廖晓鹏

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引言

2019年7月25日交通运输部在《数字交通发展规划纲要》文件中明确提出以“数据链”为主线，落实“创新引领，数据赋能”，提升市民出行服务品质，增强人民“获得感”，这是国家层面，针对城市停车智慧化治理最新指导思想，其中“数据链”作为数据治理的重要环节被定位为国家级指导意见。

我国城市停车智慧化治理，包括路内停车、路外停车、停充一体、立体车库停等应用场景，先后经历了收费信息化、管理数字化、运营平台化等过程，市民停车服务便捷性，停车运营管理高效性以及车位使用高周转率等应用效果不断提升[2]，近几年，随着人工智能技术与车检终端视觉计算能力的成熟应用，以及公安部门、稽查部门、市民等对“停车证据链”的强烈需求，数据治理逐渐被提出并应用在城市停车的智慧化项目。

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，数据治理的最终目标是提升数据的价值，“数据链”系数据治理的主要对象以及成果。应用数据治理在城市停车智慧化改造上，是一项系统化、复杂化、一体化以及实施周期长工程，本文梳理城市停车的智慧化数据治理的几大核心要素。

1 顶层设计是先行者，具有战略意义

城市停车的智慧化数据治理是一项从顶至下以及从底至上综合应用的工程[3]，涉及的参与对象、改造对象、应用对象、业务模块、数据结构、系统流程等比较多，必须遵循宏观的顶层设计，从组织、工具、流程、范围、目标、成果验证等进行统一的规划，明确各数据的提供方与维护方，执行严格的过程把控管理，确保目标的最终实现。……