交通管理大数据建设背景

① 互联网+交通” 大数据时代下的智能交通

互联网+交通”：大数据时代下的智能交通
早上十点，张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前，他打开手机导航APP，选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路。二十分钟后，张先生顺利抵达目的地。令他感到舒心的是，咖啡厅附近新建了停车场，以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中，张先生得知客户这次没开车，而是选择了打车软件，原本40元的车程，他只花了十几元。
如今，越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利。但是他们可能并不知道，经常遇到的摄像头、电子卡口、电子警察等系统，它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时，也在不断产生大量数据信息，不仅能够节约时间，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，减少能耗。
在“互联网+”背景下，智能交通大数据技术的应用，不仅将“先知”逐渐变成现实，更建立起车、路、人之间的网络，通过整合信息，最终为人（车内的人和关注车内人的人）提供服务，使得交通更加智能、精细和人性；对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
一、“互联网+交通”的表现形式
2015年3月5日，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业，从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配、线下高效优质运行”的新格局。
早在2011年底，“互联网＋交通”已初见端倪。铁路推出了网络订购火车票的新举措，让百姓利用电脑、手机，通过网络，足不出户就能买到火车票；民航行动更快，很早就实现了网络订票，现在通过大数据分析，通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能；而大力推进高速公路ETC联网发展，则是公路方面推进网络化的措施。此外，人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。
1． 事前预判
我们在生活中，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误，超级大堵车……如此这些，已经成为我们生活中习以为常的事情。交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
以出行高峰时段的交通拥堵为例，智能交通能够提高人们出行的计划性，通过他人的出行数据，预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要从A地去B地，必经路线的堵车已经无法避免，提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段，根据以往同一时段该路线的交通状况，预估同样出行方式下将可能多耗费的时间。再者，智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性。
总而言之，以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量，并提高其数据处理水平，继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人，智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。
几年前，海康威视已经布局大数据和云计算，并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心。目前，海康威视已推出了大数据的初步应用，主要在三个方面：人脸数据的大库检索、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析。
大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律，它能使原来的“事后检索”变成“事前预判”。海康威视大数据库检索，可以做到将犯罪分子人脸、作案车辆等特征图片放进视频图像库里进行搜索比对，寻找犯罪嫌疑人的踪迹。
例如，在南方某座特大城市，针对某系列案件，警方运用海康威视的大数据技术，通过大量信息的检索、比对和分析，发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律。当地警方提前在落脚点布防，成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索，就像网络搜索关键词一样迅速找到想要的东西，不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像，寻找作案嫌疑人。
大数据还必须做到“秒级响应”，反应迟缓的话，大数据也就失去了价值。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术，在上百亿条车辆记录中快速搜索，几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上，可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析、违法多发时间和地点研判、交通流量分析和交通诱导等应用。
2． 调整更改
在传统的规划过程中，设计部门根据对现状的判断和经验的积累，容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作，更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计，这与规划的本职形成严重对峙，更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求。
对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是帮助提高其管理的技术手段，大大提高管理者获取数据的能力，提高他们的决策能力和管理交通的能力。
举个最简单的例子，道路的渠化由交通设计院规划设计，然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的。随着城市的发展，道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求。比如城北新建了一个工业园区，那早高峰往北面上班的车会明显增多，同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求，道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力，满足市民的需求。但是二者如何选择，抑或两个方案一起实施，一直是困扰交通管理者的一件事情。这时，道路上安装的电子警察、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。
再举个例子，城市交通中，大家最熟悉的是红绿灯。有些城市的红绿灯装有信号控制系统，在所有道路资源都充分使用的条件下，红绿灯的转换频率只能按时间分配，不可能让路上的车辆变少，然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升。前端信号机配备有车检板，支持地埋线圈的接入，同时也可以通过视频检测器，实现控制区域内车流量、占有率、车速、排队长度等交通参数的采集、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比，也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用。比如通过大数据采集分析和交通仿真，进行区域的信号协调控制。
3.分析应用
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级。
智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要。通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息，为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
比如案件刑侦分析时，某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌，选定关注的时间段，进行分析。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示，并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序，在地图中描绘车辆行驶轨迹。
同时，目前机动车数量的激增，机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否。出现部分车主为了逃避交通违法处罚，甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间，根据创建的套牌分析模型，实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警，可有效打击使用套牌车辆的行为。
而在治安监控中，外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息，可在指定时间段内，对首次经过指定路口的车辆进行查询展示，此功能配合城市卡口包围圈、城际卡口、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。
现在在很多一二线城市，由于出租车在高峰时期供不应求，催生出了很多非法营运车辆。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行，但是由于其无监管部门，对于民众的生命和财产有一定的安全隐患，而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来。针对这类情况，可引入车辆积分制度，对符合积分细则的车辆进行积分，例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则，每抓拍捕获一次积3分，对相对涉案车辆较少地区的车辆，每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆，纳入视线，进行重点管控，并从中发现相关线索。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定，积分细则后期可进行添加和修改，积分实行累加制，不设上限。同时可以对于重点监控区域，如学校、银行、医院、广场、娱乐场所（广场、KTV等），可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察，分析出这些区域内频繁出入的车辆、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注，从而起到预警作用。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判，可将违法多发时段分析出来，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考。
二、“互联网+交通”在国内的应用
杭州市建立了“一个中心、三个系统”即交通指挥中心、交通管理信息系统、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度，在市区主干路、主要交叉路口实行分级预警和干预机制，重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题。
各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式，以最少的警力、最小的行政成本，获得最好的交通管理效果和最大的社会效益。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式，通过交警支队视频作战室、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式，结合路边重点巡逻，实施“上下联动”机制，实现“桌面就是路面”，使科技应用直达基层民警，提升了交通管控效能，扩大了路面管理的覆盖面，加大了路面管理的密度和力度，提高了应对交通拥堵、交通事故等交通突发事件的快速反应能力，减少了道路交通事故和交通违法行为，提高了道路通行能力，缓解了交通拥堵，确保了城市道路交通的安全、畅通、有序。
三、“互联网+交通”的发展趋势
首先，要大力发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平，引导城市居民出行方式的转变。
其次，以智能交通技术提升道路交通管理水平，提高城市道路体系的综合利用效率。
再次，优化区域交通组织，以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统，减少路口延误、排队等候，使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节。
当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面，随着城镇化、机动化的持续快速发展，城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发，面临严峻挑战；另一方面，我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期，是实现生态城市、绿色交通的最佳时机，可以通过“互联网+交通”的融合发展，通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

② 如何运用交通大数据智慧出行

2015年两会上，“大数据（big data）”一词首次写入政府工作报告。在交通领域，大数据一直被视作缓解交通压力的技术利器。应用大数据有助于了解城市交通拥堵问题中人的出行规律和原因，实现交通和生活的和谐，提高城市的宜居性，为政府精准管理提供基于数据证据的综合决策。

随着手机网络、全球定位系统（global positioning system，GPS）/北斗车载导航、车联网、交通物联网的发展，交通要素的人、车、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下，通过城市交通大数据的采集、传输、存储、挖掘和分析等，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化。

③ 智慧交通领域，目前发展到什么阶段

智慧交通是在整个交通运输领域充分利用物联网、空间感知、云计算、移动互联网等新一代信息技术，综合运用交通科学、系统方法、人工智能、知识挖掘等理论与工具，以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为目标，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，形成问题分析模型，实现行业资源配置优化能力、公共决策能力、行业管理能力、公众服务能力的提升，推动交通运输更安全、更高效、更便捷、更经济、更环保、更舒适的运行和发展，带动交通运输相关产业转型、升级。

一. 智慧交通发展的背景与意义

1. 国家释放的政策红利为智慧交通的发展提供了良好机遇

多年来，国家和政府高度重视交通行业的发展。2000年， 科技 部会同国家计委、经贸委、公安部、交通部、铁道部、建设部、信息产业部等部委相关部门，专门成立了全国智能交通系统协调指导小组及办公室，组织研究中国智能运输系统的发展；《信息产业 科技 发展“十一五”规划2020年中长期规划纲要》将“智能交通系统”确定为重点发展项目；《交通运输“十二五”发展规划》中提出:“十二五”时期要推进交通信息化建设，大力发展智能交通，提升交通运输的现代化水平；在国家八部委起草的《关于促进智慧城市 健康 发展的指导意见》中，智能交通被列为十大领域智慧工程建设之一；2014年杨传堂部长在全国交通运输工作会议中所做的报告《深化改革务实创新加快推进“四个交通”发展》则提出将“四个交通”（综合交通、智慧交通、绿色交通、平安交通）作为今后和当前一段时期交通运输发展的主旋律；杨部长则在2015年全国交通运输工作会议上的讲话中两次提到 “以智慧交通为主战场”。

交通运输部近年来高度重视智慧交通发展，提出了要建设交通基础设施和信息化基础设施两个体系，将信息化提升到交通基础设施同等重要地位。智慧交通扛起了引领交通现代化的大旗，是未来交通发展主要趋势之一。

2. 新一代新兴技术的发展为智慧交通提供了强大支撑

物联网、云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术的快速发展为智慧交通提供了强大的技术支撑。利用物联网技术可以全面感知交通运输基础设施、交通运载工具的建设状况，同时监控整个交通的运行情况。利用大数据技术则可以充分挖掘和利用信息数据的价值，盘活现有数据，在此基础上进行应用、评价、决策，服务于交通部门的管理与决策。云计算则为各类交通数据的存储提供了新模式，“交通云”的建立将打破“信息孤岛”，彻底实现信息资源共享、系统互联互通。通过使用移动互联网技术，则可以实现信息在各种运输方式间的顺畅传输、交换，从而达到各种运输方式的合理布局及协调、高效运行。

3. 智慧交通是全面深化交通领域改革的重要手段

十八届三中全会《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中指出：“推进国家治理体系和治理能力现代化。必须切实转变政府职能，深化行政体制改革，创新行政管理方式，增强政府公信力和执行力，建设法治政府和服务型政府。”为深化贯彻落实深化改革的相关要求，交通部于2015年1月正式出版了《关于全面深化交通运输改革的意见》，对综合交通运输体制、交通运输现代市场体系、收费公路体制、现代运输服务等领域的改革提出具体要求。当代政府的治理能力已经面临重要挑战， 社会 参与和共治成为必要手段，信息化技术发展则为 社会 参与创造了基础，信息化建设将成为治理体系和治理能力现代化的重要工具。智慧交通则成为交通领域深化政府体制改革、加快建设服务型政府、全面提升政府有效治理能力、主动顺应新兴信息技术和互联网发展新趋势的重要手段。

4. 智慧交通是解决现有交通问题的重要突破口

近年来，随着我国城市化进程的推进和机动车数量的快速增长，城市道路交通量不断增加，各种交通问题凸现：交通拥堵成为影响大城市居民出行的首要问题，交通事故数量呈上升趋势，机动车尾气污染成为城市大气污染的主要来源。这些交通问题对经济发展造成了巨大的损失。2014年一季度，全国发生涉及人员伤亡的道路交通事故40283起，造成10575人死亡、直接财产损失2.1亿元。2015年4月荷兰交通导航服务商TomTom发布了全球拥堵城市排名,中国成为拥堵名单中的大户--在全球最拥堵100个城市中，中国大陆有21个城市上榜，其中北京位列全球最拥堵城市第15名。

发展智慧交通可保障交通安全、缓解拥堵难题、减少交通事故。据分析，智能化交通可使车辆安全事故率降低20％以上，每年因交通事故造成的死亡人数下降30％ 70％；可使交通堵塞减少约60％，使短途运输效率提高近70％，使现有道路网的通行能力提高2 3倍。另一方面，发展智慧交通可提高车辆及道路的运营效率，促进节能减排。车辆在智能交通体系内行驶，停车次数可以减少30％，行车时间减少13％ 45％，车辆的使用效率能够提高50％以上，由此带来燃料消耗量和排出废气量的减少。据分析， 汽车 油耗也可由此降低15％。中国发展智慧交通已经成为必然，并且十分紧迫。

二.目前我国智慧交通行业发展现状

目前，中国智能交通系统已从 探索 阶段进入实际开发和应用阶段。接下来将从应用领域、行业规模和企业分布三方面来阐述我国智慧交通已经取得的巨大成就。

从应用领域来看，目前我国智慧交通主要应用在公路交通信息化、城市道路交通管理服务信息化以及城市公交信息化领域。

在公路交通信息化方面。北京实施了“ 科技 奥运”智能交通应用试点示范工程，广州、中山、深圳、上海、天津、重庆、济南、青岛、杭州等作为智能交通系统示范城市也各自进行了有益的尝试；在公路收费领域中，全国14省市高速公路ETC正式联网运行，京津冀，长三角地区正逐步展开跨省区的收费系统的建设。

在城市道路交通管理服务信息化方面。南京市城市智能云交通诱导服务系统通过综合分析人、车、路等交通影响因素，利用各类信息发布手段，为道路使用者提供最优路径引导信息和各类实时交通帮助信息服务，为众多出行者优化路径。厦门市智能交通指挥控制中心则通过检测设备、视频巡逻、电话、微信、微博等多元化渠道采集道路交通信息，通过室外诱导屏、网站、手机等方式及时发布信息。

在城市公交信息化方面。37个城市入选公交都市建设示范工程创建城市，在提高公共交通系统的吸引力、调控城市交通需求总量和出行结构、提高城市交通运行效率等方面进行了积极 探索 并取得了一定成效。

从行业规模来看，2011年中国智能交通行业应用总体市场规模达到252.8亿元，比2010年201.9亿元增长了25.21％，2012年随着各地智慧城市建设的推进，在智能交通行业IT应用投资方面加大了力度，2012年比2011年增长了25.59％，规模达到了317.5亿。2013年受政府投资推动智慧城市建设的影响,智能交通行业应用投资增长至408亿元,增长率则高达28.5％。预计到2020年国内智能交通领域的投入将达到上千亿元，智能交通产业将进入新一轮的快速发展轨道。

从企业分布来看，目前国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、3S（GPS、GIS、RS）和系统集成环节。近年来的平安城市建设，为道路监控提供了巨大的市场机遇，目前国内约有500家企业在从事监控产品的生产和销售。高速公路收费系统是中国非常有特色的智能交通领域，国内约有200多家企业从事相关产品的生产，并且国内企业已取得了具有自主知识产权的高速公路不停车收费双界面CPU卡技术。在3S领域，国内虽然有200多家企业，但能够实现系统功能的企业还比较少。尽管国内从事智能交通的企业“鱼龙混杂”，一些专注于特定领域的企业，经过多年的发展，已在相关领域取得了不错的成绩。一些龙头企业在高速公路机电系统、高速公路智能卡、地理信息系统和快速公交智能系统领域占据了重要的地位。

三. 十三五期间智慧交通发展趋势判断

1. 互联网思维深度渗透融合

在全国政协十二届二次会议中，李克强总理提出要制定“互联网+”行动计划，意味着“互联网+”正式上升为国家战略，“十三五”期间互联网将同交通行业深度渗透融合，对相关环节产生深刻变革，并将成为建设智慧交通的提升技术和重要思路。

--大数据思维。将城市非涉密数据有条件地开放，鼓励企业基于开放的数据进行数据挖掘，挖掘出大数据背后的潜在价值，为百姓提供更为智能和便利的交通信息服务。

--用户思维。为使智慧交通中投入的资金更有效率，更有针对性，在项目建设中，运用互联网众筹的思想，开展百姓需求调查，了解百姓最迫切希望解决的问题，从而有针对性地选择项目，将有限的“好钢”（资金）用在“刀刃”上。

--跨界思维。电子商务与智能交通逐步融合，使得人们的出行体验与购物、消费等服务结合在一起。典型案例如中国最大的电商阿里巴巴收购了高德后，将高德的位置服务和出行路径诱导与电商服务进行了集成，给了用户全新的体验。

--免费思维。在盈利方式上，引入互联网思维的盈利思路，创新项目商业运营模式，对于可以市场化的项目加强具体项目的商业运作模式可行性研究，增强项目自身造血功能，使项目建成后能快速持续收回成本；比如基础服务免费、增值服务收费，或者短期免费、长期收费，或者对百姓免费、转嫁收费等。

2. 绿色交通成为交通发展新底色

加快推进绿色循环低碳交通运输发展，是加快转变交通运输发展方式、推进交通运输现代化的一项艰巨而紧迫的战略任务。近年来，国家层面通过出台相关政策、开展城市试点等方式积极推进绿色交通建设。2010年启动了“车、船、路、港”千家企业低碳交通运输专项行动；2012年交通运输部颁布实施了《关于贯彻落实〈国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见〉的实施意见》，随后便启动了公交都市建设工作，截至2013年底，37个城市入选公交都市试点城市；2013年交通运输部印发了《加快推进绿色循环低碳交通运输发展指导意见》，同年颁布了《关于推进水运行业应用液化天然气的指导意见》，组织无锡等10个城市开展低碳交通城市区域性试点工作。

“十三五”期间，随着 科技 技术的不断创新、国家政策的强力支持，绿色交通将成为交通运输发展的新底色，节能减排将成为智慧交通发展的关键词。大力发展车联网，提高车辆运行效率；重视智能 汽车 的发展，提升车辆智能化水平，加强车辆的智能化管理；积极采用混合动力 汽车 、替代料车等节能环保型营运车辆；构建绿色“慢行交通”系统，提高公共交通和非机动化出行的吸引力；构建绿色交通技术体系，促进客货运输市场的电子化、网络化提高运输效率，降低能源消耗，实现技术性节能减排。

3. 新兴技术应用更加普及

“十三五”期间，随着云计算、大数据、移动互联网、社交网络媒体等新兴技术的发展，其在智慧交通行业中的应用将更加普及。

——物联网：激活智能要素。通过各类传感器、移动终端或电子标签，使信息系统对外部环境的感知更加丰富细致，这种感知为人、车、路、货、系统之间的相互识别、互操作或智能控制提供了无限可能。未来，智能公路、智能航道、智能铁路、智能民航、智能车辆、智能货物、智能场站等将快速发展，管理者对交通基础设施、运输装备、场站设备等的技术运行情况和外部环境能够更加全面、及时、准确掌握。

——云计算、大数据：点亮交通管理智慧。据不完全统计，当前交通运输行业每年产生的数据量在百PB级别，存储量预计可达到数十PB。以北京市交通运行监测调度中心（TOCC）为例，目前TOCC共包括6000多项静动态数据、6万多路视频，其静动态数据存储达到20T，每天数据增量达30G左右。面对增长迅速的海量数据，在云计算、大数据等技术支撑保障下，未来的交通管理系统将具备强大的存储能力、快速的计算能力以及科学的分析能力，系统模拟现实世界和预测判断的能力更加出色，能够从海量数据中快速、准确提取出高价值信息，为管理决策人员提供应需而变的解决方案，交通管理的预见性、主动性、及时性、协同性、合理性将大幅提升。

——移动互联网：提高信息服务水平。服务是交通运输的本质属性，随着移动互联网、智能移动终端大范围应用，信息服务向个性化、定制化发展。信息服务系统与交通要素的信息交互更加频繁，系统对用户的需求跟踪、识别更加及时准确，能够为用户提供交通出行或货物运输的全过程规划、实时导航和票务服务，基于位置的信息服务和主动推送式服务水平大大改善。

4. 车联网迎来爆发式增长

随着国内 汽车 保有量的迅速扩大，我国正在步入 汽车 社会 ，与 汽车 相关的 社会 问题和矛盾也日益凸显，其中 汽车 与道路、 汽车 与环境、 汽车 与能源、 汽车 与行人之间的矛盾日益突出。这些都表明我国车联网市场蕴含着巨大空间。与此同时，国家政府已经明确相关政策，大力支持车联网发展。“十二五”规划已将车联网作为物联网十大重点部署领域之一，车联网有关项目已被列为我国重大专项第三专项的重要项目，首期资金投入达百万亿级别。工信部将从产业规划、技术标准等多方面着手，加大对车载信息服务的支持力度，全力推进车联网产业全面发展。

然而，由于产业结构、商业模式、安全法规等瓶颈的存在，我国车联网目前依然处于初级阶段。“十三五”期间，随着国家层面对车联网政策红利的逐步释放，技术水平的不断提升，互联网思维的逐步渗透，车联网将迎来爆发式增长期。据银河证券预测，在2015年中国车联网用户将渗透到1,000万户，占彼时 汽车 用户总数的将近10％。5年内用户数将达到4,000万户，有望渗透率突破20％。《物联网产业发展研究（2010）》则预测，车联网2015年市场规模将达到2,000亿元，2020年达到1万亿元。

5. 参与主体趋向多元化

2014年12月，国家发改委发布了《关于开展政府和 社会 资本合作的指导意见》，支持 社会 资本参与重点领域建设。《交通运输部关于全面深化交通运输改革的意见》则提出：完善 社会 资本参与交通建设机制。“十三五”期间，国家层面对 社会 资本参与智慧交通的态度日渐明朗，同时随着 “互联网+”上升为国家战略，互联网的技术、思维模式等将逐步渗透到交通行业的各大领域。互联网企业将积极参与到智慧交通建设，用户也将成为智慧交通的重要参与主体，智慧交通建设的主体将呈现多元化的特征。

——政府。政府要更多地考虑政策创新，考虑政府信息公开，考虑完善公平公正的市场环境。制定相关政策法规，积极鼓励多方资本进入智慧交通领域，同时通过营造创新文化氛围、推动数据开放等举措，为交通领域的业务创新、商业模式创新等提供良好的环境。此外，政府还将更多地承担起建设项目的监督管理职责，通过制定绩效评估考核指标体系等，对建设项目进行监督管理。

——互联网企业。网络、阿里巴巴和腾讯在地图、导航及交通领域动作频频，阿里投资易图通、全资收购高德，通过支付宝NFC切入公共交通领域；网络收购长地万方，通过与交通管理部门联动盘活大数据，推出CarNet车载设备；腾讯收购科菱航睿、与四维图新合作、推出车联网硬件产品路宝。BAT通过打车、专车软件抢夺移动支付入口，腾讯投资快的打车，阿里巴巴投资滴滴打车，网络投资美国叫车App Uber，“三国鼎立”的局面一直延续到2015年4月1日滴滴、快的合并。互联网企业拥有雄厚的技术、数据沉淀以及成熟的互联网思维，将在智慧交通行业发展中起到关键作用，也将会对交通行业商业模式创新产生重大影响。

——运营商。三大通讯运营商通过和政府合作，依靠政府权威数据后台，具备了互联网企业所不具备数据资源优势，推出智慧交通APP应用。如在广州市政府主导下，基于“智慧广州”背景，与三大运营商联手合作推出了“行讯通”系列APP，这种以“运营商-政府”为主导的特色应用，很好地共享了各自的优势资源。运营商能够提供快速流畅的无线网络支持和用户群体，政府则提供了强大的交通信息数据。

目前，中国智能交通系统已从 探索 阶段进入实际开发和应用阶段。在智慧交通领域，浪潮积极推动智慧交通方案的落地，为交通行业的头部供应商提供了超80%的人工智能服务器，部署了六十余类交通算法与应用，涵盖了闯红灯、超速、违停、占用公交车道、不走机动车道等十几种典型场景。浪潮与臻识 科技 和优码创达一起，推动了江西省智慧交通建设，为客户提供的非现场视频审核一体机在南昌，上饶，新余等16地市落地，帮助客户提升审片效率40多倍。

《数字交通发展规划纲要》指出到2025年，交通运输基础设施和运载装备全要素、 全周期的数字化升级迈出新步伐。 《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020—2025年)》指出到2025年，综合交通运输大数据标准体系更加完善，基础设施、运载工具等成规模、成体系的大数据基本建成。

我们所谓的智能交通，就是通过建立建设智慧交通系统充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，有效地帮助人们的日常出行更加便利，也可使得城市进行可持续的经济发展。

智能交通侧重于交通信息采集、传递及数据化、可视化展示形式开展。融入了更加先进的信息技术、通信技术、传感技术、计算机技术和系统综合技术，将“人、车、路、环境等有机结合起来，更加强调协同运作、个性化和智能化运作。

以“养护管理难、应急处理难、安全管理难”为瓶颈的 隧道 为例，隧道多建设于山岭领域，内部空间狭窄且当车辆驶入时光照、环境空气均产生变化、以及危险驾驶行为等极易引发安全事故。同时，传统的隧道信息化建设力不足，安全风险感知薄弱、应急救援效率低下，易酿成祸端。但是现有的管理系统存在硬件标准高、软件水平低，智能检测系统运用少，自动化程度低，以人工巡检为主的情况。成为了隧道运营管理的发展瓶颈。

目前，多个省市的《交通强国建设纲要》和《十四五交通运输规划》中，明确提到隧道的相关发展建设内容：交通感知网络覆盖，全要素、全周期数字化，运行情况实时监测，安全风险预警和管控等。 因此，加强隧道安全风险感知、构建智能化隧道监管非常关键，列举个 Hightopo 3D 可视化隧道数字化改造的案例，更能生动形象的描述智能交通发展~

可视化管理系统直击运维难点

1、细化运维铸就行业领先者

隧道运维管理的精细与否，对于防止事故发生、减少事故损失有着至关重要的作用。可视化展现的是隧道全局，可通过远程操控隧道内的风机或指示标，及时调整通风系统的运作方式。访问隧道内不同设备，及时掌握其运行状态。 在出现紧急情况时，监控、交通管控、消防系统能够协同工作，解决险情防止损失进一步扩大，从细节上决定成败。

2、降低能耗符合时代发展

目前，我国隧道照明大多数采用高压钠灯。其电费高昂，2km左右的隧道每年就要消耗38万元。照明线缆数量巨大布设复杂，给排查检修带来了不小的难度。调光控制较为落后，使得灯具长期陷入全功率负荷状态，也容易因线路三相不平衡引发安全事故。

采用数字化管理，改变了其用电方式，可根据交通量的变化，自行调光。减少出现隧道路面过亮、或明暗不均影响驾驶的现象发生。合理的进行电力资源配置，做到了绿色运行，减少了能耗成本。

3、高效应急处理减少损失

隧道是一个狭长的密闭空间，发生火灾险情时，烟雾扩散快但不易排出，引导疏散难度大，救援空间有限。

通过综合监控系统可利用烟感以及多位监控设备，及时对隧道内部情况进行监测。通过车辆联网监控对具有危险性的车辆进行定位。 一旦出现险情，该路段立刻进行报警封闭，调动内部排风系统并预先启动消防措施做到初步的抢险工作，配合外部救援行动形成双重保险。

4、交通运行状态科学分析

基于隧道 历史 交通流量、交通指数，分析流量高峰期、拥堵常发路段，进行重点监管；对隧道 历史 事故、车速进行分析，辅助制定合理限速值和风险预判。

Hightopo 充分发挥着 HT 的 2D 、3D 可视化技术并结合 GIS ，高精度还原隧道场景、宏观微观业务一体化，实现从感知、监测到决策、控制的全流程隧道安全监管。同时，为车路协同场景下的智慧隧道、智慧高速提供基础支撑。

乘上

根据《交通强国建设纲要》中规划目标，到21世纪中叶，中国将全面建成交通强国。交通运输信息的数字化、网络化、智能化水平位居世界前列，同时计算机、互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，将能为智慧交通建设提供强大技术支撑。预测未来五年，中国智慧交通市场将保持高速增长趋势 。Hightopo 致力钻研可视化技术能为城市发展数字化转型添一份力~

根据《交通强国建设纲要》规划目标，到21世纪中叶，中国将全面建成交通强国，要建设现代化高质量综合立体交通网络。而我国智慧交通行业也将迎来高速发展时期，并逐步朝向一体化融合发展，系统建设、安全保障和标准化建设将逐步完善。

上海新中新猎豹交通 科技 股份有限公司旗下新中新智慧交通，专业从事智能交通专业软硬件产品的开发与综合解决方案设计，具有高新技术企业和软件企业资质，取得了70多项知识产权，成为智能交通研发中心和上海市小巨人培育企业项目。

智慧交通投资规模不断增加 行业发展前景较好

智慧交通是指在智能交通的基础上充分运用物联网、大数据、云计算、人工智能、互联网等现代信息技术，提升交通系统运行效率和管理水平，确保通畅的公众出行的方式。智慧交通具有缓解交通拥挤、节约人力成本、减少环境污染、提高资源利用率等特点，在协助 社会 治安治理方面的作用越来越重要。

从国家政策方面来看，我国城市交通拥挤问题日益严重，为缓解交通矛盾，近年来，国家出台了一系列相关政策支持我国智慧交通的发展，例如2018年2月交通运输部发布了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》；2019年11月海事局发布了《智能航运发展指导意见》；2020年8月交通运输部印发了《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》。我国智慧交通起步较晚，因此行业内相关标准较少，截止至2020年9月，我国智慧交通行业相关标准共5个，行业需要更具体的行业标准加以规范。

根据新思界产业研究中心发布的《 2020-2024年智慧交通信息化行业深度分析及“十四五”发展规划指导报告 》显示，智慧交通是交通运输行业发展的主要方向，受到国家高度重视，近年来国家、相关部门对智慧交通的投资力度逐渐加大，2013-2019年，我国智慧交通行业投资规模年均复合增长率超过16.8%，2019年达到2200亿元，按照当前增长速度，预计2020年，我国智慧交通行业投资规模将超过2569亿元。

从应用场景来看，智慧交通应用于公路、水路、轨道以及航空四大交通体系，目前智慧交通的主要应用场景为城市轨道交通、城市道路交通、城市高速公路，其中2019年城市高速公路市场规模接近560亿元。智慧交通行业业务包括数据、软件、硬件、运营等，业务范围较广泛，细分市场众多，受市场前景吸引，各大商业巨头纷纷参与布局，包括阿里、腾讯、高德、网络、华为等公司。整体来看，由于部分头部厂家进入市场较早，在细分领域市场拥有一定的竞争优势，地位相对稳固，进入市场较晚、规模较小的企业竞争压力日益增加，或将逐渐被市场淘汰，未来智慧交通市场集中度将有所提高。

新思界 行业分析 人士表示，智慧交通为缓解我国交通拥挤问题提供了新途径，是我国交通运输行业发展的主要方向，近年来，在国家政策大力扶持下，我国智慧交通行业发展态势良好，随着国家和企业的投资规模不断增加，智慧交通市场规模将进一步扩大，整体来看，我国智慧交通行业发展前景较好。

④ 智能交通五大特征大数据平台应用功能强

智能交通五大特征大数据平台应用功能强

大数据、云计算，已逐渐为互联网企业广泛应用，而将这种理念应用在交通管理服务中的，并不多见。烟台市交警支队从2010年开始建设大数据、云计算平台，到2013年底基本建成，在不断完善中，大数据、云计算的智能交通系统在交管中发挥了越来越重要的作用。

智能交通有以下五个基本特征

分析当前我国交通发展现状和技术生产力发展情况，可以认为应具有以下几点特征。

特征一：交通要素泛在互联

包括道路、桥梁、附属设施等交通基础设施，车辆、船舶等运输装备，以及人和货物在内的所有交通要素，在新的传感、自组网、自动控制技术环境下，能够实现彼此间的信息互联互通和自动控制，交通基础设施、运输装备将具备多维感知、智慧决策、远程控制、自动导航等功能，实现主动预测、自动处置。

特征二：虚拟与现实相结合，线上与线下相配合

未来的交通运输系统将由用户在网络上提出客货运输需求，运输系统在接收网上运输需求以后，利用大数据、云计算、人工智能等技术手段在网络上解析运输需求，提出运输策略，制定运输计划，然后再交由线下的交通运输设备设施去完成实际的运输生产。

特征三：门到门一体化综合运输

对用户而言，未来的交通运输系统就是一个整体的运输服务提供商。用户无需了解交通运输系统内部的构造与运作方式，只需要提供从a到b的运输需求，系统自然会提供一整套的解决方案，包括票务的“一票制”，运输组织的多式联运、无缝衔接、连续性和全程性。

特征四：应需而变为用户提供适应性服务

在全面感知、实时通信、海量数据分析能力不断提升的前提下，用户与系统平台交互更加频繁密切，使交通运输系统更加具有类人的智慧，可以根据实际情况的变化，应需而变，为各类用户提供个性化的、多样化的、以人为本的运输服务。

特征五：运输生产组织和管理高可靠性和高效能

智慧交通包含智能化的交通基础设施、智能化的交通运输装备、智能化的运输组织服务等。生产组织和管理者对各种运输要素的掌握更加详细、及时、准确，对各种风险能够更加有效地控制和应对，并能够通过智能技术使得运输生产的策略更加科学，运输生产组织和管理可靠性更高、效能更高。

智能交通综合平台应用效果

大数据平台试运行收获多

10月15日，从承德交警支队视频综合应用警务平台新闻发布会上获悉，市区一天就出现违反交通规则行驶734起，市交警部门根据以上状况，迅速做出反应，将当前工作重点及时调整，开展了机动车违规行驶专项整治。这种针对问题做出的快速反应得益于市交警目前引入实施的“大数据”平台建设。

以往交警使用的系统设备全部为模拟产品，大部分工作环节需人工操作，工作效率低、重要线索无法及时发现，无法实现精细化管理和应用。为改变这种状况，我市交警部门实施了“大数据”建设，引入实时指挥、违法状况分析、布控报警联动、套牌检测、轨迹分析等功能。平台试运行一个月，通过技术手段，分析判断出500多辆套牌嫌疑车辆，其中近20辆为出租车。

交通信号智能管控

烟台市2011年引入智能交通管理系统，包括“一个管控平台，十二大集成系统”建设，共增设高清监控328处、电子警察103个路口、卡口23处，智能诱导系统41处、流量采集点49处、智能信号控制300处。系统投入使用后，城区闯红灯、不按导向车道行驶等违法率降低50%；早晚高峰主干道同行速度提高14.6%和12.1%，道路通行能力提高13.5%，城区拥堵程度有“中度拥堵”下降为“轻度拥堵”。

除去交通信号系统的智能管控，烟台市率先实现了市区主干道的公交车交通信号优先。烟台市1路公交行驶路线贯穿烟台市最繁华的南大街全线，全长近20公里。烟台市交警支队交警王健对记者说：“1路公交全部车辆安装了信号发射器，要通过的25个路口也全部安装了信号接收装置，当1路公交接近路口时，信号灯会根据1路公交的车速和距离，适时调整信号灯时长。1路公交全程运行时间缩短5—10分钟。”但是牵一发而动全身，1路公交得到了信号优先，就将影响周边交通流量，而智能交通系统就需要找到其中的平衡点，“这些都是通过大量数据的计算得到的结果。”

除去缓解城市交通拥堵，大数据、云计算的智能管控系统还能实现更多更强大的功能。比如，乘客打车时物品遗落，但无法说清车牌号。交警接到报警后，根据乘客乘车行驶的线路和时间，用时不到5分钟，就检索到了乘客所乘车辆；凌晨时间通行的车辆，除去出租车外，一般情况都会单向行驶，不会在市区内乱转。一旦凌晨时段一辆汽车反复通过某几个路口，就可能存在违法行为嫌疑，系统会自动报警。而对于可能存在的假牌、套牌车，智能管控系统会自动甄别车牌号并报警。特别是套牌车，同一时间不同路段出现2个同样号牌，系统同样自动报警。系统启用以来，共查处假套牌车276辆，协助侦破刑事治安案件40起，涉嫌金额达2000万元。在刑事案件中，很多会跟踪受害人。通过系统，很迅速就可以得到跟踪车辆的信息。智能平台可以为公安各警种提供服务。

沿着智能交通发展的前沿技术，在大数据和物联网等环境的支持下，未来的智能交通，车辆开始成为道路交通信息源，高速行驶的汽车上可以随时接入宽带互联网，手机可与汽车对话，驾驶员的血压和心跳等身体状况在线监控、一旦需要可通过车路交互发给有关单位，大型货车和客车的自动编队运行已经在公路上试验，自动行驶从实验室走向应用的步伐在加快……

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⑤ 城市交通大数据行业发展现状剖析

城市交通大数据行业发展现状剖析
人们在城市中生活每天产生大量的数据，有结构化的也有非结构化的，有一些与交通出行密切相关，而有一些又看似与交通出行没有什么关系，这些数据分布在不同的行政管理部门、互联网公司或者传统运营企业。举个例子来说，随着智慧城市建设热潮，很多城市中已经布满了传感设备(交叉口进口道地磁、电子警察、卡口等)，通过地磁可以采集到一定时间间隔交叉口进口道交通流量、速度以及占有率；通过电子警察或卡口可以实时获取经过卡口的车辆车牌号、通过时间以及地点车速，这些数据基本都汇聚在地方交警部门。互联网公司通过为城市居民提供即时通信、导航以及共享服务，可以通过客户终端定位实时获取居民的位置。传统运营企业范围也很广泛，包括了公交公司客运企业、出租车公司、通信运营商等，公交公司和客运企业汇聚了客流数据(IC卡、第三方支付以及零票)、车辆定位数据等，出租车公司汇聚了出租车定位数据、而通信运营商则可以汇聚客户手机MAC地址。上述列举的数据，都可以为城市交通规划、政策制定、设计以及管理提供数据支持。后续笔者会结合自身十几年的理论研究以及交通工程经验，阐述每种数据未来的应用场景及潜在价值。
城市交通系统分析是一个复杂巨系统，尤其是在交通供需矛盾日益突出的当下，如何提高整个交通系统效率、提升居民出行品质是对每个交通管理者、研究者、工程师的挑战。交通科学自诞生之日起，就与数据结下不解之缘，这是一门基于统计学的工程科学。
互联网公司最早认识到了数据在交通领域的应用价值，也极大推动了云计算、大数据等新一代信息技术在交通领域的应用。高德、滴滴拥堵排名、阿里城市大脑就是互联网公司借助自身的数据资源开展交通领域大数据应用的探索。
互联网公司进军传统智能交通行业，一边是互联网公司频频发布基于大数据分析的各种报告，另一边也开始产生了各种质疑的声音。当前城市交通已经有一只脚迈入了大数据时代，而另外一只脚则需要传统交通理论与移动互联数据有效融合进行驱动。拨开当前交通大数据行业的繁华伪装，我们以冷静的眼光去审视，看到当前还存在很多问题，今天就略谈一二：
第一、所谓的交通大数据基本还是针对单一数据源开展分析，分析精度有待进一步提高，应用场景有待进一步丰富。大部分的研究集中在基于车载GPS数据以及视频数据提取车辆描述信息、交通流状态信息，研究拥堵的表征指标以及交警执法应用；
第二、城市交通传感设备布局并未从交通大数据的视角进行优化分析。城市智能交通系统规划一个重要的任务就是研究城市交通采集设备布局方案，目前，较少有人从城市交通规划与管理智库顶层设计的高度，对检测器的分布进行研究。此外，提高传感设备的适用性以及稳定性，也是有效提高当前数据质量的重要手段。
第三、城市交通大数据缺乏统一的数据标准。前面也论述了当前可以用于交通系统分析的数据，这些数据来源不同，要想未来能够将上述数据利用起来，打破数据壁垒，形成城市交通数据池，就需要共同探讨数据共享机制，并制定统一数据标准；此外，形成城市数据池后，城市交通数据治理将是一项复杂而艰巨的任务。
第四、大数据时代城市交通理论的创新面临巨大挑战。传统的交通理论基本都是基于统计学，也就是基于样本开展研究，而大数据时代的到来变革了交通理论数据来源，使得数据由抽样变为了全样，数据由有针对性的调查变为从大数据中抽取有用信息。因此，交通需求预测、交通通行能力分析、交通管控等基本理论将产生巨大变革，交通学者们应当既要仰望天空又要脚踏实地，在基础领域研究中投入更多的精力，不应被当前的浮云遮住望眼。
城市交通系统理论与大数据技术的融合发展任重而道远，也期望与广大交通工程师以及研究人员共同探讨、共同进步。

⑥ 大数据建设的意义

大数据分析可以让人们享受更多的智慧生活，包括智慧交通、智慧医疗、智慧家居、智慧安防等，改变人们传统的生活方式，让人们的生活更加智能化，提高城市居民的生活品质。

城市的管理和服务是持续不断的，所以会有大量的数据积累下来，这些数据中会沉淀下许多这座城市的特征。通过对这些数据的分析，可以为城市的智慧化以及精细化管理提供决策依据，而且还能够为智慧城市的服务系统提供新的洞察力。

大数据在城市规划方面提供了强大的数据分析和决策支持，能够强化科学的城市管理和前瞻性。在交通管理方面，大数据通过对交通信息的实时挖掘，能够有效缓解交通问题，在突发状况时能够快速响应做出决策。

⑦ 大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

日前，在2015中国智慧城市国际博览会上，来自台湾的勤亚科技张及人透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云，用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间，这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点，通过这种模式来做。”在公共交通部门，张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒，准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间，能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面，“台湾有一个服务厅，可以清楚地告诉调度公司，在某个天气、时间、路口会有比较多乘客，只要买了这个服务，系统会高速你客人在哪里，这就是大数据做的应用。

大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

大数据之于智能交通意义重大

智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。

大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系；另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。

大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域，百姓的出行将越来越高效便捷，同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合，形成具有线上资源合理分配，线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合，同时也与互联网企业开展合作，利用定位大数据和智能化分析技术，成为科学决策的技术支撑。

不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难，从目前来看主要存在五个问题。

问题一：海量设备管理问题

随着系统规模扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员仅忙于应付设备故障，无暇他顾。以电子警察系统为例，目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖，建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备，由于各厂商产质量量良莠不齐，前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露，或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重，给业主造成了大量的投资浪费。

问题二：统一标准和技术规范

国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下，许多地区的智能交通系统自成体系，缺乏应有的衔接和配合，标准互不统一。即便在城市内部，道路上的传感器标准也非常混乱，因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取，从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面，各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统，也没有统一指导和标准，为将来的全国联网造成了困难。

问题三：系统可靠性与稳定性

智能交通系统复杂度和整合程度越来越高，而系统的健壮性却没有同步提高，往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例，智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行，但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面，业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。

问题四：数据源的质量

智能交通应用需要高质量的数据源，而目前设备长时间运行的性能得不到保证，数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用，从而影响了整体智能交通系统的投资价值。

问题五：信息安全问题

由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点，它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而，当前针对智能交通的研究还只是偏重于其功能的实现，忽略了其信息安全问题。实际上，无论是从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节，智能交通都存在严重的信息泄露、伪造、网络攻击、容忍性等安全问题，亟须受到人们的关注和重视。

结语：未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通，将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲，通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势，科学安排各项保障工作，为全社会提供更好的公共交通服务。

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⑧ 大数据在智慧交通中起了哪些作用

大数据用于智能交通的积极意义
第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体**通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。
大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。
第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。
第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。

⑨ 大数据对交通行业有什么作用

第一，为用户提供服务内容越来越精准。有赖于基于大数据的交通路网动态分析，为用户提供了出行的实时方案选择。

第二，交通通行效率越来越高。这也有赖于各种各样的互联网感知器，对复杂天气、事故、各种突发事件的实时分析，使得交通管理部门掌握了更多的交通状况，及时做出反应。

第三，现场人工执法越来越少。有赖于基于大数据的行为分析，交通执法的事情都变成一个事后的非现场的执法。

第四，交通服务自动化程度越来越高。移动支付和各种自动化设备的应用，自助服务和无感服务普遍应用。

第五，交通主管部门的决策越来越科学。政府对重大政策的制定和推出越来越依赖于对交通行为的分析，最典型的就是广州限外地牌照这件事情，专业机构通过数据分析发现广州道路拥堵的症结。