随着城市的快速发展，基础设施的建设需求也在迅速增长。城市化、人口增长和经济发展的新趋势为政府带来了维护和更新市政基础设施的压力，尤其在交通方面。此外，随着降低气候风险的呼声日益迫切，相关机构应优先发展支持向低排放经济转型的基础设施项目，并促进私营部门和学术伙伴之间的合作，以推动气候适应型增长。

数字化技术可以帮助加快这些基础设施项目的建设，并提高运营效率、弹性和适应性。从低能耗的智能路灯，到使主管部门能够监视车流量和公共交通状况的传感器网络，亚太地区的机构正在越来越多地使用技术改善基础设施。这些改善基础设施的措施值得称道，然而，亚太地区若要实现到2030年减少碳排放的联合国可持续发展目标，还有更多的工作要做。

交通运输行业是碳排放量最大的行业之一，同时也是亚太地区需要解决的最大、最紧迫的问题。根据亚洲开发银行的数据，该地区许多城市的空气污染非常严重，其中多达 80%的污染来自交通运输。解决排放问题的关键是转向更加可持续和高效的交通运输。这不仅仅是换成电动汽车，要想提高交通运输领域整体的可持续性，则需要依托于有目标和数据支持的明智政策。

利用数据优化政策制定

相关机构需要深入了解当前的交通和环境趋势才能制定有效的政策，这也是数据成为当今一大重要资源的原因。如果能够实时收集、管理和分析数据，就可以加快实现可持续的交通运输，并更积极主动地应对问题。

确定正确的分析指标和数据来源可以帮助相关机构获得更深入的可执行情报，比如发现最大的排放源或国内需要升级交通基础设施的地区等，进而了解交通运输对环境的影响。这些信息还能帮助机构在制定解决问题的新政策和解决方案，或者规划如何优先安排资源以推动变革时，做出明智的决策。

中国环境科学研究院（CRAES）就是一家以这种方式使用数据的政府机构。环科院负责车辆环境管理，提供排放监控技术和政策支持。2018 年，环科院需要协助推广新出台的国六重型车辆（HDV）排放标准。该标准要求到 2021 年，所有新的柴油重型车辆都必须安装微粒过滤器和车载远程排放监测终端。这就要求环科院实时处理规模更大的数据集，从 TB 级扩大到 PB 级。

环科院原有的平台无法满足这一新要求，导致成本增加且运营效率低下。为了解决这个问题，环科院选择与Cloudera合作，构建全新的混合数据平台，实现了PB 级重型车辆排放数据的实时存储、管理和分析。最终，环科院制定了更明智的碳减排政策建议。未来，环科院计划分析新型机械的排放数据，进一步推动政策制定并更好地实现可持续发展目标。

唯有未雨绸缪，才能使用实时数据获得成功

大规模地实时收集和使用数据并非易事。虽然亚太地区的很多机构已经在通过某种方式收集数据，但他们在汇总、整合和分析数据时往往面临挑战。

许多机构难以大规模地挖掘数据的价值。为全面了解交通运输领域的可持续发展情况，相关机构需要将从车辆排放到实时交通数据的PB级非结构化和结构化数据整合到一个统一的数据来源中。数据通常分散在众多云和本地环境中，并且隶属于不同的机构。因此，要以一致且安全的方式公开共享这些数据可能是一个挑战。许多现有的传统 IT 基础设施通常也不具备管理和分析如此大量数据的能力。

如果不部署数据网格、数据编织和湖仓一体等现代化数据架构，那么分析这些海量交通运输和可持续性数据就会耗费大量计算资源和时间，需要几天甚至更长时间才能完成分析。这不仅会阻碍企业对数据进行实时分析，还经常导致预算超支和情报过时。

公共部门可以通过以下方式克服这些常见挑战：

建立一个强大、集中的稳健数据战略基础，推动数据的大规模、有效收集和分析。

使用现代化数据技术，如与云无关的混合数据平台，促进信息在整个数据生命周期内的普遍、自由流动，同时保障数据在不同环境中的安全。

部署支持整个数据流式传输过程的数据平台，能够从头到尾或在中间收集、分发、转换、处理和分析数据。如果企业能够整合并利用各种来源与终点的所有结构化和非结构化数据，就能更快获得洞察。

建立广泛的公私合作伙伴关系，克服数据孤岛，鼓励开放数据共享并利用数据推进创新的可持续交通用例。

采取良好的数据治理实践，确保收集到的数据干净、匿名、合规并且可以随时用于分析，同时落实安全管控措施，为机构内外的用户与合作者提供相应级别的访问权限。

政府在可持续发展进程中占据主导地位

实现可持续基础设施的路还很长，但相关机构可以使用数据提高交通运输的可持续性，迈出扎实的第一步。联合国亚洲及太平洋经济和社会委员会指出，可持续交通有可能每年挽救数十万人的生命，在2050年前通过提升道路安全节省70万亿美元并减少数十亿吨的碳排放当量。

相关机构可以运用实时数据、预测分析、AI等工具加速这一转型，扩大可持续政策的影响力。但同时也要牢记，使用这些技术中的任何一种都需要强大的数据基础。使用的数据越完善，获得的洞察就越精准，进而制定出引领社会迈向可持续未来的政策。