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數據顯示，2016年中國智能交通市場規模414.4億，增長率達到33.5%，增速再創新高，行業已進入高速發展階段。龐大的市場吸引著大量企業加入這一領域：百度宣布開放“阿波羅計劃”，著力搭建完整的自動駕駛系統；阿里云為杭州打造ET，利用“AI城市大腦”解決方案發展智能交通；神州優車力推UTOP平臺，通過人工智能優化網約車體驗；六點整北斗研發北斗即時判警保聯動系統，通過北斗高精度定位還原現場，實現線上事故處理，提升效率……

互聯網巨頭在爭相布局交通領域的同時，相應的交通問題也愈發清晰的被剖析出來。一是長久以來傳統交通理論與方法立足孤立數據導致規劃獨立。綜合交通調查5-10年一次，限于抽樣率，難以研究交通出行組群結構和行為變化特征，更難實現對交通的全息觀測；在連續觀測的信息環境下，傳統理論方法難以適應大規模、實時、動態、個性化、多模式綜合交通系統分析的需要。

二是“數據孤島+模型”無法支撐綜合交通協同發展。具體表現為數據來源多樣，未實現統一處理；數據質量參差不齊，未實現數據清理；交通控制缺乏協同聯動，集成化、智能化水平低。三是綜合交通管理服務薄弱。缺少信息共享渠道、手段，信息共享內容范圍模糊以及基于多源信息的集成服務及手段不夠豐富，導致出行滯阻。

基于此，有專家指出，新一代信息技術與城市群綜合交通的深度融合，將在大數據空間中打造城市群便捷出行系統。利用空天地一體化使網絡數據采集/運行決策更快、更全、更準；利用大數據技術去洞察、理解、預測復雜交通系統；利用人工智能實現智能決策、柔性服務、按需訂制。

利用全新技術，整合行業數據，形成地面公交、出租汽車、軌道交通、路網建設、汽車服務、港口、航空等領域的一體化智能管理。如阿里云的“AI城市大腦”與六點整北斗的“北斗即時判”，正是利用大數據+云計算的方法，提供決策依據甚至預判機制?？捎糜谲囕v疏導，基于不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。