WHO WE ARE用数据和算法
用数据和算法
提升收费公路经营质量
上海明树数据科技有限公司成立于2023年，是明树数据大数据研究院的运营主体，承担多模态数据体系构建、算法模型研发和行业人工智能应用等职能。大数据研究院聚焦收费公路可持续发展和智慧运营，以大数据分析为基础、算法模型为核心，为客户提供高质量的专业咨询与数字化服务，致力于推动收费公路提质增效、增收降本。
公路数智稽核与RPA工单处理
汇聚门架计费、收费车道、牌识、清分结算、ETC发行、称重治超和货车轨迹等多源数据，构建车辆异常库、通行行为库和信用库，通过路径还原、图像识别与稽核模型识别逃费行为，自动形成可疑名单、证据链和追缴工单。
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交通路网运行与政策实施效果监测
融合收费站、门架、交通调查、货车轨迹、手机信令、GIS路网和经济社会等多源数据，构建路网运行监测与分析平台，提供路网特征、交通流量、出行OD、竞争路径、通行费收入、趋势预测和政策效果评估。
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收费公路收费标准定价机制研究
基于收费公路现状收费标准、收入、及成本数据，分析现状收费标准下的收费公路财务、债务情况，同时对标全国及相近地区收费标准，建立财务模型，测算不同费率方案对交通量、用户负担、通行费收入和偿债能力的影响，形成可解释、可比较、可实施的收费标准定价机制。
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高速畅行会员制与大客户精准引流增收
通过高速畅行平台连接高速公路运营单位、司机与运输企业，基于收费流水和通行行为识别潜在增量车流，设计“多走多优惠”的会员及大客户政策，并完成用户认证、活动运营、自动核算、返现台账和效果评估。
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中交云南嵩昆高速应用案例：数智稽核与RPA工单处理助力高速公路堵漏增收
中交云南嵩昆高速路段依托“明树数智稽核”工单协查系统开展部级稽核工单协查处理，自2023年底试点应用、2025年3月正式签订合作协议、2026年4月完成续签。系统支持7×24小时全天候稳定运行，可根据业务需要开展定时任务及夜间闲时调度作业，日均工单处理能力达400条以上；截至2026年8月，嵩昆管理处通过该系统累计处置稽核工单26418条、涉及金额71.909万元，工单整体处理准确率达98%以上，部分稽核模型准确率可达100%。系统在大批量、常态化稽核业务场景下运行稳定，为高速公路收费稽核、堵漏增收及业务管理提供了有力的数据和技术支撑。
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山西交控“晋e行”出行服务平台案例：用户画像与会员体系赋能高速出行平台精准运营
山西交通控股集团旗下“晋e行”公众出行服务平台为高速公路出行者提供实时路况、导航、收费站公告、服务区信息、ETC服务、一键救援等一站式出行服务，注册用户已突破300万。面对平台缺少会员指标体系、难以对会员精细化运营的痛点，明树数据基于“晋e行”平台及多源高速出行数据，构建了动态、多层级的用户画像标签体系与面向多场景应用的用户画像模型，实现会员画像分类分群、综合价值分层与精准营销服务推送。项目以50000名样例会员、135个画像字段构建数据集，采用KMeans等多场景聚类模型完成八类场景用户分群，输出钻石、黄金、白银、青铜、基础五级综合价值分层；并以“加油站优惠券”为验证场景构建预测推荐模型，LightGBM内容匹配、点击率（CTR）、核销率（CVR）预测AUC分别达0.7291、0.7446、0.7197，形成覆盖全体会员的预测推荐结果与Top1000推荐用户清单，助力“晋e行”实现用户画像—权益推送—消费转化—积分激励的全流程运营，推动交投集团从“路产运营商”向“出行服务商”转型。
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公共数据产品研发与场景化运营服务：合肥市公共数据运营前期规划
合肥市公共数据产品研发与场景化运营服务项目中，明树数据围绕本地政务公共数据资源，开展公共数据产品研发与场景化运营前期规划研究。结合主管部门访谈与产业调研，聚焦交通、城市停车、高速通行、网络货运、医疗核验、文旅AI等高优先级赛道，完成场景可行性研判、产品构想与合规路径推演，重点构思交通流量监测与拥堵治理、停车精细化管理、运输监测与治理三大方向，输出成套场景规划，为项目立项建设提供前期研究参考。
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公共数据授权运营体系咨询服务：泰州交通领域公共数据运营
泰州公共数据授权运营项目中，明树数据作为二级开发主体，联合泰州市交通运输局开展交通领域公共数据授权运营咨询与场景前期规划，面向货运保险、航运金融、多式联运及传统货运、公交客运、中小物流数字化、交通信用监管等业务线，通过行业调研、多方访谈与数据资源摸排，完成业务痛点梳理、场景方案设计、数据需求拆解与合规边界研判。恪守公共数据“可用不可见”安全原则，形成从产业痛点识别到业务产品蓝图的全链条研究成果，为交通类公共数据产品落地提供研究依据与建设思路。
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车型轨迹分析及交通量预测
面向新建、改扩建及存量公路，基于路网交通量、车辆轨迹、人口经济、路网规划等多源数据，对路段车行轨迹分布特征进行分析，同时基于明树自研“基于出行成本的路径选择模型”对未来交通量进行预测，为投前决策、资产评估、融资安排和运营目标制定提供依据。
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高速公路拥堵溯源模型
通过 “高速车流 - 停车场排队 - 文旅区人流” 多维度数据关联分析与因果推断算法，自动定位跨场景拥堵起点、传导路径及消散时间。模型结果实时推送至出行平台与运营决策平台。
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基于分层Logistic回归模型的高速公路货车差异化收费策略
针对高速公路货车差异化收费，大多以经济效益为导向，忽视社会效益及路网整体通行效率的问题。本文以综合效益(经济效益、社会效益)最大化为目标，构建适用于多地区的含有不同地区路段类别因子的分层Logistic回归模型。基于甘肃和新疆差异化收费项目数据对模型进行标定，假设3种收费情景并制定多样化的收费策略，分析货车行驶不同距离高速公路的分担率变化情况;针对目标高速公路对费率变化进行敏感性分析。结果表明，新疆G0711和G0612高速公路在制定的3种差异化收费策略下，高速公路货车分担率分别提升了4.99%、14.01%、8.34%。
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基于手机信令数据的典型日出行OD矩阵分析
从连续观测数据中识别典型的居民出行分布，对城市交通模型构建和交通规划决策具有重要意义。本文以兰州为例，使用连续一个月的手机信令数据，提取日出行OD矩阵；然后使用主成分分析法（PCA）对时序OD矩阵进行降维，并使用动态模糊C-均值聚类（DFCM）识别得到3种典型的日OD矩阵：工作日、休假日、特殊工作日。其中，工作日典型OD矩阵出行总量最大，出行空间分布呈现显著的由市中心至外围片区的放射状；休假日典型OD矩阵空间分布在各片区较无规律，以中长途出行为主，与居民的旅游休闲、娱乐消费等活动需求有关；特殊工作日大部分与节假日或周末相邻，出行总量相对工作日通勤需求较少，相对于工作日通勤主要增长部分集中在城市核心片区。
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基于手机信令数据的城市交通模型及应用
手机信令数据样本量大、时效性强，已被用于城市交通四阶段模型的标定与修正，但在城市交通模型的全流程建模上的应用还比较少见。本文以兰州为例，结合手机信令数据和居民出行调查数据提出了一种城市交通模型的快速构建方法，并结合现状交通调查和交警卡口等小样本数据进行模型校核。该方法可以发挥手机信令数据的大样本和时效性优势，以及居民出行调查数据的全面性优势，从而快速构建具有一定精度的城市交通模型。利用该城市交通模型对G1816高速公路兰州过境段进行了交通影响评价，包括建设前后的路网流量对比分析和OD溯源分析等，为该项目的规划设计决策提供了技术支持。
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基于通道的交通物流结构性降本增效对策浅探
在交通物流降本增效的几种具体举措中，西部内陆省份和欠发达地区应充分重视结构性降本增效。以宁夏为例，分析产业发展现状，结合深度调研，明确宁夏的主要货运品类及流向等货运特征画像。从国际经济发展基本格局、国家物流发展布局、与周边主要城市关联强度、货车GPS数据分析等方面，分析宁夏的主要物流通道定位，提出了完善区域综合交通网络、加快融入西部陆海新通道等结构性降本增效对策建议。
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