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交通运输部总工程师周伟在 2018 年 10 月 23 日的首届中国智慧交通大会上表示，交通部将以智慧交通为行业发展主攻方向，推动实现交通数字化、网络化、智能化，加快先进信息技术与交通运输融合应用；加强跨界协调，明确政企定位。
这是一个大数据时代，所有的感受都可以被量化、被数据化。
百度地图在发布的《2018 第二季度中国城市交通研究报告》中提到，城市拥堵成为了第一关键词，出行中的时间成本也成为了热议话题。在汽车保有量超过 300 万辆的城市中，北京、上海、重庆三地的居民单程平均通勤时间最长，分别达到 46.7、43.6 以及 38.7 分钟。
交通的数据化常常带来一些思考：
1、城市规模扩大，交通运输压力增大
随着经济的发展和城市人口的不断扩大，机动车增长速度过快，物资运输也面临着巨大的压力。如今道路、交通、基础设施的扩建等已经有了较快发展，但仍赶不上城市交通量年均 20% 的增长速度。
2、公共交通萎缩，出行结构不合理
虽然公共交通车辆和路线都有所发展，铁路、城轨、地铁建设发展有很大的提升，但是目前公共交通系统建设仍旧落后，加上私家车、共享车辆的涌现，公共交通受到冲击。
3、城市交通带来了环境问题
交通运输对环境产生严重的影响，机动车的废气排放及噪声问题日趋严重。城市人口、车辆和建筑过于密集，加剧了污染的危害性。
4、停车难的问题突出
城市“停车难、乱停车”等问题日益突出，同时，还引发了一系列城市管理问题，比如加重交通拥堵，引发公共纠纷等。
5、交通事故频发
据国家安全监管总局、交通运输部发布的《道路交通运输安全发展报告 (2017)》显示，2016 年我国道路交通事故 864.3 万起，死亡 6 万余人。
当前，以互联网为代表的信息技术正与交通运输领域深度结合，自动驾驶、智慧机场、数字铁路等等正在成为各个企业入局的切点，新模式、新业态、新产业焕发出前所未有的活力。曾有媒体分析过 BATJ 们在智慧大交通上的技术和布局：
1、阿里巴巴的“双核”
作为城市大脑下的交通小脑，“双核”在应用过程中解决了交通问题。在杭州进行的一项实验结果显示，在最复杂的一座高架上，车辆通行速度最多提高了 50%，其他高架提高了约 20%，车流量提高了 15% 左右。而在这过程中，没有多修一条道路。
2、腾讯：爆款应用 + 天眼智能交通平台
腾讯给自己的战略定位是“连接一切”，在技术层面，腾讯推出了优图天眼智能交通平台。此外，腾讯地图的位置服务提供了专业的 LBS 能力支持。
3、百度交通大脑 + 百度地图
百度在布局智慧交通上有两套逻辑：一套是基于本身的 AI 系统，把 Apollo 自动驾驶开放平台、车路协同、百度智能云等核心技术植入各个领域之中；另一套基于百度地图的交通大脑系统，为城市交通量身打造的一整套行业解决方案。
4、京东城市城市计算 + 京东物流
对于城市计算平台而言，基础是云计算，时空索引等技术跟云计算与分布式计算结合，形成了计算平台的核心技术。京东在物流方面结合自身特点出发，在机器人和自动驾驶层面都有所发力。
技术的布局离不开人才的招募和建设，阿里达摩院、百度地图的 AI 实验室、腾讯的“数字广东”、京东的城市计算事业部等等的设立，都在抢占人才市场，都在为进入智慧大交通领域装粮备草。
城市大交通的发展，掀开了智慧的那一页。
科技改变一切。
近年来，随着智慧交通蓬勃发展，基础设施和装备智能化水平大幅跃升。智慧交通区别于传统交通的地方在于，智慧交通是用新技术手段解决城市交通的问题，AI、云计算、大数据、物联网等新技术已加速融入在交通运输中，使得大交通实现真正的“智慧”。
从探索和落地层面上来说，各家都已经迈开了第一步。
在 2018 年 10 月 10 日— 12 日举办的华为全联接大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军发布了两款芯片，也介绍了华为与深圳机场在打造智慧大交通上的合作案例。同时，华为也发布了智慧铁路、智慧城轨、智慧机场等创新解决方案，通过 AI、云计算、大数据、物联网、敏捷网络、eLTE 等新 ICT 技术提升行业信息化水平。这一举动，被媒体和业界解读为拥抱时代变化，加入时代的浪潮中。
那么，在各家举措的背后，几个重点的新技术如何赋能智慧大交通？
1、车联网
车联网是物联网在汽车领域的一个细分应用，使用无线通讯、传感器探测等技术收集车辆、道路、环境等信息，通过车 - 车（V2V）、车 - 路（V2R）、车 - 人（V2P）等之间的信息交互和共享，使车和基础设施之间实现智能协同与配合，从而实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络。车联网的应用十分广泛，比如为司机提供即时警告，提高驾驶的安全性，通过路径规划提高道路的通行效率。
2018 HC 大会期间，车联网展区展示了一套基于 C-V2X 端到端车路协同解决方案。车路协同包含了几大非常重要因素：首先要有车，这是必须有的工具，但是只有车不够，还需要把车连起来，所以要有网。智能的车、智能的网、智能的路，再加上信息技术，这四者融合才形成了完整的车路协同。
透过华为全球首款双模 C-V2X 路侧设备 RSU，配合应科院 C-V2X 软件系统和演算法，利用 C-V2X Uu、PC5 通信把信号灯，交通状态等广播资讯传递汽车上，实现了车与车、车与行人、车与路、车与网之间的低时延高可靠感知资讯交换，针对辅助驾驶、城市交通管理、车与行人在道路安全和出行效率方面带来显著的提升。
此外，针对车队管理和整体的运营，华为也做了相应的解决方案。首先，针对司机端建立了安全驾驶辅助系统，利用人脸识别技术和边缘计算技术，对车周围的电子围栏和异常轨迹实现了检索功能。
其次针对车队管理，华为结合了图引擎平台技术，规划了比如物流城配车队和运输车队的配送路线，从原来规划几十辆车需要几个小时时间，到现在只需要几分钟就能完成，这无疑提高了整体的效率。
然后利用时空数据库的方式，对车队进行轨迹检索。优化之前只能通过条件筛选来检索，这些条件可能是时间、位置；而现在，是把整体信息搭建一个立体的数据库。这样就可以直接找到想要的数据，提高了整体检索的速度。
最后，结合了云上的智能管理平台，通过硬件终端设备采集车辆的行驶数据和司机的数据，将数据上传到云上的智能管理平台，然后提供给管理员，从而让管理员能够对车队进行管理。
2、大数据、云计算、机器学习及人工智能
大数据应用，就是从海量的数据中，抓取出有价值的内容或想要的数据。 深圳交警采用了华为大数据平台，包括数据资源池和深度学习系统，组建城市“交通大脑”，实现全城交通流量感知，自适应控制交通信号灯。也就是说，过去是车看灯，现在是灯看车。结果整体平均车速提升了 15%，节约了十分钟。
云计算就是让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样，随时随地、即插即用。机器学习就是设计一些能够让计算机可以自动学习的算法，当学习的数据量达到一定程度，就具有了一定的“思考能力”，可以理解为具备了“智能”。人工智能（AI）依靠计算机，用大数据在代替人脑来思考，结果可能比人脑思考地更快速更全面。而这几种技术之间，并不是非此即彼的关系，而是相互组合、相辅相成。
华为的数字平台，集成了大数据、物联网、AI 和视频云的能力，通过对数据资源的整合，发掘数据价值，以服务形式为业务提供相应的能力支持，从而让各个体系融合在一起，建立统一的体系，逐渐智能化。
在 2018 HC 大会展区内，一辆装载无人驾驶系统的汽车和一辆自动驾驶的视频吸引了众多参会者的目光。据华为车联网平台总监周伟涛介绍，自动驾驶的视频是华为在北京城区根据真实路况做的实验，这些场景下的实验和实现，主要依赖于自动驾驶系统中 AI 技术的赋能。“车上的雷达、摄像头感知到周围信息后，通过本地 AI 硬件图像识别算法处理，就会形成一个控制决策。比如把转向、刹车的信号传递到车上的执行系统，车辆就会自动执行。”
在车企合作上，华为联合奥迪发布了 L4 自动驾驶联合创新，同时推出 MDC600 数据中心，这款数据中心可搭载在汽车上，实时完成一系列计算。据介绍，这款数据中心的计算性能可达到 352TOPS，可支持 L4 级别的自动驾驶计算。具体来说，它可处理 16 个摄像头、6 个毫米波雷达、16 个超声波雷达和 8 个激光雷达的数据。
自动驾驶，是很多人的梦想。很多大公司也瞄准了这个市场，谷歌、百度、商汤科技等纷纷布局，进入无人驾驶领域。就在 2018 年 7 月份的百度 AI 开发者大会现场，李彦宏宣布，百度与金龙客车合作的全球第一款 L4 级别的量产车“阿波龙”正式量产。
“未来十年，AI 的主场在行业。根据预测，到 2025 年，全球 AI 市场空间将达到 3800 亿美金，其中 90% 来自于企业市场。” —— 华为公司董事、战略 Marketing 总裁徐文伟
虽然华为发布了 AI 发展战略和全栈 AI 解决方案，但是行业 AI 如何落地仍然存在困难和挑战，因为每个行业无时无刻不在面临着巨大的变化以及无法知晓的未来。拿航空行业来说，整个行业市场发生了巨大的变化，这种变化体现在多样性上。
首先，非传统的航空公司像雨后春笋般出现，满足了大量的、新兴的、细分市场的需求。
其次，服务平台的发展趋向于多样化，主要体现在三个方面：
1、从航空公司的角度上来讲，由单一的人工售票平台（售票处 + 机票代理）向多样化的平台去转移（各种手机 APP 等）。这种转移一半是航司为了自身成本考量，一半也是被逼无奈。
2、从旅客的角度上来讲，随着旅客市场规模的这种不断的扩大，旅客群体走向了多样化。据预测，2022 年，中国的航空旅客市场将达到 9.8 亿人次，超过美国的 9.5 亿人次，成为全球最大的航空旅客市场。这种多样化带来的结果，就是不同群体旅客对服务平台要求不一致。对旅客而言，更多的是以自身的方便程度、效率来作为考量标准，希望得到更多样化的服务平台。
3、从机场角度来讲，机场平台实际上是在所有的环节里面最难改变的。因为机场物理平台在多年前就已经被固化，这也限制了机场的改变。但是在可预见的未来，机场的流程可以再造，对于新技术，如 AI、大数据、移动互联的技术应用是可以改变的。
国际航空运输协会北亚地区机场、旅客、货运及安保服务总监侯侃在谈到如何看待整个行业往前发展的变革时提到，“大趋势变了，之前大家都在说航空行业很特殊，而现在它变得越来越不特殊了，这说明说行业的界限是在逐渐模糊”。这种模糊体现在三个方面：
1、行业正由孤立变得互联。很多行业在几十年前都是一个独立王国，比如说银行、铁路、电信、邮政等等；但是随着 20 多年技术的更新换代，以及互联网的广泛应用，催生了大量新生行业。新的模式把原来独立王国的边界冲撞得支离破碎。现在有很多行业都已经渗透进航空行业。比如物流原来和航空行业没有特别的关联，但现在顺丰已经上线航空了。同时，包括售票、销售、旅客服务，不管我们愿不愿意，行业界限已经被打破了。
2、行业走向融合、走向互联，那么融合的是什么？融合的是新技术，新模式、新产品。
3、原来大量人工操作的业务，现在已经由 IT 的系统来完成了。曾经引以为豪的行业知识，以及复杂的流程才能完成的服务，如今已经变得不再复杂，并且跨入这个行业门槛越来越低，跨入这一行的人也越来越多。
行业只能去拥抱现有的环境，利用周围的新技术、新环境来改变自服务流程和运营模式，这个是航空行业的必由之路，也是深圳机场正在尝试的道路。
华为在拥抱变化，深圳机场也在。
深圳机场集团 CIO 张淮在“平台 +AI 共建深圳未来机场”的主题演讲中提到，2017 年，国际民航组织选择深圳机场作为国内唯一一家共同打造未来机场样板的试点，安全、效率、体验是深圳机场面向未来机场发展的三个主要目标。同年，围绕这三个目标，深圳机场开始携手华为，双方基于“平台 + 生态”的理念构建“未来机场数字化平台”，以华为 ICT 基础设施为基础，通过行业使能平台整合物联网（IoT）、大数据 +AI、视频云、GIS（地理信息系统）和融合通信（ICP）五大资源，并联合合作伙伴构建平台生态系统。
其中，AI 扮演着十分重要的角色，例如 AI 大数据，涉及知识图谱、机器学习和自然语言处理；AI 视觉，包括人脸 / 人体识别、飞行器识别 / 追踪、全景等。基于数字化平台，最终让机场实现大运控、大安防和大服务。
大运控：智能高效机场运行控制，资源智能调配。大安防：主动智能的安防保障，协同应急管理。大服务：个性、自动化全联接服务，全流程、可视化服务。
最终，机场航班实现全程智能化及全程可视化。在这一年多的时间里，深圳机场利用 AI 技术做了一些联合创新的项目。
第一个是机位的智能分配。基于大数据和 AI 实现机位资源调优，以提高廊桥机位的使用效率，缩短旅客乘坐摆渡车的时间。目前，深圳机场有机会让靠桥率至少提高 10%，这也就意味着一千个航班里，可能有一百个航班不再需要摆渡车来辅助。
第二个也是基于人工智能的方式，对视频实行全面的计算机视觉分析，对作业规范进行监管。相对于之前的监管靠人，视频分析提供的监管会让机场安全更有保障。
第三个是智慧助航灯，基于 IoT 和 AI，实现单灯控制、路径规划和冲突检测，最终提高滑行速度，提升跑滑效率，减少降落后和起飞前的滑行时间。一个比较复杂的机场，从落地到靠桥，需要接近 20 分钟，有可能会更长。如果能够有 20% 的提升，相当于每一个航班能省下 3 到 4 分钟，我们每天 1,000 个航班能省下 3,000~ 4,000 分钟，不仅节省了时间，对节能环保也有非常大的帮助。
除了在机场上有布局外，华为还在铁路、城轨等出行方式上下功夫，助力智慧大交通的提速。
在建设智慧铁路时，华为提供了铁路运营通信、铁路云、铁路物联网等解决方案。
比如，随着铁路的运行速度和效率的大幅提升，传统人工巡检，效率低下且难度大，远远无法满足铁路高效管理运营的需求，亟待向轨、车、货、人的全面数字化和智能化转变。
华为推出业界首个基于 NB-IoT 技术的铁路轨旁物联网解决方案：一张 NB-IoT 网络可靠接入工务、供电、电务等物联设备，统一的大数据处理平台，实现数据融合；运用 GIS 技术和数据可视化技术，实现人员、物资工具定位和轨迹跟踪，检修过程可管可控，全面提升安全运营能力；设备管理由传统人工周期检测向自动巡检实时上报转型，通过全场景态势感知和智能预测，提升主动预防和全局协同能力。
同时，城市轨道交通系统作为城市重要的基础设施，是当前最便捷安全的城市交通工具。智慧城轨发展呼唤城轨云平台，依托城轨云实现数据标准化、集中化、协同化，激发大数据，从而构建智慧城轨。华为的城轨云解决方案，打通“重塑网络—重构平台—构建智慧”三个关键步骤，构建弹性畅通的网络、打破烟囱式发展、应用大数据与 AI 等先进技术，促成城轨从线路运营向网络化运营转型。
华为公司董事、战略 Marketing 总裁徐文伟表示，“未来十年，AI 的主场在行业。根据预测，到 2025 年，全球 AI 市场空间将达到 3800 亿美金，其中 90% 来自于企业市场”。
华为 AI 领域首席营销专家周延青在描述 AI 未来图景时，曾说过“宇宙有边界，AI 就有边界，这片海大到你无法想象”。这句话，同样适用于智慧大交通。
目前，各大城市智慧交通系统正在慢慢建立，各大公司也开始纷纷投入智慧大交通这片充满着无限生机的大海里。但是城市智慧大交通在技术和管理两大方面仍存在着问题：
现状是前端信息采集设备投入和维护成本高；可靠性与稳定性仍然无法保证，比如说数据源质量不高、缺乏有效的筛选手段，算法不完善等等，可以说技术工具和平台的研发还存在着许多有待提升的空间；各个环节，都可能存在信息泄露、伪造、网络攻击等安全问题。
从管理者的角度讲，大型一线城市智慧大交通已经掀起了浪潮，对比之下很多中小城市对智慧交通的理解和概念还没有完全消化；这就导致后面的一系列问题，比如地区发展不平衡、缺乏统一的规范化的标准、各部门间信息传递脱节、部分中小城市交通基础设施建设滞后、交通信息服务覆盖率和准确度有待改善。
智慧大交通 2.0 时代已经拉开帷幕。相信随着政策制度的不断完善，企业利用众多新技术赋能智慧大交通，智能交通行业将会有新的突破和新的变化。智能技术距离市场成熟还有很长一段时间，而这段时间，同样也是通往未来智能生活的必经之路。
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