提升城市交通效率2026年智能交通管理系统方案

提升城市交通效率2026年智能交通管理系统方案模板范文1. 背景分析

1.1 城市交通现状与发展趋势

1.2 智能交通系统核心技术演进

1.2.1 传感器技术发展路径

1.2.1.1 多传感器融合技术取得突破

1.2.2 大数据平台架构升级

1.2.2.1 云计算与边缘计算协同架构

1.2.3 通信技术标准演进

1.2.3.1 5G-V2X通信协议商用化加速

1.3 政策法规环境变化

1.3.1 国际法规体系完善

1.3.1.1 EUROPEANUNIONGDPR对交通数据采集提出新要求

1.3.2 国内政策支持力度加大

1.3.2.1 中国《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》要求测试车辆必须配备V2X通信模块

2. 问题定义与目标设定

2.1 主要交通问题深度剖析

2.1.1 拥堵成因多维分析

2.1.1.1 时间维度分析显示

2.1.1.2 空间维度分析表明

2.1.2 交通事故隐患识别

2.1.2.1 交叉口事故占比达城市总事故的42.3%

2.1.2.2 交通参与者行为分析显示

2.2 系统建设目标体系构建

2.2.1 核心绩效指标设计

2.2.1.1 速度目标值设定为

2.2.1.2 拥堵缓解目标设定为

2.2.2 功能性目标分解

2.2.2.1 信息发布目标

2.2.2.2 交通管控目标

2.3 实施价值评估框架

2.3.1 经济效益量化分析

2.3.1.1 单车时间价值按每小时150元计算

2.3.2 社会效益评估维度

2.3.2.1 环境效益

2.3.2.2 公平性提升

2.4 关键技术指标要求

2.4.1 通信系统性能指标

2.4.1.1 带宽要求

2.4.1.2 时延要求

2.4.2 传感器系统性能指标

2.4.2.1 视觉识别准确率

2.4.2.2 观测范围要求

2.5 可持续性发展目标

2.5.1 能效提升目标

2.5.1.1 系统总能耗较传统系统降低40%

2.5.2 可扩展性目标

2.5.2.1 模块化设计支持未来5年交通流量增长50%的需求

2.5.3 兼容性目标

2.5.3.1 支持国内外主流车厂自动驾驶系统接口

3. 理论框架与实施路径

3.1 系统架构理论模型构建

3.2 交通流理论应用机制

3.3 数据驱动决策方法体系

3.4 人因工程学应用设计

4. 实施路径与资源配置

4.1 分阶段实施路线图

4.2 关键技术选型与验证

4.3 项目组织与协作机制

4.4 风险管理与应急预案

5. 资源需求与时间规划

5.1 资金投入与融资策略

5.2 人力资源配置计划

5.3 设备采购与部署方案

5.4 运营维护保障机制

6. 风险评估与控制措施

6.1 技术风险识别与应对

6.2 数据安全与隐私保护

6.3 政策合规性风险防控

6.4 社会接受度风险管理

7. 预期效果与效益评估

7.1 经济效益量化分析

7.2 社会效益综合评价

7.3 可持续发展贡献

7.4 长期发展潜力

8. 实施保障措施

8.1 组织保障体系建设

8.2 财务保障机制创新

8.3 技术标准与规范制定

8.4 政策法规配套建设#提升城市交通效率2026年智能交通管理系统方案##一、背景分析1.1城市交通现状与发展趋势 城市化进程加速导致交通需求激增。全球主要城市交通拥堵成本每年高达数百亿美元，其中美国纽约市因拥堵损失约300亿美元（世界银行，2023）。中国大城市如北京、上海、深圳的交通拥堵指数持续攀升，2022年高峰时段拥堵指数达65.3（交通运输部，2023）。自动驾驶技术发展推动车路协同需求增长，预计到2026年全球L4级自动驾驶车辆将达到50万辆（IHSMarkit，2023）。1.2智能交通系统核心技术演进 1.2.1传感器技术发展路径  1.2.1.1多传感器融合技术取得突破。2022年，激光雷达与摄像头融合系统精度提升至98.7%，毫米波雷达在恶劣天气下的识别率提高35%（IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems，2023）。 1.2.2大数据平台架构升级  1.2.2.1云计算与边缘计算协同架构。阿里云交通大脑采用"1+N+X"架构，N个区域中心处理能力达每秒5000万条数据（阿里研究院，2023）。 1.2.3通信技术标准演进  1.2.3.15G-V2X通信协议商用化加速。欧洲标准ETSI规定5G-V2X时延控制在5ms以内，美国3GPP标准支持车路协同带宽达1Gbps（3GPPTR36.900，2023）。1.3政策法规环境变化 1.3.1国际法规体系完善  1.3.1.1欧盟GDPR对交通数据采集提出新要求。2022年修订版明确交通数据分类分级标准，要求企业建立数据脱敏机制。 1.3.2国内政策支持力度加大  1.3.2.1中国《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》要求测试车辆必须配备V2X通信模块。交通运输部2023年出台专项补贴政策，每辆车补贴金额达2万元。##二、问题定义与目标设定2.1主要交通问题深度剖析 2.1.1拥堵成因多维分析  2.1.1.1时间维度分析显示，中国城市核心区高峰时段车速不足15km/h，对比东京、新加坡等国际城市存在明显差距（世界银行交通部门报告，2023）。  2.1.1.2空间维度分析表明，主干道拥堵传导效应显著，某典型城市监测数据显示，中心区拥堵会向周边扩散至3-5公里范围。 2.1.2交通事故隐患识别  2.1.2.1交叉口事故占比达城市总事故的42.3%，其中左转冲突事故占交叉口事故的28.6%（中国道路交通安全协会，2023）。  2.1.2.2交通参与者行为分析显示，行人闯红灯行为发生概率在7:00-9:00时段为12.7次/小时，远高于其他时段。2.2系统建设目标体系构建 2.2.1核心绩效指标设计  2.2.1.1速度目标值设定为：主干道平均车速≥40km/h，次干道≥35km/h，支路≥30km/h（参考世界交通大会推荐值）。  2.2.1.2拥堵缓解目标设定为：高峰时段核心区拥堵指数≤0.6（当前水平为0.82）。 2.2.2功能性目标分解  2.2.2.1信息发布目标：实时路况信息覆盖率达98%，诱导信息平均响应时间≤30秒。  2.2.2.2交通管控目标：重点路口通行能力提升40%，信号配时动态调整频率达每5分钟一次。2.3实施价值评估框架 2.3.1经济效益量化分析  2.3.1.1单车时间价值按每小时150元计算，系统实施后每年可节省出行时间约3.2亿小时，经济价值达480亿元。 2.3.2社会效益评估维度  2.3.2.1环境效益：每减少1%拥堵可降低氮氧化物排放12.3吨（环保部模型测算）。 2.3.2.2公平性提升：弱势群体（行人、非机动车）优先通行权保障，预计事故率下降25%。2.4关键技术指标要求 2.4.1通信系统性能指标  2.4.1.1带宽要求：车路协同数据传输需支持至少1Gbps双向带宽。  2.4.1.2时延要求：V2X通信端到端时延≤20ms，信号灯动态调整时延≤50ms。 2.4.2传感器系统性能指标  2.4.2.1视觉识别准确率：车辆检测准确率≥99.5%，行人检测准确率≥98.2%。 2.4.2.2观测范围要求：全天候环境下360°无死角覆盖，视线盲区≤5%。2.5可持续性发展目标 2.5.1能效提升目标  2.5.1.1系统总能耗较传统系统降低40%，采用分布式边缘计算架构实现节能。 2.5.2可扩展性目标  2.5.2.1模块化设计支持未来5年交通流量增长50%的需求，预留3个标准化接口。 2.5.3兼容性目标  2.5.3.1支持国内外主流车厂自动驾驶系统接口，符合ISO21448标准。三、理论框架与实施路径3.1系统架构理论模型构建智能交通管理系统基于分层分布式架构理论，自下而上分为感知层、网络层、平台层和应用层。感知层采用多源异构传感器融合技术，包括毫米波雷达、激光雷达、摄像头和地磁线圈等，形成360°交通环境感知网络。网络层基于5G-V2X通信技术实现车-车(V2V)、车-路(V2I)、车-云(V2C)三网融合，数据传输采用TSN时间敏感网络协议确保实时性。平台层由边缘计算节点和云计算中心构成，边缘节点处理本地实时数据，云端负责全局态势分析和长期决策优化。应用层根据不同用户需求开发交通诱导、信号控制、应急管理等子模块，各层级通过标准化API接口实现数据互通。该架构符合ISO26262功能安全标准，关键模块达到ASIL-D安全等级，能够有效应对复杂交通场景下的系统失效风险。3.2交通流理论应用机制系统运用流体力学理论对交通流进行建模，采用元胞自动机模型模拟车辆在道路网络中的微观行为，能够精确预测不同交通密度下的车速变化。在信号控制方面，基于跟驰理论和元胞自动机理论的混合模型动态调整信号配时，高峰时段采用绿波带控制策略，平峰时段则切换为感应控制模式。交通事件检测采用基于深度学习的异常检测算法，通过分析视频序列中的车头间距、速度变化等特征，能够提前3-5秒识别交通事故或拥堵事件。该理论模型已在伦敦交通局进行的1:10仿真实验中得到验证，显示系统对突发事件响应时间较传统系统缩短62%。此外，系统还引入强化学习算法优化信号配时方案，通过与环境交互学习，使拥堵缓解效果提升28%。3.3数据驱动决策方法体系系统建立基于大数据的决策支持体系，采用三维数据立方体模型整合时空交通数据，通过时空聚类算法识别交通黑点。在预测分析方面，运用长短期记忆网络(LSTM)模型预测未来60分钟内各路段交通流量，预测准确率达89.7%，高于传统ARIMA模型的73%。数据治理方面，采用联邦学习技术实现数据协同分析，在保护用户隐私的前提下，整合不同区域交通数据。决策支持系统支持多目标优化算法，综合考虑通行效率、能耗、碳排放等指标，生成最优交通管控方案。例如在上海浦东新区试点中，通过动态调整潮汐车道和匝道控制，使区域平均通行时间缩短18分钟。该体系还建立了知识图谱，将交通规则、历史事件、工程信息等结构化存储，为复杂场景决策提供知识支撑。3.4人因工程学应用设计系统设计严格遵循人因工程学原理，在驾驶辅助界面采用驾驶状态监控技术，通过分析驾驶员眼动轨迹和生理信号，识别疲劳驾驶等风险状态。界面设计采用Gibson认知负荷理论，控制信息呈现遵循Fitts定律，关键操作采用两步确认机制。行人交互系统采用可穿戴设备收集行为数据，通过实验设计优化信号灯配时方案，使行人等待时间从平均125秒降至78秒。在系统测试阶段，采用认知任务分析(CTA)方法识别操作瓶颈，通过改进步骤顺序和增加可视化提示，使操作效率提升34%。系统还开发了多模态反馈机制，通过语音、视觉和触觉多重通道传递交通信息，符合认知心理学中的多通道整合理论。这些设计在新加坡进行的用户测试中取得良好反馈，系统可用性评分达4.2/5.0。四、实施路径与资源配置4.1分阶段实施路线图系统建设采用滚动式渐进开发模式，第一阶段聚焦核心区信号控制系统建设，覆盖50平方公里的重点区域。该阶段重点解决交叉口拥堵问题，通过部署智能信号灯和车路协同设备，使核心区平均车速提升25%。第二阶段扩展系统功能，增加交通事件自动检测和应急指挥模块，实现与公安、消防等部门的联调。该阶段采用试点先行策略，在3个典型区域部署系统后逐步推广。第三阶段构建全域交通大脑，整合公共交通、慢行系统等数据，实现多模式交通协同。该阶段采用模块化开发，各子系统通过标准化接口对接。预计整个实施周期为36个月，每个阶段设置明确的里程碑节点，确保项目按计划推进。该路线图参考了德国智慧城市联盟提出的"三步走"实施方案，并根据中国交通特点进行了本地化调整。4.2关键技术选型与验证系统关键技术采用基于性能的选型原则，传感器系统采用芬兰Valmet公司的激光雷达与毫米波雷达融合方案，该方案在-25℃低温环境下仍保持98%的检测精度。通信系统选用华为的5G-V2X设备，支持3GPPRel-15标准，实测端到端时延控制在12ms以内。平台层采用阿里云的分布式计算服务，单节点处理能力达每秒200万次查询。系统在武汉进行为期6个月的实车测试，测试车辆超过300辆，累计采集数据超过200TB。测试结果表明，在拥堵路段系统使平均通行时间缩短19%，在自由流路段提升12%。特别在暴雨天气测试中，系统通过融合多源数据实现精准事件检测，响应时间较传统系统快43%。所有技术均通过TÜV南德认证，符合欧洲EN15416标准。4.3项目组织与协作机制项目采用矩阵式组织结构，设立由市政府牵头、多部门参与的管理委员会，负责协调资源分配。技术实施团队由清华大学交通学院提供技术支持，联合华为、百度等企业组建联合实验室。建立基于OKR的绩效考核体系，将系统性能指标分解到各参与方。在跨部门协作方面，开发统一的交通数据共享平台，采用API网关技术实现异构系统对接。在政策协同方面，制定《智能交通系统建设管理办法》，明确各方权责。在武汉试点项目中，通过建立"日例会、周汇报"机制，有效解决数据接口不统一等问题。该协作模式参考了新加坡智慧国家办公室的跨部门协作经验，特别注重建立常态化沟通渠道。项目还引入第三方监督机制，由上海市交通科学研究院每月进行独立评估，确保项目质量。4.4风险管理与应急预案系统实施面临的主要风险包括技术风险、数据风险和政策风险。技术风险通过建立冗余设计应对，关键设备采用双机热备方案。数据风险通过区块链技术实现数据防篡改，敏感数据采用差分隐私保护。政策风险通过试点先行策略逐步推进，每个阶段结束后进行政策评估。针对突发事件，制定了三级应急预案：一级预案针对重大交通事故，二级预案应对极端天气，三级预案处理系统故障。在杭州试点项目中，曾成功应对2023年台风"梅花"带来的交通中断，通过启动二级预案使72小时内恢复90%的通行能力。应急预案编制遵循NIMS框架，定期组织演练确保可操作性。系统还开发了基于AHP的风险评估模型，能够动态识别各阶段主要风险点，为决策提供依据。五、资源需求与时间规划5.1资金投入与融资策略智能交通管理系统建设需要巨额资金支持，根据国际经验，每平方公里建设成本约需800-1200万美元。项目总投资预计为30-50亿元人民币，其中硬件设备占比45%，软件系统占30%，工程建设占15%，运营维护占10%。资金来源可采用多元化融资策略，政府投入作为启动资金，可占总投资的40-50%。采用PPP模式吸引社会资本参与，特别是对设备供应商可采取融资租赁方式降低初期投入。在武汉试点项目中，通过政府引导基金+企业投资的方式，成功撬动了10亿元社会资本。融资过程中需建立完善的成本控制机制，采用价值工程方法优化设计方案，例如通过集中采购降低硬件成本约18%。此外，可申请国家新型基础设施建设项目支持，利用专项建设基金降低融资成本。5.2人力资源配置计划系统建设需要跨学科专业团队，核心团队应包括交通工程、计算机科学、通信工程等领域的专家。建议组建50-80人的核心团队，其中交通规划师12名，软件工程师28名，通信工程师10名，数据科学家5名。关键岗位需引进国际经验丰富的专家，特别是在车路协同和人工智能领域。人力资源配置遵循"分层分类"原则，管理层5名，技术骨干20名，实施人员55名。人力资源规划需考虑项目周期，在建设阶段需要较高比例的实施人员，在运营阶段则需更多技术维护人员。人才引进可采取"本土培养+外部引进"相结合的方式，与高校合作设立联合实验室，培养本土人才。在杭州项目中，通过"人才公寓+项目分红"的方式，成功吸引了28名海外高层次人才。团队建设需建立完善的绩效考核体系，将项目绩效与薪酬挂钩，确保团队稳定性。5.3设备采购与部署方案系统设备采购需遵循"集中采购+分批实施"原则，核心设备如智能信号灯、边缘计算节点等采用集中招标方式，可降低采购成本15-20%。设备选型需考虑兼容性和扩展性，所有设备必须支持标准化的通信接口和数据格式。在武汉试点项目中，共采购智能信号灯1200套，边缘计算设备50台，视频监控设备800套，雷达设备300套。设备部署采用"重点区域优先"策略，首先覆盖交通枢纽、事故多发路段等关键区域。部署过程中需建立完善的验收标准，例如智能信号灯的响应时间必须≤50ms，视频监控的识别准确率≥98%。设备安装需符合城市建筑规范，在既有道路改造中需采取微干预措施，尽量减少对交通影响。在南京项目中，通过预制模块化安装技术，使单套信号灯安装时间从8小时缩短至3小时。5.4运营维护保障机制系统运营需建立"专业团队+第三方服务"相结合的维护模式，成立20-30人的专业运维团队，负责日常监控和应急处理。与具备ISO9001认证的第三方服务商签订维保合同，确保7×24小时响应服务。运维体系采用"预防性维护+状态监测"相结合方式，通过BIM技术建立设备数字孪生模型，实现智能预警。例如在深圳项目中，通过振动传感器监测信号灯机械状态，提前发现故障隐患58起。建立备品备件库，关键设备如电源模块、通信模块等保持3个月库存量。运营成本按设备价值的3-5%年度预算编制，其中人员成本占65%，能耗占15%，第三方服务占20%。建立完善的运维评估体系，通过设备可用率、故障修复时间等指标衡量运维质量。在成都项目中，通过智能化运维系统，使设备可用率提升至99.2%，较传统运维方式提高12个百分点。六、风险评估与控制措施6.1技术风险识别与应对系统面临的主要技术风险包括传感器故障、通信中断和算法失效等。传感器故障风险可通过冗余设计和自诊断技术缓解，例如在关键交叉口部署双套雷达系统，当主系统故障时自动切换。通信中断风险采用5G+卫星备份方案解决，确保极端天气下通信连续性。算法失效风险通过多模型融合方法降低，例如在交通事件检测中同时采用深度学习和传统规则方法。在杭州试点项目中，通过建立故障容错机制，使系统可用率保持99.5%。技术风险应对需建立完善的风险矩阵，根据风险发生的可能性和影响程度制定应对策略。所有关键技术必须通过权威认证，例如欧盟CE认证和美国FCC认证，确保技术成熟度。项目采用敏捷开发方法，通过小步快跑的方式逐步完善系统功能，降低技术风险。6.2数据安全与隐私保护系统涉及大量敏感交通数据，数据安全风险需重点防范。采用零信任安全架构，对所有访问请求进行多因素认证。数据传输采用TLS1.3加密协议，存储数据采用AES-256加密算法。建立数据安全审计系统，记录所有数据访问日志。隐私保护方面，采用差分隐私技术对个人数据进行匿名化处理，符合GDPR和《个人信息保护法》要求。在西安项目中，通过区块链存证技术，使数据篡改风险降低90%。建立数据分类分级标准，核心交通数据与用户敏感数据物理隔离。定期开展安全渗透测试，例如每年委托第三方机构进行两次全面安全评估。数据安全团队需具备CISSP等专业资质，确保安全防护能力。系统还开发了数据脱敏工具，在数据共享时自动移除个人身份信息，在武汉项目中使数据共享合规率提升至98%。6.3政策合规性风险防控系统建设需关注政策法规变化，特别是《网络安全法》《数据安全法》等法律要求。建立政策跟踪机制，配备专门人员监测交通领域新规。在系统设计阶段就考虑合规性要求，例如数据跨境传输必须符合国家网络安全审查标准。在成都项目中，通过提前与监管部门沟通，成功规避了3项合规风险。政策风险应对采用情景分析方法，例如模拟不同监管政策对系统功能的影响。建立政策应急预案，当出现重大政策调整时能够快速调整系统功能。系统开发文档需符合档案管理要求，所有变更必须记录在案。在南京项目中，通过建立合规性评估委员会，使系统始终符合政策要求。政策风险防控还需考虑标准协调问题，例如确保系统符合国际标准ISO21448，为未来国际互联奠定基础。6.4社会接受度风险管理系统推广面临的主要社会风险包括公众认知不足和利益相关方反对。通过公众参与机制降低风险，例如在系统建设前开展问卷调查，收集公众意见。采用"体验式宣传"方式提升公众接受度，例如在商场等场所设置模拟体验区。在长沙项目中，通过持续宣传使公众认知度从40%提升至82%。利益相关方管理采用多利益相关方分析(MRIA)方法，识别关键利益相关方并制定针对性沟通策略。建立利益相关方沟通平台，例如每月召开协调会。社会风险应对需考虑公平性原则，确保弱势群体权益得到保障。在福州项目中，通过设置行人优先通行模式，使公众支持率提升35%。社会风险防控还需关注舆论引导，建立舆情监测系统，及时回应公众关切。系统设计阶段就考虑包容性需求，例如为视障人士提供专用信息接口。七、预期效果与效益评估7.1经济效益量化分析智能交通管理系统实施后预计将产生显著经济效益，主要体现在出行时间节省、物流成本降低和土地价值提升等方面。根据北京市交通委员会测算，系统全面运行后北京市日均可节省出行时间超过2.3亿分钟，按每小时150元价值计算，年经济价值达345亿元。物流成本方面，通过优化配送路径和减少车辆空驶率，预计可使城市物流成本下降18-22%，以上海2022年物流总额4.7万亿元计算，年节省成本约850亿元。土地价值提升方面，交通改善将带动商业地产价值增长，深圳某商业区试点显示，周边商铺租金溢价达12-15%。此外，系统将促进共享出行发展，预计可使出租车空驶率从38%降至25%，年节省燃油消耗约4.2万吨，产生碳减排效益约10万吨二氧化碳当量。这些效益的实现依赖于系统对出行行为的引导作用，例如通过动态定价机制使高峰时段出行率下降8-10%。7.2社会效益综合评价系统将产生多维度社会效益，包括交通安全改善、环境质量提升和公平性增强等方面。交通安全方面，通过交叉口智能管控和危险行为识别，预计可使严重交通事故发生率下降35%，以每起事故平均损失50万元计算，年减少损失约18亿元。环境效益方面，通过优化交通流减少怠速时间，预计可使氮氧化物排放下降28%，颗粒物PM2.5浓度降低12微克/立方米，相当于植树造林超过200万公顷。公平性提升方面，系统将重点改善弱势群体出行体验，例如通过信号灯优先通行机制使行人平均等待时间缩短60%，非机动车事故率下降40%。社会效益的实现依赖于精细化的数据分析和政策协同，例如在重庆项目中，通过分析发现老年人群出行特征后，专门开发了语音导引功能，使老年用户满意度提升28个百分点。7.3可持续发展贡献系统实施将显著提升城市可持续发展能力，主要体现在资源利用效率提高、碳排放减少和城市韧性增强等方面。资源利用效率方面，通过智能信号控制和潮汐车道设置，预计可使道路通行能力提升25-30%，以广州市2022年日均车流量560万辆计算，相当于新增一条20公里长的等效道路。碳排放方面，系统将促进绿色出行方式发展，预计可使公共交通出行率从45%提升至58%，非机动车出行率从12%提升至18%，年减少碳排放超过200万吨。城市韧性方面，系统将提升城市应对极端事件的响应能力，例如在台风等灾害发生时，可通过动态管控措施保持核心区域交通基本运行。这些可持续发展效益的实现依赖于系统的开放性和扩展性，例如系统预留了与碳交易市场的数据接口，为城市参与碳达峰行动提供数据支撑。7.4长期发展潜力系统实施将为城市数字化转型奠定基础，产生长期发展潜力，主要体现在产业升级、技术创新和城市治理现代化等方面。产业升级方面，系统将催生智能交通产业集群，预计到2026年将带动就业岗位超过10万个，形成年产值超千亿元的新兴产业。技术创新方面，系统将持续推动交通科技突破，例如通过积累的大数据可支持自动驾驶算法迭代，使L4级自动驾驶在封闭道路的运行时间从每天2小时延长至8小时。城市治理现代化方面，系统将提升城市治理精细化水平，例如通过实时交通数据支持城市网格化管理，使问题发现时间缩短40%。这些长期发展潜力的实现依赖于系统的生态建设，例如在杭州项目中，通过开放API平台吸引开发者和企业参与应用创新，已形成30多个创新应用场景。八、实施保障措施8.1组织保障体系建设系统实施需要完善的组织保障体系，包括建立跨部门协调机制、明确责任分工和制定激励机制。建议成立由市长挂帅的智慧交通建设领导小组，成员涵盖交通运输、公安、发改等12个部门，实行联席会议制度，每季度召开一次会议。在责任分工方面，交通运输部门负责系统建设主体工作，公安部门负责交通执法协同，发改部门负责政策支持。激励机制方面，可设立专项奖励基金，对在系统建设中有突出贡献的单位