WHO WE ARE用數據和算法
用數據和算法
提升收費公路經營質量
上海明樹數據科技有限公司成立于2023年，是明樹數據大數據研究院的運營主體，承擔多模態數據體系構建、算法模型研發和行業人工智能應用等職能。大數據研究院聚焦收費公路可持續發展和智慧運營，以大數據分析為基礎、算法模型為核心，為客戶提供高質量的專業咨詢與數字化服務，致力于推動收費公路提質增效、增收降本。
公路數智稽核與RPA工單處理
匯聚門架計費、收費車道、牌識、清分結算、ETC發行、稱重治超和貨車軌跡等多源數據，構建車輛異常庫、通行行為庫和信用庫，通過路徑還原、圖像識別與稽核模型識別逃費行為，自動形成可疑名單、證據鏈和追繳工單。
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交通路網運行與政策實施效果監測
融合收費站、門架、交通調查、貨車軌跡、手機信令、GIS路網和經濟社會等多源數據，構建路網運行監測與分析平臺，提供路網特征、交通流量、出行OD、競爭路徑、通行費收入、趨勢預測和政策效果評估。
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收費公路收費標準定價機制研究
基于收費公路現狀收費標準、收入、及成本數據，分析現狀收費標準下的收費公路財務、債務情況，同時對標全國及相近地區收費標準，建立財務模型，測算不同費率方案對交通量、用戶負擔、通行費收入和償債能力的影響，形成可解釋、可比較、可實施的收費標準定價機制。
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高速暢行會員制與大客戶精準引流增收
通過高速暢行平臺連接高速公路運營單位、司機與運輸企業，基于收費流水和通行行為識別潛在增量車流，設計“多走多優惠”的會員及大客戶政策，并完成用戶認證、活動運營、自動核算、返現臺賬和效果評估。
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中交云南嵩昆高速應用案例：數智稽核與RPA工單處理助力高速公路堵漏增收
中交云南嵩昆高速路段依托“明樹數智稽核”工單協查系統開展部級稽核工單協查處理，自2023年底試點應用、2025年3月正式簽訂合作協議、2026年4月完成續簽。系統支持7×24小時全天候穩定運行，可根據業務需要開展定時任務及夜間閑時調度作業，日均工單處理能力達400條以上；截至2026年8月，嵩昆管理處通過該系統累計處置稽核工單26418條、涉及金額71.909萬元，工單整體處理準確率達98%以上，部分稽核模型準確率可達100%。系統在大批量、常態化稽核業務場景下運行穩定，為高速公路收費稽核、堵漏增收及業務管理提供了有力的數據和技術支撐。
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山西交控“晉e行”出行服務平臺案例：用戶畫像與會員體系賦能高速出行平臺精準運營
山西交通控股集團旗下“晉e行”公眾出行服務平臺為高速公路出行者提供實時路況、導航、收費站公告、服務區信息、ETC服務、一鍵救援等一站式出行服務，注冊用戶已突破300萬。面對平臺缺少會員指標體系、難以對會員精細化運營的痛點，明樹數據基于“晉e行”平臺及多源高速出行數據，構建了動態、多層級的用戶畫像標簽體系與面向多場景應用的用戶畫像模型，實現會員畫像分類分群、綜合價值分層與精準營銷服務推送。項目以50000名樣例會員、135個畫像字段構建數據集，采用KMeans等多場景聚類模型完成八類場景用戶分群，輸出鉆石、黃金、白銀、青銅、基礎五級綜合價值分層；并以“加油站優惠券”為驗證場景構建預測推薦模型，LightGBM內容匹配、點擊率（CTR）、核銷率（CVR）預測AUC分別達0.7291、0.7446、0.7197，形成覆蓋全體會員的預測推薦結果與Top1000推薦用戶清單，助力“晉e行”實現用戶畫像—權益推送—消費轉化—積分激勵的全流程運營，推動交投集團從“路產運營商”向“出行服務商”轉型。
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公共數據產品研發與場景化運營服務：合肥市公共數據運營前期規劃
合肥市公共數據產品研發與場景化運營服務項目中，明樹數據圍繞本地政務公共數據資源，開展公共數據產品研發與場景化運營前期規劃研究。結合主管部門訪談與產業調研，聚焦交通、城市停車、高速通行、網絡貨運、醫療核驗、文旅AI等高優先級賽道，完成場景可行性研判、產品構想與合規路徑推演，重點構思交通流量監測與擁堵治理、停車精細化管理、運輸監測與治理三大方向，輸出成套場景規劃，為項目立項建設提供前期研究參考。
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公共數據授權運營體系咨詢服務：泰州交通領域公共數據運營
泰州公共數據授權運營項目中，明樹數據作為二級開發主體，聯合泰州市交通運輸局開展交通領域公共數據授權運營咨詢與場景前期規劃，面向貨運保險、航運金融、多式聯運及傳統貨運、公交客運、中小物流數字化、交通信用監管等業務線，通過行業調研、多方訪談與數據資源摸排，完成業務痛點梳理、場景方案設計、數據需求拆解與合規邊界研判。恪守公共數據“可用不可見”安全原則，形成從產業痛點識別到業務產品藍圖的全鏈條研究成果，為交通類公共數據產品落地提供研究依據與建設思路。
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車型軌跡分析及交通量預測
面向新建、改擴建及存量公路，基于路網交通量、車輛軌跡、人口經濟、路網規劃等多源數據，對路段車行軌跡分布特征進行分析，同時基于明樹自研“基于出行成本的路徑選擇模型”對未來交通量進行預測，為投前決策、資產評估、融資安排和運營目標制定提供依據。
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高速公路擁堵溯源模型
通過 “高速車流 - 停車場排隊 - 文旅區人流” 多維度數據關聯分析與因果推斷算法，自動定位跨場景擁堵起點、傳導路徑及消散時間。模型結果實時推送至出行平臺與運營決策平臺。
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基于分層Logistic回歸模型的高速公路貨車差異化收費策略
針對高速公路貨車差異化收費，大多以經濟效益為導向，忽視社會效益及路網整體通行效率的問題。本文以綜合效益(經濟效益、社會效益)最大化為目標，構建適用于多地區的含有不同地區路段類別因子的分層Logistic回歸模型。基于甘肅和新疆差異化收費項目數據對模型進行標定，假設3種收費情景并制定多樣化的收費策略，分析貨車行駛不同距離高速公路的分擔率變化情況;針對目標高速公路對費率變化進行敏感性分析。結果表明，新疆G0711和G0612高速公路在制定的3種差異化收費策略下，高速公路貨車分擔率分別提升了4.99%、14.01%、8.34%。
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基于手機信令數據的典型日出行OD矩陣分析
從連續觀測數據中識別典型的居民出行分布，對城市交通模型構建和交通規劃決策具有重要意義。本文以蘭州為例，使用連續一個月的手機信令數據，提取日出行OD矩陣；然后使用主成分分析法（PCA）對時序OD矩陣進行降維，并使用動態模糊C-均值聚類（DFCM）識別得到3種典型的日OD矩陣：工作日、休假日、特殊工作日。其中，工作日典型OD矩陣出行總量最大，出行空間分布呈現顯著的由市中心至外圍片區的放射狀；休假日典型OD矩陣空間分布在各片區較無規律，以中長途出行為主，與居民的旅游休閑、娛樂消費等活動需求有關；特殊工作日大部分與節假日或周末相鄰，出行總量相對工作日通勤需求較少，相對于工作日通勤主要增長部分集中在城市核心片區。
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基于手機信令數據的城市交通模型及應用
手機信令數據樣本量大、時效性強，已被用于城市交通四階段模型的標定與修正，但在城市交通模型的全流程建模上的應用還比較少見。本文以蘭州為例，結合手機信令數據和居民出行調查數據提出了一種城市交通模型的快速構建方法，并結合現狀交通調查和交警卡口等小樣本數據進行模型校核。該方法可以發揮手機信令數據的大樣本和時效性優勢，以及居民出行調查數據的全面性優勢，從而快速構建具有一定精度的城市交通模型。利用該城市交通模型對G1816高速公路蘭州過境段進行了交通影響評價，包括建設前后的路網流量對比分析和OD溯源分析等，為該項目的規劃設計決策提供了技術支持。
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基于通道的交通物流結構性降本增效對策淺探
在交通物流降本增效的幾種具體舉措中，西部內陸省份和欠發達地區應充分重視結構性降本增效。以寧夏為例，分析產業發展現狀，結合深度調研，明確寧夏的主要貨運品類及流向等貨運特征畫像。從國際經濟發展基本格局、國家物流發展布局、與周邊主要城市關聯強度、貨車GPS數據分析等方面，分析寧夏的主要物流通道定位，提出了完善區域綜合交通網絡、加快融入西部陸海新通道等結構性降本增效對策建議。
閱讀全文 →QUALIFICATIONS & HONORS
