车辆-道路-云集成中的数据共享与平台赋能：基于前景理论的进化博弈分析

《Scientific Reports》：Data sharing and platform empowerment in vehicle–road–cloud integration: a prospect theory based evolutionary game analysis

　　

摘要

车辆-道路-云（VRC）集成是实现智能和互联交通系统的关键途径，其中数据共享和平台赋能促进了跨领域合作。然而，VRC生态系统中的生态合作常常受到数据安全风险、不对称的成本-收益结构以及不同利益相关者的有限理性的阻碍。现有研究很少探讨主观价值认知和风险态度如何影响这类数据驱动系统中的合作策略演变。本研究构建了一个涉及智能交通车辆（ICV）制造商、云控制平台服务提供商和政府的三方进化博弈模型。模型中融入了前景理论来捕捉不确定性下的行为偏好，并引入了政府动态补贴机制以分析监管激励作用。通过复制动态分析和数值模拟，研究了数据价值转换效率、数据共享强度、数据保护水平和风险成本的影响。结果表明，政府动态补贴可以有效促进生态合作；而更高的数据价值转换效率、更强的数据保护措施和更大的数据共享强度显著增强了企业的合作意愿。相反，较高的数据相关风险成本会大幅抑制合作行为，尤其是对智能交通车辆制造商的影响更为显著。本研究为车辆-道路-云集成中的多主体协调提供了行为学见解，并为促进智能交通生态系统中的可持续合作提出了政策和管理建议。