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从资源到资产有多远？
2026年是“数据要素×”三年行动计划的收官之年，也是高速公路行业数据资产化从概念热转向落地难的关键一年。
交通运输部科技司在年初的新闻发布会上透露，行业已建成国家综合交通运输信息平台，汇聚高价值数据近500项，存储容量达76TB；分两批次支持20个区域开展公路基础设施数字化转型，累计完成3500公里高速公路数字化改造。
政策层面，从《企业数据资源相关会计处理暂行规定》到《交通运输数据安全管理办法》，数据资产化的制度框架基本搭完。但回到一线，很多高速运营企业的感受却是：数据治理做了三年，数据资产也入了表，可除了多了一张财务报表上的条目，业务层面似乎并没有多大变化。数据资产化，入表只是起点，真正的硬仗在运营。
过去三年，高速公路行业的数据治理工作轰轰烈烈。广东交通集团构建“高精度数字底图”，构建50多个图层赋能数字化业务场景，打通收费、养护、监控、机电运维等7个主题业务系统；云南高速围绕收费数据建立数据标准体系，打造“云通数聚”系列数据产品，开发了货源稳定度、运力竞争力指数等10个标准化数据产品。
这些探索可圈可点，但一个普遍存在的现象是：数据治理项目结项之日，往往就是数据沉睡之时。
问题出在哪？
第一，“通数据”不等于“用数据”。很多企业的数据治理停留在“把数据接进来、洗干净、存起来”的阶段，接入了多少条数据、打通了多少个系统，成了项目验收的核心KPI。但数据接进来之后，谁来用、怎么用、产生什么业务价值，并没有持续运营的机制。
第二，数据治理与业务场景“两张皮”。行业内不少企业在复盘数据治理项目时发现一个共性教训：“如果没有围绕业务场景，就可能导致无法验证数据治理的成果。”现实中，不少企业的数据治理是由信息化部门牵头，业务部门参与度不足，导致治理出来的数据“看着很整齐，用起来很别扭”。
第三，缺乏可持续的数据运营团队。数据治理项目通常是“项目制”，团队随项目结束而解散。但数据是需要持续运营的，数据质量会退化、业务规则会变化、外部数据源会更新，没有专职的数据运营团队，治理成果很快会“回潮”。
数据资产入表，本质上是对企业数据资源的一种确权和估值。福建高速2026年一季报显示，其数据资源科目已达2281万元。但这笔钱怎么挣回来？数据资产如何持续产生现金流？这是运营层面必须回答的问题。
从行业实践来看，高速公路数据运营至少面临三道坎。
第一道坎：合规成本比想象中高。
浙江沪杭甬高速的数据资产化实践被业内视为标杆，他们自主研发的“车辆画像·保险场景”数据产品在杭州数据交易所挂牌，并与中银保险达成首笔交易，还成为浙江省首批完成数据资产入表的高速企业。
但很多人只看到了“卖数据赚钱”的光鲜，没看到他们背后花了一年多时间做合规基础：数据分类分级、隐私政策优化、数据安全管理办法制定、权属界定……沪杭甬自己总结说：“数据资产化不是先上车后补票，合规永远是第一位的。”
对于多数高速企业而言，合规不是一次性的工作，而是需要持续投入的成本。数据里夹杂着公共信息和个人信息，稍有不慎就可能违规。在《交通运输数据安全管理办法》正式实施的背景下，合规成本只会越来越高。
第二道坎：场景化产品能力不足。
高速公路企业手里握着的确实是“数据金矿”：ETC门架流水、车型车况、通行频次、路径偏好、服务区停留时长……这些数据对保险、物流、金融、文旅等行业都有价值。但在原始数据不出域，数据可用不可见的原则下，如何把原始数据加工成标准化的数据产品，是绝大多数高速企业的能力短板。
云南高速的“云通数聚”系列产品提供了一个可参考的路径：他们不是直接卖原始流水，而是基于大数据建模，输出货源稳定度、货运量饱和度以及短期车流预测等API接口服务。这种数据不搬家、模型多跑路的模式，既保护了数据安全，又降低了外部使用门槛。
但问题在于，这类产品的开发需要懂交通、懂数据、懂场景应用的复合型人才，而高速公路企业传统上更擅长"建管养运"，数据产品化能力普遍薄弱。
图1 浙江沪杭甬高速公路数据交易模式示意
第三道坎：商业模式尚未跑通。
即便有了合规基础和数据产品，怎么定价、怎么交易、怎么分润，目前行业还没有成熟模式。
数据交易所的挂牌只是第一步，真正的交易需要供需双方持续对接。沪杭甬的保险数据产品之所以能成交，是因为找到了保险公司缺真实数据、高速企业有数据的精准匹配点。但这种匹配不是自然而然发生的，需要专业的数据运营团队去挖掘需求、设计产品、撮合交易。
更现实的问题是：数据资产的折旧、摊销怎么算？数据产品收入如何持续计入财报？这些财务层面的问题，目前多数企业还在摸索。
高速公路企业的数据资产化，正在从1.0阶段（治理+入表）迈向2.0阶段（运营+变现）。这个转变需要企业在三个层面做出调整。
图2 高速公路数据资产化的三阶段演进路径
第一，组织架构上，从“项目制”转向“常态化运营”。
建议高速企业设立专职的数据运营中心或数字资产经营部门，把数据当作一项独立的业务来经营，而不是信息化部门的附属职能。这个部门的核心KPI不应该是接入了多少条数据，而应该是数据产品产生了多少收入、数据服务覆盖了多少业务场景。
第二，能力建设上，从“自建自营”转向“生态合作”。
高速公路企业不必什么都自己做。数据治理可以联合专业厂商，数据产品开发可以引入行业场景方（如保险公司、物流企业、金融机构），数据交易可以依托数据交易所和第三方服务机构。例如，广东交通集团构建“云网图数”数字底座与可信数据空间，打通政企、跨行业数据链路，通过区块链、隐私计算等技术，实现数据融合与可信流通。
第三，价值导向上，从"内部降本"转向"对外增收"。
数据治理的早期价值主要体现在内部管理提效，应急指挥调度更快、养护决策更准、收费稽核更狠。但数据资产化的终极价值在于对外服务。2026年公路交通行业数据要素应用创新大赛的赛题设置已经给出了方向：高速公路数据“上图上车”、交通拥堵智能预警、交旅融合、车路协同数据联盟……这些场景的背后，都是可商业化的数据服务机会。
高速公路行业有一个特点：我们擅长“重资产”运营，修路、架桥、管隧道，动辄几十亿、上百亿的投资，回报周期二三十年。但数据资产是“轻资产”，它的价值不取决于沉淀了多少年，而取决于流动得多快、应用得多深。
数据资产入表，相当于给企业开了一张“数字身份证”。但身份证本身不产生价值，真正产生价值的是拿着身份证去“办事”，去交易、去合作、去创造新场景。
2026年，政策窗口期仍在，但竞争也在加剧。当越来越多的高速企业把数据资产写进资产负债表，谁能先把数据运营跑通，谁就能在“过路费”之外找到真正的第二增长曲线。
毕竟，能长久变现的数字金矿，一定是建在运营能力的地基之上。
附录：2026年公路数字化转型投资与数据资产发展态势
图3 2023-2026年公路数字化转型投资与数据资产关键指标
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吕顺锋
特邀作者