致性、属性完整性、数据时效性和安全合规性定义数据质量评估指标，通过动态分级授权与溯源校验，实现多源轨迹及图像数据的安全共享与全生命周期治理。
　　三是应用创新，提供跨行业标准化数据服务。数据集提供模块化接口，支持路径优化、风险识别及资源调配等场景，降低使用门槛，促进跨领域协同，实现从共享、分析到决策的全链条服务。