场景： 利用 BIM 三维模型开展方案比选、多专业协同碰撞检查、工程量统计、空间仿真分析与带属性模型交付，提升成果质量与数字化水平。

简介： 该数据在道路工程业务经营活动中产生，包含项目名称、工程类型、建设阶段、坐标系等具体信息，地域范围为山东省青岛市，数据规模约1GB，年均增长0.1GB。

场景： 应用于高速公路桥隧巡检、路面病害检测及应急勘察等，支撑无人机、巡检机器人训练与验证；拓展至港口设备巡检、自动驾驶等场景，为智能装备感知、决策与作业能力提升提供支撑。

简介： 面向高速公路智慧巡检等应用场景，支撑无人机、巡检机器人等智能装备在桥隧巡检、边坡监测、道路病害检测和应急勘察等场景中的训练与验证，促进环境感知、任务决策和作业执行的衔接，助力提升巡检效率、隐患识别能力和应急处置水平。围绕具身智能规模化应用对高质量数据的需求，系统梳理具身智能的基本概念、技术体系及交通领域应用，重点分析真机采集、无本体采集和仿真生成三类数据获取方式，阐述视觉、语言与动作信息协同标注的特点，以及多模态对齐、专业场景理解和标准化交付等关键难点，形成具身智能数据采集、标注与应用的整体认识。研究对于推动交通数据向智能装备应用转化、拓展数据标注产业价值，以及促进高速公路由数字化监测向智能化作业升级具有积极意义。

场景： 本产品主要应用于重载货车高速公路运输安全管理场景：为高速公路运营管理单位识别重点风险车辆、开展安全提示与协同管理提供参考；为货运企业提供车辆驾驶行为评分、风险分级与重点车辆筛查；支撑管理部门研判企业运输安全风险，实施分级分类监管与重点检查。

简介： 本产品面是由青岛市交通规划设计院有限公司提供模型服务，构建集驾驶行为评价、风险分级、异常事件分析与管理辅助于一体的驾驶行为风险评估模型。模型围绕超速、疲劳驾驶预警等关键风险因素，建立多维度评价指标体系，综合考虑风险事件发生频次、持续时间及车辆行驶时长，对指定周期内的驾驶行为进行量化评价，输出综合风险评分、风险等级及分项评价结果。模型支持识别重点关注车辆，反映驾驶风险的变化趋势。评价指标、权重及分级阈值可根据管理需求进行配置，以适应不同运输企业和运营场景。模型可推动重载货车驾驶风险管理由事后处置向主动识别、分级管理和持续跟踪转变。