我国智能交通行业进步故事了80、90年代以信号控制技术为代表的起步期，2000年到2024年以视频解析技术为代表的成熟期，而当前阶段可以用聪明交通时代命名。在当前阶段行业并不以某一项技术为代表，AI技术、汽车电子标识技术、大数据解析技术、云技术、互联网技术、车路协同技术井喷式进步，各类交通大数据体系、城市大脑体系落地建设。

　　AIoT时代智能交通新需求

　　在新技术逐步成熟后行业面临的主要难题包括信息共享难题、多源异构数据融合、海量数据处理、大数据解析难题等等。为了化解这些难题，对智能交通体系的更新和完善，宏观上有三层需求：

　　在感知交互层上，多种技术成熟，新的智能交通体系需要融合各类交通相关体系，感知层同时存在视频监控体系、卡口电警体系、信号控制体系、浮点车体系等多源异构体系;

　　在数据层上，构建信息化体系的云支撑体系，同时多源异构体系以统一标准融合。这里就需要行业主管部门制定统一的信息共享标准，比如已经公开的《安全防范视频监控联网体系信息传输、交换、控制技术标准》、《公安视频图像信息应用体系》等;

　　在应用层上，基于云设施支撑体系，构建交通云应用体系，例如交通态势体系、交通信号优化体系、交通辅助决策体系等。

　　总体来看，人工智能和物联感知一方面改变了数据的获取方法(感知智能)，传统市场获取的信息以视频和图片为主，智能感知方面以车牌为主，随着人工智能和物联感知技术的进步，可以更深层次的挖掘数据，智能感知车牌、车辆特征、车辆行为、人脸、人体、非机动车、交通信息，另一方面改变了数据的认知方法(认知智能)，人、车、行为等多维数据的碰撞，让信息体系的认知更智能。

　　最终体现在细分领域的应用，一是对管理维度提高，传统的车辆违法管理、缉查布控将扩展到出行者管理，例如驾驶人管理、非机动车、行人管理等。二是管理层次的提高，借助多源数据解析提高交通解析评价能力，进步城市综合管理能力。例如更成熟的交通态势的解析以及辅助决策体系的加速进步，城市级停车业务的加速进步。

　　抢占智能交通市场制高点

　　现阶段的智能交通行业有很多机会点，每个企业都有自己擅长的领域，有适合企业自身的进步路线。企业投入的重点主要是源于行业、客户需求。对于当前的智能交通行业，一套完整的具有创造技术的化解方法更吸引客户。就比如前面提到的人车大数据体系，需要感知层具备边缘计算能力，也需要中心大数据解析能力，完善的体系架构、软件硬件支持缺一不可。

　　在市场竞争中，企业要取得制高点，必须在技术、产品、化解方法、服务等形成核心竞争力，仅就技术层面来讲，当前相对看重的是AI技术，AI技术是对传统技术从本质上进行转变，形成新的感知智能以及认知智能，大家都在讲数据结构化、大数据解析，都是跟AI紧密集中的。AI技术可以贯穿多个行业，贯穿信息体系各层次。不是提倡每个企业横给铺开，而是抓紧符合自身客户需求的决定因素AI技术，纵给挖掘业务，为客户提供有价格的产品或者化解方法。

　　智能交通未来动向

　　数据是推动智能交通进步的基础，人、车、行为识别都是获取数据的工具，是感知智能的提高。感知是基础，从感知智能到认知智能，最终改变的是业务架构，达到更深层次的业务应用。

　　整个交通数据生态的组成影响有人、车、路、场站枢纽四大影响。当前已经可以通过固定式检测设备感知车号牌、车流量、车特征等信息。通过场站枢纽的视频监控、出入口车辆识别、车位检测设备获取车辆进出数据。随着车路协同、辅助驾驶、无人驾驶技术的提高，可通过车载智能终端感知车辆相关移动数据，包括位置、行为等。大家也可以通过互联网技术，以移动终端(手机)感知出行者信息。未来、随着技术的进步和成熟，以及政策的支持，这四类信息将被综合感知，形成人车路场协同，进步整体交通通行效率。

　　目前国内各地聪明城市建设的重点和进步路线各不相同。智能交通是聪明城市进步中的重要组成部分，而且是相对成熟的部分，聪明城市建设将大幅推动智能交通市场进步。而聪明城市建设带动的市场进步以分为两部分：一部分是沿海及部分重点城市的先进经验给三、四线城市复制，这部分市场份额较大，由于技术相对成熟，可复制性强;另一部分是一、二线城市进行新技术试点，比如城市大脑相关项目会越来越多。此类项目对传统企业、互联网企业、IT企业、政府都提出了新的标准，会加速企业技术融合转型。

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