在智能交通领域，数据分散于不同主体且隐私敏感的现状，已成为制约行业高效协同与安全发展的关键挑战。想象这样一个场景：早高峰时段，城市主干道因交通事故陷入拥堵，交通管理部门虽掌握事故信息，但无法获取实时车辆密度数据；导航平台虽有海量用户轨迹，却不了解道路施工临时管制措施。多方数据各自孤立，导致拥堵加剧，通勤效率骤降。而联邦学习（Federated Learning）凭借 “数据不动模型动”“数据可用不可见” 的特性，为打破这一困局提供了安全可行的技术路径。
一、数据分散：多主体割据的复杂格局
智能交通的数据分布呈现 “条块分割、孤岛林立” 的特点，主要涉及四类主体，每类主体的数据如同散落的拼图，各自承载着独特价值，却因缺乏整合而难以发挥合力。
1.政府交通管理部门
交通管理部门的数据如同城市交通的 “基础设施档案”，涵盖道路基础设施数据（如红绿灯状态、摄像头位置、桥梁承重参数）、交通执法数据（如违章记录、事故档案）、公共交通运营数据（如公交 / 地铁时刻表、客流量统计）。这些数据分散存储在公安交警、交通运输局、城管局等不同部门，各系统独立建设，标准不一。例如，某市交警部门的视频监控采用 H.264 编码，而交通局的路况监测系统使用 H.265 编码，数据接口协议也各不相同，导致信息无法直接交互。
以某次重大活动交通管制为例，交警部门需协调交通局的道路施工数据、城管局的道路占用数据，因系统不互通，原本 10 分钟可完成的信息整合，最终耗时近 40 分钟，严重影响了交通调度效率。
2.地图导航平台
地图导航平台（如高德、百度地图）则手握海量用户出行数据，包括私家车、网约车的实时位置、速度，以及用户的路线选择偏好、导航使用时段等行为数据。这些数据犹如城市出行的 “脉搏”，实时反映着交通的动态变化。然而，不同平台之间的数据壁垒森严，例如在节假日期间，某景区周边道路拥堵，各导航平台仅依据自身用户数据推荐路线，导致大量车辆涌入同一条 “小众路线”，反而加剧了区域性拥堵。
3.出行平台与企业
出行平台与企业的数据同样丰富多样，网约车 / 共享单车订单数据包含用户行程轨迹、上下车地点，物流企业货运数据涉及货物路线、运输时效，这些数据背后隐藏着商业竞争的关键信息。以某物流企业为例，其实时货运数据遭黑客窃取后，竞争对手借此调整运输网络，在市场竞争中抢占先机，造成巨大经济损失。由于数据涉及商业机密，企业自建数据库以商业利益为导向，数据共享意愿极低，使得全城出行流量的完整画像难以形成。
4.其他参与方
车载设备厂商收集的车辆状态数据（如速度、油耗、故障预警）、智能交通设备供应商的设备运行数据（如智能信号灯的工作状态）、科研机构的交通仿真数据等，构成了智能交通数据的另一重要组成部分。但设备厂商数据常存储于私有云，科研数据限于机构内部使用，跨领域协作时数据流通壁垒显著。例如，某科研机构基于理论模型提出的交通优化方案，因无法获取实际道路设备运行数据，难以在实际场景中验证效果。
尽管各方数据存储分散，但它们均以 “道路路段” 为基本单元，如某城市主干道的 ID 在不同系统中保持一致，且特征空间相似、样本空间不同，这为水平联邦学习的应用创造了条件 —— 其适用于数据特征重叠、样本不同的场景，能够将分散的数据价值充分挖掘。
二、隐私敏感：数据安全的核心风险
智能交通数据涉及个人隐私、商业机密与公共安全三重敏感维度，每一个维度都关乎重大利益与安全。
1.个人隐私泄露风险
用户出行轨迹可精准定位居住 / 工作地点，结合订单信息（如乘车时间、目的地），甚至能推断职业、生活习惯等敏感信息。2023 年，某共享单车平台因数据加密不足，导致 10 万用户骑行轨迹泄露，用户的日常活动范围、常去场所等信息被曝光，引发公众强烈不满，该平台也被监管部门处以高额罚款。
2.商业机密泄露风险
物流企业的货运路线涉及供应链布局，网约车平台的热门区域数据可反映商业热点分布，这些数据一旦泄露，将直接影响企业市场竞争力。某知名网约车平台曾因数据泄露，竞争对手据此调整运营策略，在特定区域抢占大量市场份额，造成该平台短期内营收大幅下滑。
3.公共安全威胁
交通基础设施数据（如桥梁承重、隧道结构）若被恶意利用，可能成为恐怖袭击或破坏活动的目标；大规模出行数据若被分析，可推测城市人口流动规律，威胁社会稳定。我国《数据安全法》《个人信息保护法》明确要求对交通领域的关键数据实施分类分级保护，严禁非法收集、使用或泄露，以法律手段筑牢数据安全防线。
三、现实影响：协同低效与安全隐患并存
1.智能交通系统效能受限
数据分散导致跨部门联动困难，形成协同瓶颈。交警处理交通事故时，需协调交通局的道路施工数据、城管局的道路占用数据，但因系统不互通，响应时间延长 30% 以上。同时，企业基于局部数据优化路线，可能引发决策偏差。例如某导航 APP 为提升用户满意度，过度推荐 “小众路线”，却未考虑该路线的承载能力，导致区域性拥堵加剧，而政府缺乏全局数据支撑宏观调控，无法及时缓解拥堵。
2.隐私安全治理挑战
不同主体的数据采集、存储、共享标准不一，导致合规审计难度大。某城市推行 “交通数据中台” 时，需协调 30 余家企业的数据合规性改造，从数据格式统一到安全防护升级，耗时长达 2 年。此外，分散存储的数据库存在更多攻击入口，2024 年全球智能交通领域因数据泄露导致的经济损失超 50 亿美元，其中 70% 源于第三方供应商的系统漏洞。
四、水平联邦学习的介入流程
1.数据预处理与对齐
管理部门将道路划分为 1 公里 ×1 公里的网格单元，提取每个网格的历史交通流量特征（如早高峰平均车速、拥堵时长占比）、基础设施特征（如是否有学校 / 商圈、车道数）。导航平台则将用户轨迹数据映射至相同网格单元，提取用户出行特征（如该网格内用户出发量、到达量、常用路线）、实时速度特征（如各时段车辆平均速度）。通过道路 ID 对齐双方数据，形成共享特征空间（如 “网格 ID + 时间戳 + 交通流量 + 基础设施 + 出行需求”），但原始数据保留在本地服务器，仅共享加密后的特征向量，确保数据安全。
2.联邦模型构建与训练
采用时空卷积神经网络（STCNN）或图神经网络（GNN）构建模型，这些模型擅长捕捉交通流量的时空相关性，如相邻路段的拥堵传导效应。训练流程如下：
初始化模型：管理部门与平台共同确定模型结构，可由第三方或轮流出初始化模型参数。
本地训练：双方在本地利用自有数据训练模型，计算梯度并加密，使用差分隐私技术添加噪声，防止数据特征泄露。
参数聚合：通过安全通道上传加密梯度至联邦服务器（或采用去中心化聚合），服务器聚合后返回更新后的模型参数。
迭代优化：重复 “本地训练 - 参数聚合” 过程，直至模型收敛，如预测误差低于预设阈值。
训练过程中，关键技术点保障数据安全与模型可靠性：使用同态加密（如 Paillier 算法）确保梯度传输安全，即使中间结果泄露也无法还原原始数据；通过哈希值校验防止数据投毒攻击，确保模型训练质量。
3.模型应用与更新
训练好的模型部署至双方系统，发挥不同作用：管理部门用于全域交通态势监控，优化红绿灯配时、调度应急警力；导航平台结合用户实时位置，提供动态路线规划，预计通行时间误差缩小至 5% 以内。双方定期同步新数据（如季度性道路施工数据、平台新增用户轨迹），触发联邦模型增量更新，适应交通模式变化，如节假日出行规律、新开通道路影响，使模型始终保持精准预测能力。
五、核心价值与成效
1.隐私安全保障
联邦学习实现数据零泄露，管理部门无需共享具体事故记录或车辆轨迹，平台无需暴露用户出行隐私，满足《个人信息保护法》要求。某省会城市交警与导航平台合作时，通过联邦学习减少 90% 以上的原始数据交互，显著提升数据合规性，降低数据泄露风险。
2.预测精度提升
融合管理部门的基础设施数据与平台的实时出行数据，模型能够捕捉 “隐性拥堵诱因”。例如，结合学校周边道路限速与接送学生车辆聚集时段数据，模型可提前预测固定时段的临时停车需求，优化路线规划。某一线城市试点显示，联邦学习模型的拥堵预测准确率较单一主体模型提升 25%，导航路线规划的平均耗时减少 12%，早高峰主干道拥堵时长缩短 18%。
3.协同效率优化
联邦学习无需建设统一数据中心或进行系统对接改造，双方通过 API 接口即可完成模型训练，部署周期从传统方案的 6 个月缩短至 2 个月，大幅降低共享成本。当突发事件（如交通事故）发生时，管理部门可实时将事件数据输入联邦模型，平台侧同步更新预测结果，实现 “事件上报 - 模型更新 - 用户提醒” 的分钟级响应，显著提升协同效率。
六、典型应用案例
新加坡陆路交通管理局（LTA）与 Google Maps 合作：在联合预测全岛交通流量、优化道路收费政策的项目中，LTA 提供道路网络数据、公共交通时刻表，Google Maps 提供匿名化的用户移动数据，通过水平联邦学习训练时空预测模型。项目实施后，拥堵预测误差降低至 15%，高峰时段主干道平均车速提升 8%，用户使用导航的路线满意度提高 20%，有效缓解了城市交通压力，提升了出行体验。
七、结言
水平联邦学习为智能交通的数据协同提供了 “安全合规、高效增值” 的技术范式，其核心价值在于以模型流动替代数据流动，在保护隐私的前提下释放数据融合价值。随着联邦学习与边缘计算、5G 等技术的结合（如车载终端参与联邦训练），未来将进一步推动智能交通向 “车 - 路 - 云 - 人” 全要素协同的终极形态演进，为城市交通带来更高效、更安全、更智能的变革。
