根據(jù)公安部交管局統(tǒng)計的數(shù)據(jù)得知，截止到2016年底，各國機動車保有量達2.9億輛，其中汽車1.94億輛;機動車駕駛人3.6億人，其中汽車駕駛人超過3.1億人，龐大的機動車保有量給國內(nèi)的交通帶來巨大的壓力，導致各種各樣的交通問題和交通事故，比如交通擁堵、道路事故和城市大氣污染等問題，已經(jīng)嚴重妨礙城市的發(fā)展。而且有逐漸由一線城市向二三線城市擴散的趨勢，而且越發(fā)嚴重。主要原因有三：一是車輛數(shù)量的快速增長超出了道路的承載能力，二是未能建立完善的交通管控機制(流量采集，自協(xié)應的交通信號燈，交通誘導)，三是交通違法處理不嚴導致的各種交通擁堵(違法停車，不按規(guī)定車道行駛等)。

        智能交通的發(fā)展現(xiàn)狀

        近幾年，我國智慧城市建設步伐不斷提速，智慧城市試點工作正在各國上百個地方如火如荼地進行。根據(jù)國家發(fā)改委、交通運輸部等八部委起草并上報國務院的《關于推進智慧城市健康發(fā)展的指導意見》，智能交通被列為十大領域智慧工程建設之一。

隨著越來越多的城市開始建設智慧城市和智能交通，目前智能交通信息系統(tǒng)在我國主要城市都已完成數(shù)據(jù)采集設備的鋪設工作，并已得到了廣泛的應用。據(jù)有關機構統(tǒng)計與預測，2016年城市道路智能交通系統(tǒng)投資356億元。各地政府對智能交通系統(tǒng)的建設日益重視，部分城市的智能交通管理已達到較高水平，城市道路交通管控系統(tǒng)，非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)，交通信號燈系統(tǒng)，交通流量采集系統(tǒng)，交通誘導系統(tǒng)，ETC收費系統(tǒng)、停車場資源引導系統(tǒng)均已經(jīng)完成規(guī)模建設。道路信息發(fā)布、停車引導，路況信息推送等基于智能交通系統(tǒng)的服務已基本實現(xiàn)。

        智能交通的發(fā)展趨勢

        隨著新一代的信息技術大發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)+的推進，新一代智能交通系統(tǒng)將包含傳感器、通信系統(tǒng)、外圍設施等新型智能化基礎設施，無人駕駛車輛等智能化交通工具，共享汽車等創(chuàng)新服務，滿足多層次的出行服務系統(tǒng)、智能物流系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。交通運輸將呈現(xiàn)不同的特征，提供多樣化的服務。未來智能交通的發(fā)展呈現(xiàn)如下幾大趨勢：

        全面感知的交通基礎設施

        隨著車聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，將對道路上的人、車、物實現(xiàn)全面感知，包括對道路的實時運行狀況、道路交通流數(shù)據(jù)、外場設備的運行狀況、各類的交通違法行為、交通設施的現(xiàn)狀的監(jiān)測與掌控等。這些信息都為各項交通應用和信息服務提供基礎支撐。

        協(xié)同運營的綜合交通管控

        面向交通實時的管控需求，集成了圖像視頻、卡口電警、信號控制、交通檢測、交通誘導等各類交管業(yè)務系統(tǒng)，為交通警情處置、勤務特勤管理、重點車輛管控、交通違法處置等提供集成管理手段。將智能交通算法和交警指揮調(diào)度業(yè)務進行深度整合，為交通擁堵預警疏導、動態(tài)指揮調(diào)度、交通組織優(yōu)化和交通信息服務提供輔助決策支持，為城市交通常態(tài)及突發(fā)事件狀態(tài)下的有效指揮和管控提供技術支撐。

        智能的無人駕駛系統(tǒng)

        隨著智能技術和互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷提高，無人駕駛汽車是未來交通工具的方向，這種智慧型汽車會將探測、識別、判斷、決策、優(yōu)化、執(zhí)行、反饋、糾控功能融為一體，不斷學習、總結、提高技能。未來的我們只需動動嘴，躺在車上一覺醒來就可以到達我們預定的目的地。

        開放共享的交通智能化服務

        由于移動互聯(lián)網(wǎng)的應用，出現(xiàn)了很多創(chuàng)新的智能交通服務，例如網(wǎng)約車，共享單車，定制化公交，很大的方便了人們的出行，未來無人駕駛技術成熟以后，人們就可以方便的獲得出行服務了，直接采用租賃的方式去實現(xiàn)出行，或者租賃車加大容量公交的方式出行。自有車將不會是方便和經(jīng)濟的出行方式，這樣可以很大減少道路的擁堵，同時停車難問題也可以得到很大的緩解。

        科學智能的大數(shù)據(jù)決策體系

        車輛行為分析

        采用大數(shù)據(jù)對過車數(shù)據(jù)進行分析，可快速實現(xiàn)對駕駛員未系帶，打手機等危險行為做出判斷。采用不用的行為分析模型可以快速分析車輛行為，例如：落腳點分析、晝伏夜出分析、同行車輛分析、套牌車輛分析、區(qū)域碰撞分析、車輛軌跡分析、初次入城分析，隱匿車輛分析。

        城市交通分析

        采用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對各類交通數(shù)據(jù)進行清洗，挖掘，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的綜合應用、深度應用和高等應用。揭示城市交通運輸?shù)囊?guī)律性，為合理制定交通運輸管理對策提供量化依據(jù)，提高決策管理能力;分析交通態(tài)勢未來走向，為管控人員實施預判、防范措施提供支持，提高道路交通運輸及管理的效率和全局掌控能力;為各類交通管理方案和臨時管控措施的制定提供量化依據(jù)，輔助其執(zhí)行效果的評估及優(yōu)化，提高總體交通管理水平。