導語：一個城市的正常運轉，離不開良好的交通秩序。今天UC協作及音視頻融合通信論壇的壓軸發言，來自上海交警總隊科技處的羅憶科長。他為大家帶來主題為“上海公安交通 管理智能化建設”的演講。
首先，羅憶進行了簡單的自我介紹：我是來自上海交警總隊科技處計算機科，我在交通這個領域里面時間也不是很長，到現在做了十二年。我02年就進入科技處，06年的時候，我開始參與了一些智能交通比較大的項目，跟大家的出行都是息息相關的。
背景和現狀
從交通部門來考慮，信息化肯定是一個潮流，現在城市的機動化程度也越來越高，無論是從上面喊口號的角度還是落地的角度，都是向科技要警力，發展現代智能交通成為不可逆轉的潮流。在 這個過程中，要理解交警在智能交通中間發揮什么樣的作用？其實有必要先要了解一下，上海智能交通這塊的板塊怎么劃分的。當然這個東西在各個地方都不太一樣。上海這塊， 智能交通，現在是建交委來主導的，建交委下的交通信息中心就是整個上海智能交通的牽頭單位，下面的成員單位，交警是一大塊，還包括市政、交港局，浦東自成一塊，因為上海浦東 這塊是比較特殊的行政范疇，講起來的話，東事東辦，浦東所有的交通建設都是自己投資自己建設的，上海交警總隊對浦東交警只是做業務上的指導。
其實有些在外地看到很多工程的項目，都是交警在牽頭，而在上海的情況，交警只負責其中一部分，只負責地面道路的交通智能化的建設。這是一個背景情況。第二個背景情況，交警的科技其實也不光只是做智能交通，有三大板塊，第一塊是基礎的業務管理板塊。說到底就是所有的窗口業務支撐的信息化。第二塊是指揮調度，就是所有的交警路面勤務的系統支撐。第三塊才是智能交通，現在在這方面的投入和花的精力越來越多，它可以說是我們整個交警不管是指揮調度還是內部基礎業務的集成和發展，畢竟現在智能交通的建設帶動了交警內部的科技信息化的建設。
這樣就引出一個話題，交警的科技建設，具體有哪些內容。一是業務管理板塊，所有業務無論有車一族或者沒車一族都是交通參與者，都有關系，包括機動車登記管理，非機動車登記管理，駕駛人管理，交通違法管理，交通事故管理，交通設施管理，占掘路施工管理，危化品車輛運輸線路管理，這些都是交警窗口業務的系統，這些系統中，機動車、駕駛人、違法、事故是我們的交警業務系統的四 大金剛，基本上現在都實現了全國的聯網。駕駛員和車輛的流動性現在都非常大。 這是基礎的板塊。
二就是指揮調度的板塊。指揮角度從交警誕生開始，一半是路面的交警，一半就是窗口交警，路面交警原先依托的手段，在外面的交警，最原始的，首先得帶一個電臺，就是電臺系統，從以前的模擬 電臺，現在升級到數字集群電臺。第二個是交通信號控制系統，交警在路上，原先對于交通流的調解手段是單一的，現在在其他的省市還能看到交警在路口搬那個紅綠燈的信號燈 ，但上海的信號燈都基本上是智能的信號燈，后面也會提到，交通信號控制系統，其實是交警的智能交通的一個基礎。第三就是視頻監控系統，其實交警的監控是公安領域中需求提出比較早的，從原先的閉路電視，發展到現在交通的卡口，包括高清，高空瞭望，還有警用的地圖信息系統。包括警用車輛和單警定位系統，違法監測記錄系統，機動車緝查布 控系統，構成我們指揮調度大的板塊。
三是智能交通板塊
這幾年發展最迅猛的板塊就是智能交通的板塊，也是今天重點分享的。這里面就包括SCATS交通信息采集，就是上海的交通信號控制系統；包括車駕查控系統；包括快速路入口匝道控制，它即是調節流量同時也有執法的功能；包括視頻監控聯網工程，因為上海路上的空間，不光是治安的監控，交通的監控，交通的監控我們更多是把其他 部門，橋隧部門，高速部門他們的監控能夠接入我們系統，為我們所用；VMS發布系統，可變信息板的簡稱，大家在高架上開車，在地面上有很多的情報表，有紅黃綠的光帶表示道 路的擁堵暢通，就是可變信息板；最后一個是智能交通綜合應用平臺，集成了智能化的系統，在交警指揮中心為指揮調度工作提供服務。 前面做了這些鋪墊，大家了解了上海智能交通管理的格局，交警科技板塊的劃分，進入今天主要介紹的，上海交警智能交通建設的話題。
智能交通建設發展歷程
從時間上來看，上海智能交通建設，基本上從2004年開始，將近十年的歷程。從2004年上海智能交通ITS一期開始建設，當時建設的范圍主要針對中心城區的道路城區信息進行 采集發布。
06年，上了第一期的快速匝道控制系統。到07年，上海各個智能交通的主管部門，他們都建設了相關的智能交通的一些平臺和系統，然后上面建了一個智能交通的總平臺，建在了建交委下的交通信息中心，由它來負責對所有的數據進行匯集，交換。由此我們各個交通管理主管部門之間的數據可以進行互相交換。包括市政，市政主要是負責快速入口的信息采集，交港局有浮動車的數據等等。
08年奧運前，車駕查控系統基本覆蓋全市，全市所有在陸地上的進出上海的公路、高速公路，所有進出道口的時候都會留下一張照片，同 時這項技術從08年開始向市內拓展，當時的領導覺得這個技術，不單是在交通上非常有價值，同時在大公安領域，刑偵也好，治安也好，也非常有價值。現在不單是道口，高速公路，包括市內所有的快速路，包括區與區的邊界，都已建立大量的監控，在路上開車的時候，經常會看到一個跳臂上一 排小鳥，有閃光燈不停在閃的那些就是卡口。一直到世博會，ITS二期建設，主要是擴大了采集處理發布的范圍，以及開發了很多服務世博的專題應用。一直到現在，從2011年到 2013年，當時也啟動了上海第一輪的智能城市三年行動計劃，作了很多的規劃寫了很多的報告，但由于各種項目項目都沒能落地。現在智慧城市又開始在搞第二輪三年行動計劃，我估計這三年，能干出點事情來。
下面，羅憶科長和大家分享了幾個片子，羅憶說：因為智能交通的內容很多，大家可以通過幾個短片，去了解我們的智能交通里面有多少內容，因為我們之前拍過相關的宣傳 片，宣傳片很長，我就把它剪了一下，剪成幾段。智能交通采集系統，智能交通綜合應用，智能交通決策輔助。
上海的道路可以覆蓋為三張路網，中心城地面道路網，城市快速路網，和郊區干線公路網。截至到2009底，這三張路網道路總里程已達到15844公里。
（短片播放）
其實這個片子主要給大家介紹一下，交警總隊的智能交通從采集這個方面做了哪些事情，其實就是前面提到的，首先是地面的SCATS線圈的采集，其實是基于信號控制系統，它已 經埋設了這樣的線圈，把數據采集出來。第二個方面，就是三張路網最外圍的出入市境的市內車牌識別，以及上匝道的控制。最終實現了對交通信息的綜合應用。
這些進出境流量分析可用于研究大客流的來源和趨勢，包括制定上海交通管理的規劃和客流預測和分析。SCATS系統生成的地面交通狀態信息，已通過網站、手機成為出行者的路徑選擇參考。上海道路交通管理信息的集約應用在視頻信息的輔助下宏觀可實時顯現整個道路交通的脈搏調動。信息系統的應用為我們警力調動智慧調度提供了可靠的依據。
通過短片，大家可以看到現在的一些直觀的交警總隊做了哪些事情，有哪些主要的系統和分系統等。 首先是SCATS系統，其實它的全稱是悉尼自適應交通控制系統，86年從澳大利亞引進到上海，當時是世界銀行贊助的一個項目，在上海的黃浦區做了二十幾個路口的試點，試下來它的信號燈能較好地根據實時流量情況自適應調節綠信比，能有效提高路口的通行路口，比較適合上海道路交通的實際情況。經過近三十年不斷的建設，目前，上海整個SCATS的路口已經快接近4000個，當時在世博會期間光是中心城區，浦西就有 1836個，但這個數字不包含浦東，浦東現在也SCATS已經建到第五期，第六期，那邊也有1000多個，兩邊加起來，總量是在向4000個發展。
其實這套系統的主要功能還是信號控制系統，但它是通過在路口安裝了傳感設備，這個傳感設備可以是線圈或者是視頻監控，實時感應這個路口的車流以及飽和度的變化，反饋到系統進行分析，根據分析的結果自動調節信號燈的時長和綠信比的分配。但這個系統從指揮角度或者是交通管理的角度來說是非常有用的系統，智能交通上怎么用呢？在一期的時候，上海交警總隊開發了類似于外掛的東西，因為SCATS去做交通信號控制的時候，本身是要采集交通的數據，包括流量和飽和度，這些數據，本身只用于SCATS系統自己的控 制計算使用，我們做了一個外掛，把這些數據同步出來，他采集這些數據，分為一條岔路，同時接到我們的后臺，利用這些數據形成計算現在地面交通的暢通指數等方面的應用。
其實用外掛的方式其實還不是特別的穩定，以及數據的質量還有一些問題，到了智能交通二期的時候， SCATS系統的研發部門，RTA，提供了一個標準的數據接口，叫ITS Point，我們直接從官方的接口里面取出SCATS采集的交通流量的數據，用于地面交通擁堵等等的判定。到現在為止，我們交警內部主要看交通擁堵還是通過SCATS 自己來看，但包括百度地圖高德地圖都有實時流量的交通狀態，現在用的大多數出租車的GPS去算，但在上海智能交通中心SCATS數據和浮動車數據都有，其中一個很有趣的事情就是這兩個數據 怎么融合，因為他們兩個數據的內容不一樣，最終他們希望出來的結果是表達了城市的擁擠狀況，但是GPS更多的表示的是車速，而SCATS這里更多的是流量和飽和度，如何把這兩個 融合起來，提高擁擠暢通的預測精度其實是蠻有趣的一個話題
車駕查控系統
車駕查控系統，全稱是上海公安道口機動車駕駛人查控系統，它的起因是從交通安全的角度，對于所有車輛在進入和離開的上海的時候我們都希望留下他們的痕跡，從06年開始建設這樣的系統，在所有的出入市境的陸路道口，有高速也包括非常小的無名小道都安裝了相應的設備，主要目的就是讓所有進入到上 海和離開上海的車輛都留下痕跡。
08年這個系統延伸到城市快速路，首先是在中環內72個城市快速路段安裝了車牌采集系統，通過這樣一個設備的安裝，任何一輛車，在快速路上從哪里來，到哪里去，都非常清楚。這 也為我們后續基于車牌數據的區域擁堵預測和集散型OD預測奠定了基礎，這也是蠻有趣的事情。
快速路入口匝道控制系統。分為兩期的建設，第一期05年實施，06年基本完成，第一期完成了30個路口匝道的聯動控制，二期借助世博會，基本上實現了浦西段的入口匝道基 本上是全覆蓋。也就是前面提到的，外省市號牌車輛在高峰時段限行的技術手段就是通過匝道控制系統去控制去抓拍，當然這里面也會有一些死角比如說高速接高架的地方沒有匝道， 直接從高速延伸到高架，現在也在逐步補這些死角。再有是浦東，直接是浦東上的高架，一路上通過了楊浦大橋、南浦大橋，串到浦西來，浦東的電子警察都沒有上，他們基本上現在靠人去執法，其實浦東交警并不是說系統沒上，相關的裝備也做了，但還沒有啟動。這其實也有一定的道理，因為浦東的交通和浦西的交通特性不太一樣，浦東是地面堵，快速路暢通，浦西是快速路堵，地面相對好，他們覺得在浦東那邊，還繼續去限外地車上高架，也不是很人性化，但總隊統一的部署，他們也必須執行，那就執行上就打一個折扣。這里講到了區域交通擁堵預測以及管理技術研究。
從世博開始，一直到現在，這兩年其實大規模的基礎項目建設會比較少。除了電子警察以外，基本上沒有什么大的科技項目要去上，正好有些時間可以做一些研究。這個研究 ，下面，羅憶給大家展示幾張放大一點的圖。從這張圖可以看到，上海交警總隊做的一個叫車速的預測。黑色的這條線是以3分鐘為一個間隔的車速的實測，藍色的區間是提前15分鐘做的預測。然后能夠基本上看到，一些 提前15分鐘的預測值，基本上能夠跟上它實際車速的變化趨勢。車速的預測，我以前跟做算法的團隊開玩笑說，不用任何算法，我都可以去預測上海任何一個路段的車速，準確率達到80%以上。因為上海的交通情況，在正常情況下，對于一個交通管理者心里都是非常清楚的。比如現在上海的南北高架，南向北平均車速是25公里，估計上下不超過5公里，因為常年擁堵，就是這么一個情況。那么，預測這個東西怎么體現它的價值呢？就是說在發生交通突發情況的時候，你的預測算法能不能快速跟上，這是體現你的一個價值。但這塊，當從一個平峰轉向一個高峰，交通進入一個比較差 的情況，因為是車速，越往下速度越慢，我們跟的也比較好的，但這也是不斷的提升，這里面我們去考量這個東西，價值是在于其實有很多的一些很復雜的一些預算算法，號稱自己可以做的很好，但它考慮的因素太多，它的速度不夠快。希望的是它能夠做一些快速的預測，也就是我假設我需要知道十五分鐘以后的交通量和車速，但你的這個結果過了二十 分鐘后告訴我，是沒有意義的。我最好知道三分鐘后的車速，你最好五秒鐘內告訴我，快速的預測，而且你的預測要有一定的準確性，這件事才是有價值的。
但這只是一個過程值，后面一張PPT可以看到這是一方面，對于車速的預測，當然還有流量的預測，因為是最基本的參數，因為本身是在快速上我們就采集車身和流量，來預測 十五分鐘后這塊的車速和流量是什么樣的情況，快速希望得到結果，而且這個結果是可以接受的。
第二件事是去預測什么事情呢？比如說在這一分鐘內，經過了在交通上講的斷面或者就舉個例，在南北高架西側徐家匯路下匝道的這個斷面，一分鐘內經過200輛車，希望知道，過去這200 輛車，他將要到哪里去，這200輛車，接下來是從徐家匯下匝道下去了，還是轉去內環，去了內環走內環的內圈還是外圈，或者是去盧浦大橋到浦東去，希望做到這點，這就是集散型OD，OD 從出發到結束，我希望知道你從哪里出發到哪里去，但我們交通上關心的是經過這個斷面的車流，這些車子下個時刻到哪里去，同時往上面去看，現在你可能知道，這個已經過來 的兩百輛車，根據實際采集，你是知道，這兩百輛車是從哪里來的，因為這是已經發生的事情，但是到哪里去你不知道，要去預測，而且同時預測的結果上，要知道，后面十五分 鐘后，將會有多少輛車到達我這個段面，這些車輛從哪里來的。這些事情都是基于現在基于車牌數據的采集，以及我們的預測算法，現在這些數據也能夠做到85%以上的精度。
其實這兩件事對于交警總隊的領導來講其實不是很關心，他覺得你就是研究出來了，畫兩張區間圖，對實際交通管理上并沒有多大的實際作用，最多 是在GIS系統上多了一個圖層，在交警的內部門戶上發了兩張圖，一個大圖是顯示實時的流量，另外一張小圖是告訴你十五分鐘后的交通的狀態是什么樣子。但是，這兩個事情如果做的比較好了之后，我想做這樣的一件事情。假設，一個地方，就是說正常情況下，希望去預測某個區域，它到了什么時候，它會擁堵，當然了，有些預測也是騙人的，預測8點鐘，南北高架 要擁堵，這種事情是常會發生的。但有些事情，比如說對于正常情況下不會擁堵的區域，希望通過它上下游的一些關系，去預測某個區域會擁堵，比如說廣中路大柏樹是一個老虎 口，經常會擁堵，但一旦那個地方擁堵之后，馬上就會對它的上游產生影響，我希望通過集散型OD去預測這個結果，某個地方發生了擁堵之后，它的擴散情況是怎樣，五分鐘后會怎樣，十分鐘后會怎樣，我要去預測。第二件事是一旦發生了這個問題之后，我們交警肯定要去排堵，現在有了匝道控制的手段，我可以實時的調節高架的流量，一旦這里 發生了擁堵的情況，到底是封閉哪個上匝道？對于這個上匝道的流量控制，控制五成還是控制三成還是控制七成？對這個點的擁堵的緩解是最有效的，可選項是兩三個，怎么知道 哪個選項是最有價值的？通常這種情況下，現在是靠指揮員的經驗來判斷，希望通過前面的積累，可以去推演，假設你在這個地方，高架上匝道關閉五分鐘，那五分鐘后交通流會 發生什么樣的情況，因為有快速預測的機制，同樣另外一個點，你控制三分鐘，力度的話，不用很高，間歇性放，或者兩個車道，先放一個車道，將來發生什么樣的情況，哪一種方案是對老百姓出行影響最小，同時對交通的疏導最有利，希望獲取這樣的結果，這樣的應用才是真正對交通管理指揮調度是有價值。
羅憶指出：前面講到一個基于現在的智能交通的一些前瞻性工作。接下去的案例也比較有意思，這件事情，也將近折騰了三四年的時間，其實就是道路交通事故分析預警系統，從提出到建設，其實時間不長，在世博前它的雛形已經基本上出來了，但其實在我們實際應用的時候，我發現了另外一個問題。很多智能化的系統，其實它最 終應用不好的問題，最大的就是說來源于基礎數據質量有問題，就是說你的數據質量不好，最終導致你的分析結果很難被接受，這里也做了一些工作。跟大 家分享一下。
從交通事故分析預警系統提出的立意不復雜，首先要對交通事故數據進行撒點，然后對事故高發路段進行設施的合并，然后進行事故多發點的排名，而且排序，看哪些地方是事故的高發點。然后可以做這樣的層層的展現，從一個宏觀的支隊到中隊，甚至到交叉路段，再到某個具體事故這樣一個層層分解過渡。
這些工作的基礎，其實是一個撒點，也就是說首先這個事故要去非常準確地記錄在某條道路上，某個位置上，但實際系統建設中發現原來的交警采集的事故基礎數據，由于原來的采集數據，基本上采用手開單的方式，大家如果在路上碰到了事故的話，交警不管是一般事故還是簡易事故，開的認定書上會有事故定位的描述，這個是簡略的隨性的描述，反正 你能明白我能明白就行了，沒有規范。沒有規范的東西對于計算機學習這個事情是很痛苦的。然后其實2010年的話，事故分析預警系統界面和功能已經出來了，但是用的效果不好。發現 可能一大半的事故是沒有辦法在地圖上去準確地位的，哪怕是我通過人工修正的方法，也就是我人去讀那個事故書的描述，去手工定位這個事情都變得很困難。這件事情必須是回 過頭來從基礎來做，回過頭來我們重新申請了一個研究課題，做交通事故地點采集規范，這個事情折騰了我將近兩年時間。
最終，上海交警總隊參考了很多地區和國家的對于事 故記錄的一些規范和標準。最終，定出了上海自己的標準。 事故所在道路，參照點、相交道路，距離，相對參照點方位，路側。其實把事故地點講清楚，要講清幾個事情，一個 是事故所在道路，第二個是路側，因為每條道路，如果是雙向的道路會有路側的，你的參照點，你距離參照點的方位，和距離參照點的距離。這樣五維要素，所有 的事故都要按照這五個要素來進行采集。為了培訓交警去養成這樣的規范去采集的習慣。上海交警總隊設計了這樣的一個采集的表格。最終這個表格，現在通過計算機來實現的，因為現在一些交警基本上都配了PDA。 其實我們原始的表格就是這樣子，我讓你去做選項，我們覺得盡可能讓你少寫文字，比如說首先選你是什么區的，你所在的道路類型是什么，城市道路，你是交叉口的事故，還是哪里的事故，事故主道路，然后選擇路的哪側。是進入路口的那側還是離開路口的那側，你選取的參照點是什么？ 是山東中路為參照點，還是選取的后面的山西南路為參照點，你這個事故發生點，相對于你的參照點的方位是什么，距離是多少？最重要再選一下發生這個事故在哪個車道上，左 轉車道上，還是右轉車道上，其實通過這樣的東西，我們現在已經信息化和數字化了，這些東西去做，這樣的話同時出來的這句話，事故地點描述就是南京東路進山東中路，西50 米。這句話，寫下來。大家也能夠看得明白，我們計算機內部采集到這些格式化的數據，對于后臺的分析非常有幫助。
我花兩年的時間去積累這個數據，而且做這個事故數據，沒有一定的積累價值是不大的。所以說你要積累兩年的數據，也算是少的，好歹積累三五年 ，來看看事故發展變化的情況是什么樣子。現在到今年為止算是第三年了。之前的數據也有，但這些數據質量不好，其實用于研究去分析的價值已經不是很大了。
第二件事情，上海交警總隊發現去研究這個事故，其實傳統，包括頒布的一些標準去分析，哪些地方，講起來是事故黑點黑段，就是這個地方需要整治，經常發生一些 高危的事故，大家習慣性用絕對值的方法去看，因為方法很簡單，比如說這里出了一起五人以上的死亡事故，這里肯定是列入黑點。這些方法有它的一定的意義，但也不是絕對的。我希望引入其他的一些方法。其實每年投入交通治理設施改善的資源有限，怎么把有限的資源投入到最需要改善的地方，最需要改善它的安全設施環境的地方。這里就提出了一個叫交通可提高空間的概念，這個概念是這樣，首先是道路形態各異的，所有的交叉口事故也好，路段也好，路要分，有單行道，有雙行道，不同的道路都不一樣，混在一起談，雙向八 車道上面的事故，肯定比雙向兩車道的道路事故要多，把兩者比較，就像把美國和伊拉克去比GDP一樣的，這是不科學的，總歸是跟自己同級別的選手去比才是有價值的。
首先我把路段和交叉口做分類，哪些是一個組別里面的，你是輕量級的，放在輕量級，你是重量級的放在重量級，你是中量級放在中量級，當然這里的考量因素還有很多，比如說它的流量它的平均車速等等這些，這類交通設施我拎出來以后，去看這類設施里面，它的一個事故的形態是什么樣子，中間肯定是有好的，也有差的。然后把這些都分類分出來以后，在這個領域里面，你有哪些路口在它的領域里面是很冒尖的，比如說它跟同級別的人，相比，它的事故數要多很多 ，也就是說它的比如平均水平是十，但它是一百。跟另外一個地方，它的平均水平就已經是八十了，它是一百，如果有資源的話，寧可把資源投在平均水平是十，但它是一百的地方，因為它的降幅的空間，可改進的空間很大。通過這樣的一種方式，去判別，哪些地方才是去值得花精力去改善的。這些都是可以基于我們的一些前期智能交通的積累去做這些事。
智能交通展望
上海智能交通尤其是交警智能交通從04年開始到現在，發展的黃金十年。就是說基本上，中心城區的交通流的采集全部覆蓋，快速路網的VMS基本覆蓋，傳統媒體發布渠道基本進 駐，網站電臺電視都已經進去，智能交通在城市交通管理領域成效凸顯。正如羅憶所說：展望未來發展，有幾個關健詞，正好展望一下。現在又搞了新一輪的智慧交通三年規劃，以 前一直在說智能交通，現在是智慧交通，其實智能和智慧，到底有什么區別？說句實話沒有什么大區別。哪個更高端哪個更洋氣也說不上。其實很多地方，比如說臺灣那邊基本上智 能交通都是翻譯為智慧交通。我的角度來說如果提出一些新的詞，我覺得前十年我們的智能交通，更多的層面是停留在感知的層面，更多的是采集技術的處理，然后把這些內容， 經過簡單加工的內容發布出來。后面如果更高端洋氣一點，我覺得是通過這些積累，從感知世界到去改變世界。從采集到融合。因為我們采集的數據越來越多，各種數據源如何有效融合。從處理到挖掘。正如前面劉總講的，我們要學習、深度學習。從發布到交互，就是以前的模式是更多我發出去，反正看不看是你，將來的智能交通更多的強調 的是交互。
有一點是可以預期的，建設的規模仍將進一步擴大。從市財政的角度來講，基本上該投的錢都已投的差不多。但從上海的角度來講，區財政這兩年的投入力度很大，上海一些 郊區，像閔行、浦東、嘉定、寶山、松江都在投。繼續向城鄉結合部和郊區去延伸。還有新技術的發展必然會帶來設備的更新換代。其實這兩年大家都在等，一個是視頻監控額更新換代，現在的高清攝像機越來越普及了，高清換標清肯定是一個趨勢。另外，公安部交管局也在制定新的新一代車輛號牌的標準，叫了很久的電子車牌可能真的會來了。這個標準一旦發布了，又會帶來了一大批的設備更新。交通數據的來源會更多元化。不單是主管部門去采集這些數據，更多會來自于比如說社會社交媒體等等。將來的空間可能會很大，包括車聯 網等等。交通參與者將獲得更多樣性的服務。
之前，智能交通的建設可能更看中的是在交通管理者的角度去考慮這個問題，怎么建怎么用。將來智能交通的話，可能會更多考慮交通參與者的角度，如何為交通參與者提供多種多有價值的服務，移動化和互聯網化肯 定也是發展的必然趨勢。
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