观察家研究基金会：2026依托开放网络与开放数据打造智慧城市交通体系研究报告（英文版）（64页）.pdf

核心结论速览： 印度城市交通处于关键转折点：到2030年代中期，印度城市人口预计将超过6亿；日常交通选择将决定经济生产力、环境成果以及就业、教育、医疗等基本服务的可及性。碎片化的交通系统正在加深已有不平等。 非正式交通承担超25%的日常出行：在印度城市中，非正规和灵活出行模式承担了大部分短途出行——近60-70%的日常出行距离在5公里以下。但它们在正式规划、监管和数据生态系统中基本不可见。 开放网络和开放数据正在成为下一代城市交通的战略使能者：通过创建共享的数字和标准化接入轨道，开放网络使多个公共和私人参与者能够在规模上提供协调服务，利用互操作性实现无缝数据共享和集成规划。 高知地铁通过数据驱动的接驳网络实现逆转：在开通初期因首末公里连接缺失导致33%的客流下降后，高知地铁公司通过整合KMT公交网络、将超1，000辆自动人力车纳入Kochi-1 App、以及喀拉拉邦政府与ONDC合作开发的开放移动网络，实现了客流从2017年的日均约5万人次增长到2025年的超3.65亿人次（年度），增长四倍。 伦敦TfL的开放数据生态系统每年创造约1.3亿英镑经济收益：通过开放数百个数据集，TfL使超600个第三方应用得以开发，包括出行规划工具和无障碍工具。开放数据带来的旅行时间节省和可靠性提升每年产生约1.74亿美元的经济价值。 新加坡车辆保有率为高收入国家最低之一：通过拥车证（COE）配额制和严格的高科技拥堵收费，新加坡在保持城市无拥堵的同时，将私人汽车出行占比从2016年的29%降至2022年的26%，公共交通和非机动车出行占比从71%升至74%。 雅加达Mikrotrans计划证明非正式交通可以成为战略资产：通过将约2，968辆小巴整合为TransJakarta BRT的接驳服务，该系统日客流量从2017年的48.9万人次增至2025年的约140万人次——增长近三倍。研究背景与全景图谱。ORF（观察家研究基金会）发布的《Leveraging Open Networks and Open Data for Smarter Urban Transport》报告，基于2025年城市交通大会（Urban Mobility Conclave 2025）的多利益相关方对话成果，系统探讨了开放网络和开放数据如何赋能印度智慧城市交通转型。报告指出，印度城市正处于交通转型的关键节点。快速城市化和不断增长的出行需求正在给现有交通系统带来前所未有的压力——这些系统碎片化、治理不均衡且集成不足。到2030年代中期，印度城市人口预计将超过6亿。尽管在地铁、高速公路和数字平台方面有显著投资，城市交通结果仍以拥堵、高出行时间成本、排放和排斥为特征。在印度经济正快速采用数字公共基础设施（DPI）、开放平台和数据赋能服务交付的背景下，其在公共交通中的应用仍然有限。城市交通系统（包括许多快速扩张的地铁系统）继续依赖传统服务交付模式，往往忽视了可及性、包容性、安全和可负担性等基本原则。与此同时，承担超25%日常出行并提供关键首末公里连接的非正规辅助客运模式，在正式规划、监管和数据生态系统中基本不可见。报告的核心论点是：大数据和开放数据，结合开放网络架构，正在成为下一代城市交通的战略使能者。开放网络可以创建共享的数字和标准化接入轨道，使多个公共和私人参与者能够利用互操作性通过无缝数据共享和集成规划，在规模上提供协调服务。当设计有适当的治理保障时，此类系统能够实现无缝多式联运、改善服务可靠性、整合非正规交通，并提升乘客和城市货运两方面的效率，从而加强经济效率、社会包容和气候韧性。报告将讨论成果转化为三个干预层级的政策建议：第一层为“笔触式”短期措施（1-2年），可通过行政决策、标准采纳和机构间协调实现数据共享和互操作性；第二层为中期改革（3-5年），需要政策修订、监管协调和能力建设；第三层为长期结构性干预（5-10年），需要立法清晰度、机构重组和持续公共投资。智慧多式联运：开放网络赋能集成化、适应性、可持续城市交通。伦敦TfL——集成治理与开放数据的全球典范。2000年大伦敦交通局（TfL）的成立是伦敦迈向统一多式联运系统的第一步。TfL整合了所有交通模式的协调、规划和集成——包括公交车、地铁和地上铁、码头区轻轨、出租车和私人租用服务、骑行和步行基础设施、渡轮和主干道——这些此前均为孤立服务。2007年是分水岭之年，TfL开始通过开放数据门户发布数百个关于城市多样化交通模式的数据集，实现到站、中断、时刻表、无障碍信息和网络状态的实时追踪。到2015年，数字化帮助TfL开发了统一票务系统、共同运营标准和数字生态系统，使每一种公共交通方式都成为连续通勤的一部分。到2015年，75%的运营数据集已集成到统一的API中。TfL管理着一个庞大且互联的网络：超9，000辆公交车、超12，000个共享单车和停靠点、2，500公里人行道、580公里高速公路、1，200公里地铁——以及从伊丽莎白线到Dial-a-Ride等一系列补充服务。TfL的开放数据已使私人开发者开发了超600个第三方应用，包括出行规划器、无障碍工具和实时信息服务。开放数据每年为TfL带来约1.3亿英镑（约1.74亿美元）的经济效益，由旅行时间节省、可靠性提升以及对应用开发者和相关企业的收益驱动。奥斯陆——为市民重新分配街道空间。面对人口增长、拥堵、对私家车过度依赖和污染，奥斯陆启动了到2020年将温室气体排放减半、到2030年实现交通部门100%脱碳的目标。核心策略是到2030年将私家车使用减少33%（相对于2015年），并增加公共交通、骑行和步行的出行占比。奥斯陆部署了一系列需求管理和空间再分配措施，包括宜居计划、路边停车禁令、扩大骑行基础设施和修订收费框架。这些物理和定价干预措施减少了私家车依赖，鼓励了多式联运替代方案。研究显示，奥斯陆75%的通勤者对其日常交通方式满意——91%的步行者、87%的骑行者、71%的公共交通用户和67%的私家车车主表示“非常满意”或“满意”。新加坡——数据驱动的集成交通生态系统。新加坡建立了数据驱动的移动出行生态系统，数字工具不仅是现有基础设施的附加物，更是交通系统的核心要素。自2011年以来，LTA的DataMall已发展为一个庞大数据库，开放访问多样化数据集——包括交通速度、事件和网络信息、实时停车可用性、出租车可用性和需求热点。DataMall托管了来自68个政府机构的超4，000个数据集，大部分实时更新，为第三方应用繁荣发展创造了生态系统。新加坡的拥车证（COE）制度使所有潜在车主必须购买为期十年的拥车证。这一所有权控制由严格的高科技拥堵收费需求管理策略支持，使新加坡成为高收入国家中车辆保有率最低的国家之一。私家车出行占比从2016年的29%降至2022年的26%，公共交通和非机动车出行占比从71%升至74%。新加坡2040年土地交通总蓝图（LTMP 2040）基于三大支柱：微出行、全民保障交通和公共卫生——设想社区内不超过20分钟出行，全城45分钟内公共交通连接。非正规交通整合：从边缘到核心。高知地铁——首末公里连接的突破。高知是印度少数实施了强有力的数据驱动措施来解决首末公里连接缺口的城市之一，这一问题曾使多个城市的地铁客流受限。2017年开通后首月，客流量约5万人次，但首末公里连接缺口导致客流下降33%。高知地铁公司（KMRL）采取了分阶段、数据驱动的网络化移动策略。早期成功之一是将高知城市交通（KMT）公交网络与地铁站整合，通过动态路线重组实现无缝物理整合。KMT重新调整了公交时刻表以匹配高峰时段地铁需求。高知还通过Kochi-1 App将自动人力车接驳网络正规化，将这个 largely unregulated 的非正规交通模式转变为配备GPS和指定接驳区的服务。超1，000辆自动人力车注册到该App。该App集成了地铁、公交、智能卡充值和二维码支付。喀拉拉邦政府与ONDC及私人运营商合作开发的开放移动网络进一步实现了地铁、公交、水上地铁、出租车和自动人力车之间的互操作性。这些干预措施带来了可量化的成果：超25%的地铁乘客使用集成接驳服务。KMRL到2025年底实现创纪录客流——2025年服务超3.65亿人次乘客，是2017年的四倍。雅加达Mikrotrans计划——非正式交通从问题到战略资产。雅加达的非正式小巴（angkot）在2017年启动的计划下逐步整合到TransJakarta BRT网络中，包括路线合理化、车队升级和统一票务系统。到2024年，约2，968辆mikrotrans车辆已整合为接驳服务。整合对客流量产生了显著影响。TransJakarta系统日客流量从2017年的48.9万人次增至2020年的超100万人次。2024年达约130万人次/日，2025年约140万人次/日。Mikrotrans服务现占TransJakarta网络覆盖的超60%，作为关键首末公里接驳服务，为低收入群体和边缘化人群提供可负担的出行。约28%的TransJakarta日用户依赖mikrotrans服务。这一方法还通过将数千名非正规交通运营商纳入受监管服务合同，而非取代他们，保留并正规化了他们的生计。ONDC与开放移动网络的出现。2023年ONDC协议架构扩展到出行服务，标志着印度城市交通走向可互操作数字生态系统的关键转折。ONDC的开放式、基于协议的设计使任何需求方或供应方应用都能通过标准化协议进行交易，为印度城市交通系统集成提供了强大动力。当班加罗尔的地铁和公交服务整合到多个主流移动应用中提供数字票务时，实现了突破性进展——有效消除了对独立专用应用的需求。这一模式在多个其他城市的地铁服务中的快速采用证明了开放网络跨机构的可复制性。ONDC的贡献不仅在于实现集成，还在于去中心化访问——不寻求垄断通勤者数据或直接与用户对接，提供中立的数字公共基础设施层。喀拉拉邦政府在ONDC支持下启动了高知开放移动网络，使城市的地铁、水上地铁、接驳公交、出租车和自动人力车可通过多个应用访问，不收取任何佣金。治理与政策框架：从技术到制度的跨越。国际治理实践。欧盟GDPR与受监管的开放性：GDPR包含的数据共享机制中的同意、目的限制和问责制要素，对开放出行数据的治理起到了关键作用。尽管观察者常将GDPR视为限制性规定，但它仍然允许城市在遵循GDPR合规框架的前提下自由开发数据驱动的出行创新。赫尔辛基——开放性作为市场参与条件：赫尔辛基要求所有交通运营商（公共和私人）通过标准化接口发布时刻表、价格和实时可用性。通过将数据开放和互操作性纳入许可和采购流程，城市实现了长期合规和连续性——开放性被视为市场参与的要求而非自愿倡议。巴塞罗那——数据作为公共物品：巴塞罗那将城市数据视为公共利益，在公共利益的指导下进行治理。城市建立了制度机制，确保通过公共基础设施（包括交通系统）生成的数据在遵守隐私和数据保护法规的前提下开放共享。纽约——强制性私营部门数据共享：纽约市通过法规强制私人出行提供商共享运营数据集。法律要求网约车和共享出行运营商以标准化格式与MTA共享颗粒级出行数据，用于拥堵定价、路缘管理、无障碍规划和公平评估。印度治理实践。浦那城市数据交换平台：浦那在印度数据治理倡议中走在前列，实施了城市数据交换平台，分析交通、交通管理、环境传感器和城市基础设施的数据集，使公共机构和外部用户都能通过认证API访问。泰米尔纳德邦数字交通平台：泰米尔纳德邦是邦级数字交通治理倡议的典范，为车辆登记、许可证、执法和消费者服务创建了通用平台，提高了效率并降低了用户交易成本。德里开放交通数据：德里通过其开放数据门户率先提供全印度可访问的开放交通数据，提供符合全球公认标准的公交和地铁服务的静态和部分实时数据。治理障碍与政策建议。核心障碍。 制度碎片化与管辖权重叠：城市交通治理被多个具有不同任务和零协调的机构分割——公交、地铁、市郊铁路和道路交通通常由不同当局管理。碎片化的公交治理导致了零散的服务规划、重叠的管辖权和零数据共享。 缺乏赋能的法律和监管框架：印度缺乏全面的交通立法来有效促进多式联运集成、开放数据共享和以乘客为中心的绩效指标。现有法律（如《机动车法》）主要关注监管和许可而非系统集成。 数据可用性、质量和连续性问题：印度城市产生大量出行数据，但大多难以访问、不一致或不可靠——数据集常不完整、过时、无预警中断，或无明确服务级别承诺提供。 物理-数字不匹配：无论数字平台多好，它们无法带来必要的物理集成。当模式间步行距离长、车站通道不安全、缺乏接驳服务和公共交通容量不足时，数字规划和票务平台无法有效运作。政策建议。短期（1-2年）： 建立开放的交通数据标准，强制所有公共资助交通服务实时数据共享。 采用数字支付平台，利用开放网络集成公交和地铁系统的票务。 确保公共管理或受监管的接驳服务以增强首末公里连接。 城市交通当局设立多式联运专职协调员。中期（3-5年）： 引入邦级或都市级交通法规，制度化多式联运集成和数据治理。 将开放网络平台扩展到共享出行服务、NMT服务和水上交通。 利用数据分析进行灵活服务规划、需求驱动调度和定向补贴。 所有邦政府必须强制公交运营商实时车辆位置可见性、时刻表和路线数据公开。长期（5-10年）： 稳步过渡到基于网络的城市交通当局，实现规划和运营的多式联运集成。 实施全面的道路收费和停车改革以控制私家车需求。 将公平、无障碍和安全参数纳入交通资金和评估框架。 支持创新生态系统，使开放网络能够支持初创企业、公共部门和社区开发出行解决方案。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：什么是“开放网络”？它与传统出行平台有什么区别？A：开放网络是基于标准化协议的数字基础设施，使任何需求方或供应方应用都能进行交易，不依赖单一专有平台。与传统网约车平台不同，开放网络去中心化访问，不垄断用户数据或直接接口控制，允许小型出行提供商以零平台成本加入生态系统，促进竞争和创新。Q2：印度非正规交通的规模有多大？A：在印度城市中，非正规和灵活出行模式承担了大部分短途出行——近60-70%的日常出行距离在5公里以下。在人口少于100万的较小城市，定时公交服务稀疏或完全缺失，出行需求由密集的混合非正规和半正规选项服务。非正规交通承担超25%的日常出行并提供关键首末公里连接。Q3：高知地铁的客流增长是如何实现的？A：高知通过数据驱动的接驳网络整合策略——将KMT公交网络与地铁站整合并动态调整时刻表；通过Kochi-1 App将自动人力车接驳正规化（超1，000辆注册）；与ONDC合作开发开放移动网络，实现公交、地铁、水上地铁、出租车和自动人力车的互操作性。客流从2017年的日均约5万人次增长到2025年的超3.65亿人次（年度），增长四倍。Q4：开放数据在伦敦TfL中创造了多大价值？A：TfL的开放数据生态系统已使超600个第三方应用得以开发。开放数据每年产生约1.3亿英镑（约1.74亿美元）的经济效益，由旅行时间节省、可靠性提升以及对应用开发者和相关企业的收益驱动。Q5：新加坡如何实现低车辆保有率？A：通过拥车证（COE）配额制——所有潜在车主必须购买为期十年的拥车证，由严格的高科技拥堵收费支持。新加坡是高收入国家中车辆保有率最低的国家之一，私家车出行占比从2016年的29%降至2022年的26%。Q6：ONDC在印度城市交通中的作用是什么？A：ONDC的开放、基于协议的设计使任何需求或供应方应用都能通过标准化协议进行交易。2023年扩展到出行服务后，班加罗尔地铁和公交服务整合到多个应用中提供数字票务。这一模式已快速复制到多个其他城市。ONDC提供中立的数字公共基础设施层，使多个应用可访问和分发交通信息和票务解决方案。数据来源说明。本报告所有数据来源于ORF《Leveraging Open Networks and Open Data for Smarter Urban Transport》研究报告（2026年7月），基于2025年城市交通大会（Urban Mobility Conclave 2025）多利益相关方对话成果。数据来源包括TfL、新加坡LTA、TransJakarta、KMRL、ONDC等机构的公开数据，以及ORF研究团队的独立分析。所有百分比数据均保留原始精度。本报告仅供战略与规划参考。