5月24日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、 (略) 、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例，通过示范引领，激励多方主体积极参与，释放数据要素价值。

多式联运作为一种高效、可持续的物流运输模式，是构建现代综合交通运输体系、降低物流成本的重要手段。但随着全社会对不同运输方式衔接需求不断加深，运输装备制造业与运输服务业供需信息不畅已成为限制多式联运发展的重要因素。国家 (略) 通过汇聚多种运输装备的运行、故障、维修等数据，构建智能模型，对运输装备的效率和可靠性进行分析，为用户提供运输装备协同制造和优化的解决方案，打造成熟的数据产品， (略) ，促进运输装备专业化数据的规范交易。

一是推动运输装备数据汇聚融合。发挥龙头企业协调作用，打破装备制造商之间的数据壁垒，获取600项多模态运输装备数据指标，汇聚 (略) 运输装备、9类港口装备、6类船舶装备的运用状态、故障分析、检修维护等数据。目前已汇聚运输装备数据总量超过30亿条，数据量达1200TB，每日新增数据量达到*条以上。

二是开展运输装备数据建模分析。以多式联运应用目标为牵引（如图1所示），以运输装备多模态数据为基础进行建模，分别形成满足不同运输中转方式效率最优的装备设计和研发数据集；满足运输装备高可靠、低维护需求的运输装备产品优化数据集。

图1 多式联运应用目标牵引界面

三是构建运输 (略) 。基 (略) 机车车辆、港口装卸装备、船舶装备等运输装备及其关键零部件等近600类高质量数据集，探索形成数据资产定价模型，以“（当日多式联运业务节约总成本*20%）/降本环节装备数据供给总条数”计算价格，进而自动派生数据资产交易（如图2所示）。当前已吸引275个运输装备制造企业开展数据资产交易，有效推进了近100家运输装备产品设计和功能优化。

图2 数据资产交易界面

5月24日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、 (略) 、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例，通过示范引领，激励多方主体积极参与，释放数据要素价值。

多式联运作为一种高效、可持续的物流运输模式，是构建现代综合交通运输体系、降低物流成本的重要手段。但随着全社会对不同运输方式衔接需求不断加深，运输装备制造业与运输服务业供需信息不畅已成为限制多式联运发展的重要因素。国家 (略) 通过汇聚多种运输装备的运行、故障、维修等数据，构建智能模型，对运输装备的效率和可靠性进行分析，为用户提供运输装备协同制造和优化的解决方案，打造成熟的数据产品， (略) ，促进运输装备专业化数据的规范交易。

一是推动运输装备数据汇聚融合。发挥龙头企业协调作用，打破装备制造商之间的数据壁垒，获取600项多模态运输装备数据指标，汇聚 (略) 运输装备、9类港口装备、6类船舶装备的运用状态、故障分析、检修维护等数据。目前已汇聚运输装备数据总量超过30亿条，数据量达1200TB，每日新增数据量达到*条以上。

二是开展运输装备数据建模分析。以多式联运应用目标为牵引（如图1所示），以运输装备多模态数据为基础进行建模，分别形成满足不同运输中转方式效率最优的装备设计和研发数据集；满足运输装备高可靠、低维护需求的运输装备产品优化数据集。

图1 多式联运应用目标牵引界面

三是构建运输 (略) 。基 (略) 机车车辆、港口装卸装备、船舶装备等运输装备及其关键零部件等近600类高质量数据集，探索形成数据资产定价模型，以“（当日多式联运业务节约总成本*20%）/降本环节装备数据供给总条数”计算价格，进而自动派生数据资产交易（如图2所示）。当前已吸引275个运输装备制造企业开展数据资产交易，有效推进了近100家运输装备产品设计和功能优化。

图2 数据资产交易界面