2016年10月,卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人教授斯蒂芬?史密斯在白宮前沿會(huì)議上稱：交通擁堵每年造成美國經(jīng)濟(jì)損失1210億美元,并產(chǎn)生大約250億公斤二氧化碳排放,特別是汽車在市區(qū)行駛時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)空轉(zhuǎn)的時(shí)間占40%,其最大原因是目前的交通信號(hào)系統(tǒng)太過落后。為此,史密斯教授正在開發(fā)人工智能驅(qū)動(dòng)的智能交通信號(hào)系統(tǒng),以適應(yīng)不斷變化的交通狀況。在美國匹茲堡的試點(diǎn)測試中,該智能交通信號(hào)系統(tǒng)將旅行時(shí)間縮短了25%, 發(fā)動(dòng)機(jī)空轉(zhuǎn)時(shí)間縮短了40%。研究人員還預(yù)計(jì),該系統(tǒng)將減排21%,還可以通過提高交通吞吐量來節(jié)省城市道路拓寬的成本和消除街道停車。
　　交通大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨是智能交通發(fā)展的必然趨勢，在這個(gè)進(jìn)程中我們將面臨前所未有的問題和挑戰(zhàn)：
　　信息孤島。交通數(shù)據(jù)分散在不同部門，部門間又缺乏開放互通，形成信息孤島，造成交通數(shù)據(jù)資源的條塊化分割和信息碎片化等現(xiàn)象。
　　系統(tǒng)穩(wěn)定性不足。現(xiàn)有交通方案中設(shè)備類型眾多，廠商繁雜，質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)都參差不齊，維護(hù)成本龐大，很難做到高穩(wěn)定性。
　　海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力不足。智能交通的分析對(duì)象是整個(gè)城市的交通行為主體，具有海量數(shù)據(jù)的固有特性。實(shí)現(xiàn)對(duì)城市道路的交通狀況、交通流量信息、交通違法行為等的全面監(jiān)測，特別是承擔(dān)在交通高峰期采集、處理及分析大量的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的工作，整體平臺(tái)的運(yùn)行壓力巨大，傳統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)分析方法很難有效支撐如此龐大的數(shù)據(jù)體的開發(fā)與利用。 
　　應(yīng)用負(fù)載波動(dòng)大。交通流特性呈現(xiàn)隨時(shí)間變化大，區(qū)域關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)時(shí)的交通流數(shù)據(jù)及時(shí)全面采集、處理、分析等。傳統(tǒng)的智能交通方案由于無法做到全局統(tǒng)籌，往往會(huì)陷入各自為戰(zhàn)的境地，無法滿足未來智能交通的高效性、實(shí)時(shí)性等要求。 
　　為解決上述轉(zhuǎn)型過程中的實(shí)際問題，使用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)將成為智能交通系統(tǒng)的重要支撐。 
　　智能管理 
　　整合行業(yè)數(shù)據(jù)，形成地面公交、出租汽車、軌道交通、路網(wǎng)建設(shè)、汽車服務(wù)、港口、航空等領(lǐng)域的一體化智能管理。如用于車輛疏導(dǎo)，基于不同道路、路口車流量的統(tǒng)計(jì)(時(shí)、日、月統(tǒng)計(jì)等)，根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)可以分析不同時(shí)段某條道路實(shí)時(shí)的車流密度、發(fā)展方向和趨勢等。 
　　中國 
　　2016年7月，國家發(fā)改委、交通運(yùn)輸部印發(fā)《推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”便捷交通 促進(jìn)智能交通發(fā)展的實(shí)施方案》，提出建設(shè)先進(jìn)感知監(jiān)測系統(tǒng)、構(gòu)建下一代交通信息基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化交通運(yùn)輸信息開放共享等具體要求。 
　　南京
　　全市范圍內(nèi)的交通監(jiān)管、治安監(jiān)控?cái)z像頭所產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)流全部集中存儲(chǔ)在智慧南京數(shù)據(jù)中心。采用云計(jì)算技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)車流數(shù)量的精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，通過交通攝像機(jī)實(shí)時(shí)捕捉和分析視頻圖像，在市交管局終端顯示屏上能夠?qū)崟r(shí)算出車道的排隊(duì)長度，有助于判斷城市交通干道的暢通情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)城市中擁堵的道路，并進(jìn)行交通導(dǎo)航和相應(yīng)處理。并且，南京在城市安防領(lǐng)域具備了視頻DNA檢索技術(shù)，該技術(shù)通過對(duì)監(jiān)控視頻畫面中人的走路姿態(tài)進(jìn)行建模，對(duì)連續(xù)走路姿態(tài)進(jìn)行提取，最終形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的行為DNA樣本，在樣本庫中對(duì)特定人物的行為DNA進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、快速的視頻DNA檢索。
　　公眾便捷出行
　　大數(shù)據(jù)通過整合交通出行服務(wù)信息，在公共交通、出租汽車、道路交通、公共停車，以及公路客運(yùn)等領(lǐng)域擴(kuò)大信息服務(wù)覆蓋面，如滴滴、Uber打車軟件提供出租車、快車、專車、順風(fēng)車服務(wù)，同時(shí)接入地圖、路線查詢、實(shí)時(shí)路況、在線支付等相關(guān)服務(wù)。智能停車軟件也進(jìn)入市場，如停簡單、好停車、PP停車等，實(shí)現(xiàn)停車行業(yè)與動(dòng)態(tài)交通的有效銜接。 
　　物流企業(yè)好助手 
　　《行業(yè)大數(shù)據(jù)市場發(fā)展前景猜測與投資分析報(bào)告》顯示，2014年，中國物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場應(yīng)用規(guī)模為2.92億元，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到188.23億元。Avent公司全球運(yùn)輸副總裁Marianne McDonald表示：每一樁運(yùn)輸交易都會(huì)生成超過50列的數(shù)據(jù)，以及超過2.5億的數(shù)據(jù)值。 
　　亞馬遜 
　　亞馬遜在業(yè)內(nèi)率先使用了大數(shù)據(jù)，人工智能和云技術(shù)進(jìn)行倉儲(chǔ)物流的管理，創(chuàng)新地推出預(yù)測性調(diào)撥、跨區(qū)域配送、跨國境配送等服務(wù)。 
　　菜鳥 
　　菜鳥是典型的“互聯(lián)網(wǎng)+物流”生態(tài)的布局模式，天網(wǎng)+地網(wǎng)+人網(wǎng)，園區(qū)(菜鳥自建園區(qū))、樞紐(投資的卡行天下)、運(yùn)力平臺(tái)(投資的運(yùn)滿滿)、城市配送(上海萬象等)、快遞(圓通、百世，以及蘇寧和收購的天天等)、最后一公里(菜鳥驛站)、農(nóng)村物流(日日順)，以及菜鳥聯(lián)盟生態(tài)。雖然不隸屬于同一家公司的，但將數(shù)據(jù)放在同一個(gè)平臺(tái)上，通過平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析，云計(jì)算配置，產(chǎn)生了協(xié)同效果。
 　　車聯(lián)網(wǎng)離不開云計(jì)算和大數(shù)據(jù)
 　　車聯(lián)網(wǎng)是解決交通擁堵，保障行車安全的有效手段，在政策支持下，未來5年市場規(guī)模將達(dá)到千億級(jí)。
　　在電信覆蓋率基本飽和前提下，汽車已經(jīng)成為最大移動(dòng)終端和移動(dòng)信息消費(fèi)場所，車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)入汽車這個(gè)新的媒介的入口。2014年以來，蘋果、谷歌、特斯拉、百度、阿里、騰訊等巨頭紛紛加大車聯(lián)網(wǎng)布局和投入。 
　　英特爾 
　　2017年，英特爾153億美元收購以色列無人駕駛公司Mobileye，發(fā)力車聯(lián)網(wǎng)。英特爾預(yù)計(jì)，2020年自動(dòng)駕駛汽車每天可產(chǎn)生4000GB的數(shù)據(jù)，2030年全球車輛系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和服務(wù)市場的規(guī)模將達(dá)到700億美元。 
　　阿里
 　　2014年，阿里集團(tuán)和上汽集團(tuán)宣布戰(zhàn)略合作。2015年，阿里集團(tuán)與上汽集團(tuán)簽署雙方將在車聯(lián)網(wǎng)展開合作的協(xié)議，上汽自主品牌新產(chǎn)品將集成阿里的YUN OS操作系統(tǒng)，并整合大數(shù)據(jù)、阿里通信、高德導(dǎo)航、阿里云計(jì)算、蝦米音樂等資源和上汽集團(tuán)的整車與零部件開發(fā)、汽車服務(wù)貿(mào)易等資源。