近年來，隨著我國城市化進程飛速發(fā)展，汽車普及進程也隨之加快，由此所帶來的各種交通問題逐漸凸顯，交通擁堵、道路事故和城市大氣污染等問題已然成為各大城市的通病。

如何有效緩解路面交通擁堵、減少事故發(fā)生，除必要時緊急預案外，還應從全局、科學的角度去考慮。以車聯(lián)網(wǎng)為主要內(nèi)容的智能交通解決方案正在被管理部門越來越多地提及，這也是未來我國交通發(fā)展應該看到的圖景。

智能交通系統(tǒng)可對各路口、路段的車流量數(shù)據(jù)進行自動采集并進行智能分析，提供最佳的路口交通信號配時方案，并通過遠程干預和微調(diào)，提高路口通行能力，實現(xiàn)通行有序化。預計未來5年我國智能交通系統(tǒng)行業(yè)的投入將接近3800億元，戰(zhàn)略規(guī)劃將直接驅(qū)動市場對視頻、安防、監(jiān)控、收費等設備的需求，智能交通行業(yè)將成為未來我國經(jīng)濟發(fā)展的一個“新熱點”。

目前，中國智能交通系統(tǒng)已從探索階段進入實際開發(fā)和應用階段。接下來將從應用領域、行業(yè)規(guī)模和企業(yè)分布三方面來闡述我國智能交通已經(jīng)取得的巨大成就。

智能交通應用日趨成熟

從應用領域來看，目前我國智能交通主要應用在公路交通信息化、城市道路交通管理服務信息化以及城市公交信息化領域。

在公路交通信息化方面：

北京實施了“科技奧運”智能交通應用試點示范工程，廣州、中山、深圳、上海、天津、重慶、濟南、青島、杭州等作為智能交通系統(tǒng)示范城市也各自進行了有益的嘗試；在公路收費領域中，全國14省市高速公路ETC正式聯(lián)網(wǎng)運行，京津冀，長三角地區(qū)正逐步展開跨省區(qū)的收費系統(tǒng)的建設。

在城市道路交通管理服務信息化方面：

南京市城市智能云交通誘導服務系統(tǒng)通過綜合分析人、車、路等交通影響因素，利用各類信息發(fā)布手段，為道路使用者提供最優(yōu)路徑引導信息和各類實時交通幫助信息服務，為眾多出行者優(yōu)化路徑；廈門市智能交通指揮控制中心則通過檢測設備、視頻巡邏、電話、微信、微博等多元化渠道采集道路交通信息，通過室外誘導屏、網(wǎng)站、手機等方式及時發(fā)布信息。

在城市公交信息化方面：

37個城市入選公交都市建設示范工程創(chuàng)建城市，在提高公共交通系統(tǒng)的吸引力、調(diào)控城市交通需求總量和出行結構、提高城市交通運行效率等方面進行了積極探索并取得了一定成效。

從行業(yè)規(guī)模來看，2011年中國智能交通行業(yè)應用總體市場規(guī)模達到252.8億元，比2010年201.9億元增長了25.21%；2012年隨著各地智慧城市建設的推進，在智能交通行業(yè)IT應用投資方面加大了力度，2012年比2011年增長了25.59%，規(guī)模達到了317.5億；2013年受政府投資推動智慧城市建設的影響，智能交通行業(yè)應用投資增長至408億元，增長率則高達28.5%。預計到2020年國內(nèi)智能交通領域的投入將達到上千億元，智能交通產(chǎn)業(yè)將進入新一輪的快速發(fā)展軌道。

智能交通要體現(xiàn)大數(shù)據(jù)本質(zhì)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息通信新技術的快速發(fā)展和推廣應用及自動化等技術的逐步成熟，交通新業(yè)態(tài)、新模式層出不窮，原有的智能交通體系已無法適應新形勢，需要更新和完善。數(shù)據(jù)只是基礎，能利用數(shù)據(jù)做好應用才能體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的本質(zhì)。

大數(shù)據(jù)的交通信息監(jiān)測與出行服務

針對交通有關數(shù)據(jù)的采集和部分動態(tài)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，通過大數(shù)據(jù)的處理分析以及趨勢預測等算法，分析得出實時路況信息及最優(yōu)出行方式的推薦。私家車出行已經(jīng)成為司空見慣的出行方式，但城市交通擁堵成為車一族的短板，通過這項服務可以提高生活效率。目前百度、高德等大型地圖都能提供智能交通指引，可以推薦更加高效的行車路線。

目前，對于公交出行，大數(shù)據(jù)技術也應用其中。通過很多城市公交APP，都會提供相關公交車的實時狀態(tài)，比如車的具體位置、進站時間等，確實基于交通數(shù)據(jù)的綜合應用，可以很好的引導市民選擇最優(yōu)的出行方式。

大數(shù)據(jù)交通監(jiān)管和安全服務

交通大數(shù)據(jù)的應用場景另一個重要領域就是政府監(jiān)管，通過相關交通數(shù)據(jù)和車輛的歷史行為，可以繪制城市路網(wǎng)交通態(tài)勢及擁堵點分布圖。通過這些直觀的信息，可以為政府的相關規(guī)劃及決策提供數(shù)據(jù)支撐，比如道路規(guī)劃、路口控制燈設置、公交站點規(guī)劃等。

同時，通過對交通信息、交通環(huán)境及路況數(shù)據(jù)的采集，能夠及時獲取路況信息，從而能及時的處理道路的安全隱患，提高安全出行服務。此外，對路面、事故車輛、違章違停車輛的信息采集，結合視頻信息的獲取，可以更好地指導交通，提升監(jiān)管效率，為和諧社會的建設提供助力。

目前安防廠家已經(jīng)深刻體會到交通行業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γ偌由险叩闹С趾蛢A斜，會有越來越多安防廠家結合自身的優(yōu)勢，投入到指揮交通的市場當中。

AIoT時代下的商機

在AIoT時代，無論硬件還是軟件都是為了更好的解決目前問題，因此要把硬件作為支撐，軟件作為應用才能夠?qū)嶋H解決問題。安防企業(yè)在智能交通市場已經(jīng)成為了主力軍，主要優(yōu)勢在于安防企業(yè)具備智能交通行業(yè)必不可少的核心技術的研發(fā)能力。安防行業(yè)和智能交通行業(yè)都需要基礎技術的支撐，無論是在音視頻技術方面還是在核心智能算法、大數(shù)據(jù)等方面都是安防企業(yè)在智能交通領域的競爭優(yōu)勢所在。目前安防市場的需求空前火爆，面對如此龐大而且潛力巨大的市場機會，眾多IT企業(yè)紛紛加入到這個市場爭奪戰(zhàn)中。國際企業(yè)如Intel、技嘉、EMC、WD等，國內(nèi)如TCL、清華同方等，都想進入這個市場分一杯羹。越來越多的安防企業(yè)和業(yè)內(nèi)人士意識到，和IT企業(yè)共同競爭，共同發(fā)展已成定局。

眾所周知，

目前安防產(chǎn)業(yè)雖具備一定技術含量，但進入門檻不是很高。相對而言，IT產(chǎn)業(yè)的技術門檻要高些。當前，安防市場的技術也呈現(xiàn)IT化的趨勢，流媒體技術、互聯(lián)網(wǎng)技術等都在促進安防市場的IT化進程，這也給更多的IT企業(yè)融入安防市場提供了契機，IT企業(yè)進入安防產(chǎn)業(yè)已是大勢所趨。

IT巨頭大都具有雄厚的資金和研發(fā)優(yōu)勢，而且這些企業(yè)具有多年在數(shù)字視頻和網(wǎng)絡技術領域的研發(fā)優(yōu)勢。這些新銳之師的進入，將會徹底改變國內(nèi)安防企業(yè)缺乏研發(fā)、技術優(yōu)勢，沒有自主知識產(chǎn)權等被動局面，從而縮小與國外產(chǎn)品的差距。

多年來，我國安防產(chǎn)品市場主要以行業(yè)用戶市場為主，傳統(tǒng)的安防消費市場（主要是銀行、文博等重要部門和重點防范單位）一直是安防消費的主導市場，但這個市場的需求已趨向飽和。新興的消費市場（主要是電力、工礦企業(yè)、房地產(chǎn)、物業(yè)管理及個人用戶）何時能大規(guī)模啟動，仍然受到國民安防意識、消費觀念和經(jīng)濟因素的制約。

當然，安防企業(yè)深入了解該行業(yè)的特點及需求，是必不可少的素質(zhì)，畢竟適合市場需求的產(chǎn)品才能生存。另外，安防企業(yè)對于行業(yè)內(nèi)多年的客戶關系也是自身巨大優(yōu)勢。因此安防行業(yè)廠商與IT企業(yè)建立緊密合作的關系是至關重要的。安防企業(yè)與IT企業(yè)共同競爭共同發(fā)展已不可避免。

企業(yè)要想搶占制高點就必須看到新潮流、新趨勢當中涉及到自己的優(yōu)勢產(chǎn)品或方案機會點，要馬上并且牢牢地抓住，讓自己的優(yōu)勢搭上新潮流的列車。當然，如果自己還有額外的精力，也可以選擇一些新的機會點進行試水，也許會增加不少額外的收入，發(fā)展出另一個優(yōu)勢點。最終能做出好的產(chǎn)品，更好的服務于社會。

隨著新一代的信息技術大發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)+ 的推進，政府的政策傾斜，資本的投入不斷加大，新一代智能交通系統(tǒng)將包含傳感器、通信系統(tǒng)、外圍設施等新型智能化基礎設施，無人駕駛車輛等智能化交通工具，共享汽車等創(chuàng)新服務，滿足多層次的出行服務系統(tǒng)、智能物流系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。目前國內(nèi)外琳瑯滿目的智能交通設備已經(jīng)相對完備、先進，硬件已經(jīng)相對成熟，現(xiàn)在的關鍵問題是如何通過這些設備獲取數(shù)據(jù)，并有效利用。就這個角度而言，企業(yè)在智能交通領域的側(cè)重點在于軟件，通過軟件對大數(shù)據(jù)進行處理，進行數(shù)據(jù)的模擬預測，能力估算尤為重要。

未來的市場和需求肯定是對車和人更加準確的采集。人和車也是所有業(yè)務應用的基礎，前端的采集設備配合深度學習結構化的算法，更加精確的分析和分類。后端的平臺接到已經(jīng)分析好的數(shù)據(jù)進行更迅速的判斷。