科技专论
近年来，电子信息领域的技术发展极其迅速，对智能交通系统发展带来了重大变革。物联网、云计算、大数据、移动互连等技术在交通领域的应用和发展，不仅给智能交通系统注入新的技术内涵，也对智能交通系统的模式、理念产生了巨大影响。目前，国际智能交通领域的车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等热点技术领域，都在广泛研究和应用云计算、大数据、移动互联等新技术。我们注意到，今年10月在日本举办的第20届世界智能交通大会上，交通大数据的研究非常活跃并已经形成了许多具有良好应用前景的创新成果。随着研究和应用的深入，大数据技术在交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务，以及交通应急和安全保障等方面都将形成巨大的市场。
大数据时代智能交通发展的需求与机遇
1.智能交通系统发展的数据分析需求
一方面，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的不断扩大，正在形成以微波、线圈、GPS、车牌等交通流检测数据，交通监控视频数据，以及系统数据和服务数据等为主体的海量交通数据。以北京市为例，6万余辆出租车一天就会产生数亿条GPS数据，车牌识别、交通监控视频等数据量更大，交通相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别，传统的交通数据分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。
另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3G手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。以智能终端为服务窗口的、以云计算和大数据分析技术为支撑的智能交通信息服务正在逐步成为主流，与我们的生活息息相关。
2.大数据分析为智能交通发展带来的新机遇
一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。
大数据背景下智能交通发展面临的问题与挑战
交通大数据时代的来临是智能交通发展的必然趋势，在这个进程中我们也将面临前所未有的问题和挑战。所面临的问题主要有几个方面：一是交通数据分散在不同部门（我国与交通相关的部门有10多个），而部门之间又缺乏开放互通，造成了交通数据资源的条块化分割和信息碎片化等现象﹔二是由于交通检测方式多样，信息模式复杂，造成数据种类繁多，且缺乏统一的标准﹔三是目前尚缺乏有效的市场化推进机制，基于大数据的交通信息服务产业链、价值链尚未真正形成。
解决这些问题，需要做好几项挑战性工作：一是如何从政策和技术上突破交通数据资源互通、共享的壁垒，消除信息分散、内容单一等问题﹔二是如何确保交通数据资源的安全性，在数据开放的同时，加强数据的安全监管，尊重和保护相关政府部门、交通企业以及个人的机密和隐私不受侵犯﹔三是如何实现交通数据资源的综合利用效率，将交通路况检测、GPS 、交通监控视频等零散信息进行有效地联系、汇聚和发掘，使其能够真正支撑交通系统的运营管理，提高交通运行效率和安全水平。
大数据时代智能交通的发展趋势
大数据时代背景下，立足国情，运用新技术手段，结合智慧城市建设，构建具有中国特色的新一代智能交通系统，是我国智能交通发展的重要方向，重点要开展以下几个方面的工作：
1.持续提升交通感知智能化水平，完善网络化的交通状态感知体系
感知是一切数据来源的前提。“十二五”时期，要突破车路状态感知与交互等关键技术，包括车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等一批前沿技术，提升交通运行监测能力和水平。要建设覆盖主要道路、公交场站、高速路口、轨道交通站点、综合运输枢纽??的数据传感网络，形成全路网智能监控体系。要推动地面公交、轨道交通、民航、铁路、交管、气象、消防等部门实现信息共享，为交通大数据分析提供海量数据基础。