智慧交通在智慧城市的深入應用與發展趨勢
佳都新太科技股份有限公司
徐建明
本文已被髮表於《中國安防》雜誌150期
- 智慧交通在智慧城市建設中的應用現狀與特點
智慧城市建設已經進入了深水期，智慧交通作爲智慧城市建設的重要建設內容在應用上突顯出瞭如下特點：
1、形成了以交通大數據技術爲數據基礎的深化應用。
基於大數據的智慧交通在技術方面重點應關注大數據處理技術和智能分析技術。大數據處理技術主要解決數據的採集、存儲和分析挖掘問題，而智能分析技術是爲了實現對視頻的分析和理解，解決視頻結構化問題，推動視頻數據向視頻信息的轉變。大數據應用主要涉及數據整合、數據存儲、挖掘應用等多方面和多層次。其中，大數據技術作爲大數據應用的基礎設施保障至關重要。主要內容包括：
1.1、大數據採集和管理技術
（1）可擴展的數據描述規範
數據的快速增長迫切需要一套可擴展的數據描述規範，實現數據描述、數據存儲、共享和交換。現階段，數據的形式主要有源自攝像頭採集的視頻數據和其他各類複雜結構數據。設計面向多維數據的本體描述框架,可以較全面地描述多維語義內容。
（2）多維數據集成共性技術
數據抽取、轉換和加載(ETL)是解決異構多維數據一致性和集成化的有效方案，利用工具將數據按照統一的規則進行集成，完成數據從多數據源向統一目標數據庫的轉化。
1.2、大數據存儲技術
規模龐大的感知設備、繁多的業務系統每天產生海量的數據，這些數據既有結構化的，也有半結構化和非結構化的，這爲數據的統一描述和存儲帶來了困難。
（1）資源描述元數據管理技術
資源描述元數據是海量異構數據實現透明訪問的基礎。通過擴充現有的數據對象和存儲資源描述方法，從多個方面描述數據的內在屬性（關鍵字、數據編碼格式等）、應用需求（性能、可用性、安全性、持久性等）和資源特性（位置、訪問方式、服務能力等），以支持智能分級的存儲虛擬化及存儲服務。
（2）基於時空域的視頻數據管理技術
根據視頻數據的時空域屬性信息，按需求將空間鄰近或時間鄰近的視頻數據進行歸類，並在存儲上進行關聯存儲，同時利用基於語義內容的去冗餘技術，提升數據的價值密度。
（3）大數據存儲技術
百億甚至千億級的結構化數據爲存儲和查詢帶來巨大壓力，傳統的關係型數據庫已無法支撐此類應用。採用針對海量數據特性設計的分佈式數據存儲架構和列式數據庫技術，可以較好地滿足大數據存儲系統可擴展性、高可靠性的要求。
1.3、大數據檢索和挖掘技術
（1）分佈式智能全文檢索技術
大數據僅僅依靠單節點進行智能全文檢索已遠遠無法滿足性能要求，採用分佈式的多節點並行處理技術，能有效縮短響應時間，提高系統性能。
（2）基於圖像識別的檢索技術
智慧交通中存在海量的圖片數據，目前的檢索技術還是以特徵文本描述檢索爲主，這需要耗費大量的人力、物力開展特徵描述，當數據持續增長時，這將是一個不可能的任務。採用圖像識別及模糊匹配技術，能真正滿足用戶的業務需求，並促進人臉匹配、步態匹配、行爲匹配等應用的開展。
（3）關聯網絡可視化分析
利用可視化分析，將各種不同信息圖形化，建立不同數據來源、不同信息之間的公共元素和聯繫，建立起不同實體之間的關聯，從而發現那些隱藏在大數據中的關聯性線索和情報。
2、智慧交通逐步形成智慧城市應用的中心化集中，形成了新型城市交通大腦。
近年來，隨着城市經濟的快速發展，道路通車裏程大幅增長，在方便人民羣衆出行的同時，交通流量也迅速增加。交通秩序混亂、違法現象頻發、交通擁堵等諸多問題日漸凸顯。交通事故數量、傷亡人數呈逐步升高的趨勢，給國家和人民羣衆的生命財產安全造成了重大的損失。建設智能交通管理系統，充分利用交通信息化技術和成果，構建更加完善的道路交通管理體系，能夠在一定程度上有效提升路網整體的管理水平、服務水平和運行效率，提高應對突發事件並快速處置的能力。智能交通管理系統的發展歷程主要分爲三個階段：初級階段，完善外場設施設備的建設，搭建各種基礎應用系統；中級階段，建設集成指揮平臺以及大數據分析研判中心，實現數據的彙總展示以及扁平化的指揮調度；高級階段，建設城市“交通大腦”，運用雲計算、大數據、人工智能等技術實現系統數據的互聯互通， 讓數據幫助城市來做思考和決策，打造能夠自我調節、與人類良性互動的交通環境。 目前，國內大中型城市已經基本完成中級階段的建設，建設了集成指揮平臺以及大數據分析研判中心，實現了所有系統的集中控制、所有數據的集中顯示、綜合統計查詢，並在此基礎上實現了基於 GIS 地圖的扁平化的指揮調度。國內中小型城市已經基本完成初級階段的建設，外場設施設備以及各種基礎應用系統已經基本建設完善。然而，不管是大型城市還是中小型城市，整個交通系統都具有龐大的軀體，但缺乏統一指揮的大腦，讓時變、非線性、不連續、不可測、不可控的交通系統始終處於盲人摸象，水中看花的管理模式中。
- 智慧交通在智慧城市建設中的應用難點與瓶頸
道路交通系統是由參與交通的人、車、路三要素組成的相互關聯又相互影響的複雜系統，高效、安全、舒適是系統的整體目標。駕駛人根據自己的主觀意識， 控制着車輛按着預定目標，又按照交通規則運行的動態過程中，車輛也要受道路和環境狀況的影響，車輛動態特性和車輛干擾動態特性也在一定程度上影響了車輛的最終路徑。交通系統與電信系統非常相似但不相同，交換機類似於交叉口、光線類似於道路、手機號碼類似於車牌、打電話行爲類似於出行行爲，電信系統易於管理，而交通系統難於管理，究其本質原因主要包括：
（1）交通系統容量難以確定，主要是受車輛性能、駕駛行爲、氣候條件、管理模式的影響。而電信系統傳輸通道容量固定。
（2）交通系統出行需求動態變化，主要是由於來源去向、出行者身份、出行目的不確定。而電信系統由於 IP 固定，OD 可知，傳輸需求動態可知。
（3）交通系統出行路徑及出行方式難以控制，主要是由於出行路徑及出行方式在很大程度上取決於人的主觀意識以及時空敏感性等。而電信系統傳輸完全可控。
綜上所述，龐大的電信系統網絡不管在空閒還是繁忙期間，都能準確高效的連接兩個 IP 之間的通訊，完全處在可測、可控的狀態當中，即使電信系統存在“沒有電話號碼”的情況，也只是傳輸目的地不可知不可控，傳輸容量、傳輸行爲等可知且受外界影響較小。而交通系統具有時變、非線性、不可測、不可控的特點， 因此交通系統比“沒有電話號碼”的電信系統還要複雜得多。
隨着即時通訊、物聯網、大數據等的快速發展，爲城市交通系統正在面臨的變革提供了技術支撐，複雜的交通系統正在逐步轉變爲可測可分解可控。交通流信息的檢測作爲交通系統重要的數據資源，可用於掌控道路交通的運行情況，精確誘導控制等，檢測數據的完備性決定了交通系統可測的程度。傳統的交通流檢測系統是典型的“參數型”檢測，大多數採用線圈、地磁、超聲波、微波等採集設備，設備感應器對通過的車輛進行自動檢測，只能完成車流量、車輛速度、佔有率等基本信息的採集，無法實現車輛出行身份特徵的檢測，即無法滿足完備數據的要求。基於此，隨着技術的逐步革新，交通系統的檢測逐步從“參數型”檢測轉變爲“身份型”檢測，在一定程度上實現了車輛個體出行的被完整觀測，即數據完備，爲交通系統的可測提供了技術支撐；由於可測，構建了基於身份檢測的交通系統模型，交通系統的三大基本特徵容量、需求、狀態從微觀、宏觀兩個空間維度，過去、現在、未來三種時間維度被完全解構，交通系統完全可知；由於可測可知，結合智能化管理系統，逐步變被動管理爲主動管理，交通系統完全可控。
- 智慧交通在智慧城市中的創新應用案例解析
城市交通系統的變革爲新型智慧交通提供了技術支撐， 新型智慧交通，即在完善的基礎設施條件下，通過完備的數據採集，來支撐路網交通容量、需求和狀態分析，進而驅動新一代智慧交通創新業務應用。相較於傳統的智能交通系統普遍存在的“煙囪式”的垂直建設管理模式，新一代智慧交通系統的核心特徵如下：
- 在採集層由狀態參數檢測轉向身份檢測；
- 由單項業務支撐型檢測轉向系統解構完備型檢測；
- 由分項業務支撐型的數據分析轉向以可計算路網支撐的基於身份檢測的交通模型分析；
- 由單向垂直的業務系統轉向系統聯動的業務系統；
- 由事後應急響應型轉向事前預測預防管控型。
新型智慧交通指導智能交通系統建設和管理，讓交通系統變得可測可解可控，實現了交通基礎設施按需而建、數據需求標準規劃、智慧平臺和業務系統滿足業務。按照 IDPS 體系框架，城市智能交通系統建設的核心在於多類基礎設施（標誌標線、卡口、視頻監控、交通信號機等）、一個城市交通大腦和多個業務應用系統（按照業務需要組織）。其中城市交通大腦是中樞，基於完備的數據指導完善基礎設施的建設，實現城市交通基礎數據的標準化採集和管理， 同時提供核心分析能力，解構城市交通系統，做到定量、準確掌握大量車輛軌跡和所有路段路口的供給、需求、狀態。爲城市道路交通管理打下最堅實的基礎， 爲彈性的業務應用系統提供最有效的支持。
城市交通大腦主要採用兩大關鍵技術：可計算的道路交通網絡模型以及基於交叉口身份檢測的交通系統模型。
（1） 可計算的道路交通網絡模型
在現有的路網模型中，平面路網模型和非平面路網模型均採用一維線段來表示道路，沒有準確地描述車道的屬性信息；而基於車道的導航數據模型雖然以路段上的車道爲建模單位，但是並沒有加載路網的邏輯關係，無法進行對象關聯和推導，應用仍然存在侷限。基於此，城市交通大腦構建了一個可計算路網模型，基於交通語義的關係表達和計算技術的支撐，將所有的交通設施、規則、控制策略都被數字化、信息化， 並以能夠爲計算機所理解的形式計算、查閱、存儲。可計算的道路交通網絡模型能夠滿足對交通路網精細化管理的需求，具體體現在：1）能夠準確地描述複雜路網的線形地物，包括各種立體交叉；2）建立道路之間的拓撲連接關係；3）描述車道的屬性和同一路段中相鄰車道之間的拓撲連接關係，建立車道與道路的對應關係；4）能夠支持對交叉口和道路中細化到車道的交通組織的表達，描述交叉口入口與出口的車輛連接關係；5）描述路網中的要素的時間狀態，以描述動態事件。通過描述上述實體及其關係，交通路網模型能爲交通運行管理提供：管理對象的基礎路網數據描述、管理過程中的交通運行數據組織與管理、管理結果數據與路網具體評價對象的關聯展現。在可計算道路交通網絡模型的基礎上，能夠加載數據和業務，實現路網的全表達，數據的層級聯動，系統集成的全支撐。
（2） 基於身份檢測的交通系統模型
傳統的交通系統模型是以假設爲前提的四階段法，假設車輛均勻到達，假設出行需求可知，行駛路線可控，假設以 3-5%的居民出行調查代表全體市民等，忽略了交通系統的本質是時變、非線性、不連續、不可測、不可控。在多重假設的前提下，對交通系統特徵的分解只能停留在路網平均參數層間，例如路網平均速度、路網擁堵指數等，不能深入瞭解個體出行特徵，解剖路口、路段、車輛等的交通要素。
基於此，城市交通大腦構建了基於身份檢測的交通系統模型。採用卡口、RFID、GPS 等具有身份特徵的檢測方法，其中卡口系統業務運用範圍更加廣泛，自動統計監視區域的交通流量、車速、道路佔有率等參數，且準確獲得目標車輛位置、車牌號碼、車輛型號等特徵信息，同時具備視頻圖像以及視頻流的採集功能，已經成爲了目前較爲常見的交通信息採集手段。基於此，通過精準跟蹤路網中每一輛車的出行軌跡等時空特徵，幫助我們準確掌握路段、路口、路網、停車場、警力的交通容量、需求、狀態。從微觀、中觀、宏觀不同層面，在過去、現在、未來不同的時間尺度上，全面解構交通 DNA，破譯交通基因，使得交通系統做到可視、可測、可控。
現有智能交通管理系統主要存在業務系統各自爲政，數據標準不統一，缺乏數據深度挖掘應用工具等問題，新型智慧交通以城市交通大腦的理念來設計整合現有資源，完善建設。
- 數據統一標準，促進數據融合
目前數據共享主要是通過數據倉庫實現，數據倉庫從各業務系統抽取業務數據，進行分析和應用。由於數據標準不統一、各系統及硬件穩定性不強等原因， 導致數據來源準確性不高，各平臺統計數據有一定衝突，限制了數據的進一步挖掘。因此亟需建立一套統一的數據標準，搭建數據雲平臺，實現所有數據的統一匯聚，從業務驅動的角度抽取有用的數據，避免設備的重複建設以及數據的堆砌浪費。
- 建立智慧的大數據分析計算平臺
針對智能交通管理系統所能採集的海量數據開展大數據的研究，開發基於交通運行分析系統功能提升的智慧的大數據分析計算平臺，實現基於城市交通管理的三要素“容量、需求、狀態”計算的靜態數據和動態數據的深度挖掘，打造更可靠的數據資源支持管理決策，提高數據質量，確保信息服務的準確性。
- 完善面向業務應用的驅動組件
輔助決策系統需要構建一套直接面向業務應用系統的標準化的驅動組件，將輔助決策數據快速、高效的發送給業務系統，驅動業務應用。基於大數據的輔助決策不是一蹴而就的，也不是純粹的數據展示，而是循序漸進的，包括理念的灌輸、方法的轉變、手段的更新，不僅僅在管理層需要大數據理念，在基層的戰鬥實體更加需要提升大數據應用的能力水平，以應用促進技術開發、以技術開發帶動應用發展，以達到良性循環。新一代智慧交通管理體系可以從根本上轉化應用思維，以數據爲基礎，業務應用爲驅動，因此，需要在現有建設基礎上以城市交通大腦的思維繼續整合資源，完善建設。
在案例方面，某省已經全面啓動了城市交通大腦的試點工作。通過交通大腦計算， 智能排查標誌標線、自動監測數據狀態、自適應優化信號配時、精準打擊違法上路車輛、精準掌握交通狀態等多項業務應用已經成功應用。
案例解析一：自適應優化信號配時
城市交通大腦通過對信號燈配時效果進行自動評估，把信控效果劃分爲：正常、空排、失衡、過飽和、溢出等五種情況，準確發現信號燈相位空放、相位綠燈時間不足、路口流量已飽和並有溢出風險等問題，爲制定更加科學和精準的自適應控制方案提供保障。 在不需要新建外場設備的情況下，複用電警資源，結合視頻交通流檢測系統的感應控制模塊，依靠交通大腦的後臺計算，已有 52 個視頻檢測路口實現了低飽和狀態下的單點自適應優化控制，達到“減少車輛在等待、沒有綠燈在浪費”的實戰效果。 在單點信控評價及自適應優化的同時，交通大腦對綠路的運行狀態進行評價， 並改變傳統的主幹道綠路設置模式，轉變爲基於關鍵流向、關鍵路徑的綠路設置模式，目前已有 10 條綠路得到應用，有效支撐公安部交管局“兩化”工作。
案例解析二：精準掌握路網、路口承載力
在宏觀層面上，通過車道交通地理信息路網計算平臺的分析，計算得到某市中心城區路網在順暢狀態下的交通承載力約爲 10864 輛，即中心城區能承受 1 萬多輛車同時上路運行。根據大腦監測，每天 24 小時出現在某市中心城區的車輛數累計約有 11 萬輛，工作日高峯期同時在網車輛數峯值約爲 9000 多輛， 城區交通運行基本保持暢通和秩序良好。 在微觀層面上，路網平臺可計算每個路口、每個進口道、每條車道的通行能力，並自動分析上下游路口通行能力的匹配情況、機動車與非機動車的衝突情況。根據大腦的測算，某市市目前輸入能力大於輸出能力的路段共有 31 處，具有潛在的擁堵風險，需要提前做好交通組織優化。例如在水陽江大道泥河路口，通過修建導流島並採取行人二次過街的方式，實現機非分離，使得機動車和行人都能獲得最大的綠燈時間，有效減少了城市擁堵，保障了通行安全。
案例解析三：精準打擊違法上路車輛
違法上路車輛的常規打擊手法爲緝查布控全市“守株待兔”，目前通過交通大腦車輛軌跡重構，自動計算車輛常駛路徑與時段，建立多宗違法未處理、未年審、查封、註銷、達到報廢標準、已公告作廢等六大類型違法上路車輛黑名單監控， 實現高頻路段警力的提前部署，以新技術手段精準打擊違法上路車輛，有效提高查控效率。
例如，2017年4月成功查獲假套牌車輛“京 AXXXXX”；利用交通大腦車輛軌跡重構技術，自動計算得到車輛常發行駛路段、推測居住地、離家時間，於 2018 年 2 月 1 日成功抓獲某市“交通違法王” 湘BCXXXX（百餘宗違法未處理）。
案例解析四：科學治理“導航堵”
2018年2月5日上午，某市高速樞紐出現了“萬車擠一條匝道，旁有主線空寥寥”的罕見擁堵現象。依據交通大腦的計算結果， 經專家學者的會診，確認其爲新型的交通擁堵——“導航堵”，是由導航路線不合理而引發的擁堵。
爲強制車輛沿着高速直行，減緩交通擁堵，交警部門於 7 日 11 時起封閉匝道， 並在高速電子誘導屏、互聯網、微信、微博發佈路況信息，引導相向方向的車輛繼續沿高速行駛。臨時交通管制措施雖有效果，但依然存在擁堵現象，未能根治“導航堵”。結合交通大腦計算支持，優化導航路線規劃算法，並於 12 日上午將該優化建議火速發至高德、百度以作參考，破解“導航堵”。高德、百度更改導航路線後，車流量仍有上升，但已不需要再封閉匝道，主線一路暢通，“導航堵”化於無形。
- 智慧交通在智慧城市建設中的應用前景與趨勢
從企業分佈來看，目前國內從事智能交通行業的企業約有2000多家，主要集中在道路監控、高速公路收費、3S（GPS、GIS、RS）和系統集成環節。近年來的平安城市建設，爲道路監控提供了巨大的市場機遇，目前國內約有500家企業在從事監控產品的生產和銷售。高速公路收費系統是中國非常有特色的智能交通領域，國內約有200多家企業從事相關產品的生產，並且國內企業已取得了具有自主知識產權的高速公路不停車收費雙界面CPU卡技術。在3S領域，國內雖然有200多家企業，但能夠實現系統功能的企業還比較少。儘管國內從事智能交通的企業“魚龍混雜”，一些專注於特定領域的企業，經過多年的發展，已在相關領域取得了不錯的成績。一些龍頭企業在高速公路機電系統、高速公路智能卡、地理信息系統和快速公交智能系統領域佔據了重要的地位。
智慧交通在智慧城市建設中的應用前景於發展趨勢將具備如下幾個特點：
- 互聯網思維深度滲透融合
在全國政協十二屆二次會議中，李克強總理提出要制定“互聯網+”行動計劃，意味着“互聯網+”正式上升爲國家戰略，“十三五”期間互聯網將同交通行業深度滲透融合，對相關環節產生深刻變革，並將成爲建設智慧交通的提升技術和重要思路。
大數據思維。將城市非涉密數據有條件地開放，鼓勵企業基於開放的數據進行數據挖掘，挖掘出大數據背後的潛在價值，爲百姓提供更爲智能和便利的交通信息服務。
用戶思維。爲使智慧交通中投入的資金更有效率，更有針對性，在項目建設中，運用互聯網思想，開展百姓需求調查，瞭解百姓最迫切希望解決的問題，從而有針對性地選擇項目，將有限的“好鋼”（資金）用在“刀刃”上。
跨界思維。電子商務與智能交通逐步融合，使得人們的出行體驗與購物、消費等服務結合在一起。典型案例如中國最大的電商阿里巴巴收購了高德後，將高德的位置服務和出行路徑誘導與電商服務進行了集成，給了用戶全新的體驗。
免費思維。在盈利方式上，引入互聯網思維的盈利思路，創新項目商業運營模式，對於可以市場化的項目加強具體項目的商業運作模式可行性研究，增強項目自身造血功能，使項目建成後能快速持續收回成本；比如基礎服務免費、增值服務收費，或者短期免費、長期收費，或者對百姓免費、轉嫁收費等。
- 綠色交通成爲交通發展新底色
加快推進綠色循環低碳交通運輸發展，是加快轉變交通運輸發展方式、推進交通運輸現代化的一項艱鉅而緊迫的戰略任務。近年來，國家層面通過出臺相關政策、開展城市試點等方式積極推進綠色交通建設。啓動了“車、船、路、港”千家企業低碳交通運輸專項行動；交通運輸部頒佈實施了《關於貫徹落實〈國務院關於城市優先發展公共交通的指導意見〉的實施意見》，隨後便啓動了公交都市建設工作，截至2017年底，137個城市入選公交都市試點城市；交通運輸部印發了《加快推進綠色循環低碳交通運輸發展指導意見》，同年頒佈了《關於推進水運行業應用液化天然氣的指導意見》，組織無錫等10個城市開展低碳交通城市區域性試點工作。
“十三五”期間，隨着科技技術的不斷創新、國家政策的強力支持，綠色交通將成爲交通運輸發展的新底色，節能減排將成爲智慧交通發展的關鍵詞。大力發展車聯網，提高車輛運行效率；重視智能汽車的發展，提升車輛智能化水平，加強車輛的智能化管理；積極採用混合動力汽車、替代料車等節能環保型營運車輛；構建綠色“慢行交通”系統，提高公共交通和非機動化出行的吸引力；構建綠色交通技術體系，促進客貨運輸市場的電子化、網絡化提高運輸效率，降低能源消耗，實現技術性節能減排。
- 新興技術應用更加普及
“十三五”期間，隨着雲計算、大數據、移動互聯網、社交網絡媒體等新興技術的發展，其在智慧交通行業中的應用將更加普及。
物聯網：激活智能要素。通過各類傳感器、移動終端或電子標籤，使信息系統對外部環境的感知更加豐富細緻，這種感知爲人、車、路、貨、系統之間的相互識別、互操作或智能控制提供了無限可能。未來，智能公路、智能航道、智能鐵路、智能民航、智能車輛、智能貨物、智能場站等將快速發展，管理者對交通基礎設施、運輸裝備、場站設備等的技術運行情況和外部環境能夠更加全面、及時、準確掌握。
雲計算、大數據：點亮交通管理智慧。據不完全統計，當前交通運輸行業每年產生的數據量在百PB級別，存儲量預計可達到數十PB。以北京市交通運行監測調度中心（TOCC）爲例，目前TOCC共包括6000多項靜動態數據、6萬多路視頻，其靜動態數據存儲達到20T，每天數據增量達30G左右。面對增長迅速的海量數據，在雲計算、大數據等技術支撐保障下，未來的交通管理系統將具備強大的存儲能力、快速的計算能力以及科學的分析能力，系統模擬現實世界和預測判斷的能力更加出色，能夠從海量數據中快速、準確提取出高價值信息，爲管理決策人員提供應需而變的解決方案，交通管理的預見性、主動性、及時性、協同性、合理性將大幅提升。
移動互聯網：提高信息服務水平。服務是交通運輸的本質屬性，隨着移動互聯網、智能移動終端大範圍應用，信息服務向個性化、定製化發展。信息服務系統與交通要素的信息交互更加頻繁，系統對用戶的需求跟蹤、識別更加及時準確，能夠爲用戶提供交通出行或貨物運輸的全過程規劃、實時導航和票務服務，基於位置的信息服務和主動推送式服務水平大大改善。
- 車聯網迎來爆發式增長
隨着國內汽車保有量的迅速擴大，我國正在步入汽車社會，與汽車相關的社會問題和矛盾也日益凸顯，其中汽車與道路、汽車與環境、汽車與能源、汽車與行人之間的矛盾日益突出。這些都表明我國車聯網市場蘊含着巨大空間。與此同時，國家政府已經明確相關政策，大力支持車聯網發展。“十二五”規劃已將車聯網作爲物聯網十大重點部署領域之一，車聯網有關項目已被列爲我國重大專項重要項目，首期資金投入達百萬億級別。工信部將從產業規劃、技術標準等多方面着手，加大對車載信息服務的支持力度，全力推進車聯網產業全面發展。
然而，由於產業結構、商業模式、安全法規等瓶頸的存在，我國車聯網目前依然處於初級階段。“十三五”期間，隨着國家層面對車聯網政策紅利的逐步釋放，技術水平的不斷提升，互聯網思維的逐步滲透，車聯網將迎來爆發式增長期。據銀河證券預測，在2015年中國車聯網用戶將滲透到1,000萬戶，佔彼時汽車用戶總數的將近10％。5年內用戶數將達到4,000萬戶，有望滲透率突破20％。《物聯網產業發展研究（2010）》則預測，車聯網2015年市場規模將達到2,000億元，2020年達到1萬億元。
- 參與主體趨向多元化
隨着智慧城市建設PPP模式的逐步規範化，支持社會資本參與重點領域建設。《交通運輸部關於全面深化交通運輸改革的意見》提出：完善社會資本參與交通建設機制。“十三五”期間，國家層面對社會資本參與智慧交通的態度日漸明朗，同時隨着 “互聯網+”上升爲國家戰略，互聯網的技術、思維模式等將逐步滲透到交通行業的各大領域。互聯網企業將積極參與到智慧交通建設，用戶也將成爲智慧交通的重要參與主體，智慧交通建設的主體將呈現多元化的特徵。
——政府。政府要更多地考慮政策創新，考慮政府信息公開，考慮完善公平公正的市場環境。制定相關政策法規，積極鼓勵多方資本進入智慧交通領域，同時通過營造創新文化氛圍、推動數據開放等舉措，爲交通領域的業務創新、商業模式創新等提供良好的環境。此外，政府還將更多地承擔起建設項目的監督管理職責，通過制定績效評估考覈指標體系等，對建設項目進行監督管理。
——互聯網企業。百度、阿里巴巴和騰訊在地圖、導航及交通領域動作頻頻，阿里投資易圖通、全資收購高德，通過支付寶NFC切入公共交通領域；百度收購長地萬方，通過與交通管理部門聯動盤活大數據，推出CarNet車載設備；騰訊收購科菱航睿、與四維圖新合作、推出車聯網硬件產品路寶。BAT通過打車、專車軟件搶奪移動支付入口，騰訊投資快的打車，阿里巴巴投資滴滴打車，百度投資美國叫車App Uber，“三國鼎立”的局面一直延續到2015年4月1日滴滴、快的合併。互聯網企業擁有雄厚的技術、數據沉澱以及成熟的互聯網思維，將在智慧交通行業發展中起到關鍵作用，也將會對交通行業商業模式創新產生重大影響。
——運營商。三大通訊運營商通過和政府合作，依靠政府權威數據後臺，具備了互聯網企業所不具備數據資源優勢，推出智慧交通APP應用。如在廣州市政府主導下，基於“智慧廣州”背景，與三大運營商聯手合作推出了“行訊通”系列APP，這種以“運營商-政府”爲主導的特色應用，很好地共享了各自的優勢資源。運營商能夠提供快速流暢的無線網絡支持和用戶羣體，政府則提供了強大的交通信息數據。
——公衆。未來智慧交通領域將更關注用戶體驗，用戶思維將成爲智慧交通建設運營中的主旋律，公衆將擔當着出資者、建設者、監督者的角色。公衆爲高質量市場化的智慧交通服務買單，同時也是重要的參與者，未來很多的智慧交通項目將來源於民，真正將用戶需求擺在首位。
- 結語
在人們感慨人工智能迅速崛起並進入各行各業的當下，殊不知智慧交通領域的AI技術探索和實踐應用早已開啓。AI技術發展帶給行業全新的挑戰，更引發了百花齊放的行業競爭，其競爭的根本在於架構之爭、產品之爭。基於算法和算力的全面提升推出了基於AI的產品及解決方案，未來的交通是車路協同的交通，是由聰明的路和聰明的車構成；未來的交通信號系統將成爲以信號爲核心的類腦城市交通計算中心，各交通參與單元都將具備“自主”思維。結合現在交通管理普遍存在的問題如路口斷面感知、路測設備的智能程度不足等問題切入，未來交通將聚焦於突破智慧城市中基於路網的多尺度、多維度、多粒度交通數據的全息感知與融合技術，構建全面反映交通狀態及交通管控效果的評價指標；基於數據驅動的路網全局交通管控技術，實現對宏觀-中觀-微觀的動態交通精細化管控；研製類腦交通控制裝備及類腦智慧交通管控服務平臺，實現區域交通管控效果評價與管控方案優化。智慧交通的智慧之路必將隨着城市交通大腦的建設和人工智能加持越走越寬，智慧城市建設中的智慧交通“黑科技”也會給人民羣衆帶來滿滿的獲得感和幸福感，幸福是奮鬥出來的，讓我們勇立潮頭，敢爲人先，擼起袖子加油幹！