其實，智慧交通的發展牽扯到社會很多細胞，比如政府、企業、行人、硬件設備等。當然，智慧交通又是智慧城市的一部分，城市大腦聰明了，交通也跟著聰明了。我國的智慧交通幾乎與世界同步，甚至有些嘗試要略早一些。我國很多地方都有智慧交通的示范基地。對逆向超車、盲區變道、綠波通行、超視距監測等多個場景的跟進研究，整個交通系統的智能化和全局協同非常高。

       近日，國內首個批量運用的車路協同系統在深圳上線，助力深圳實現公共出行效率躍升。同時，我國一些新技術企業在也智慧交通方面發揮著應有作用。騰訊、華為、阿里等科技企業正為智慧交通和新基建貢獻自己的技術實力和行業解決方案。

       有機構統計，過去五年，科技龍頭企業共中標117個智慧城市項目信息，涵蓋25個省市地區、44個城市，涉及招標金額102億元、中標金額98億元，平均每個項目8376萬元，14個項目超過1億元?？傊?，在我國，龍頭科技企業、管理部門已精誠合作，在智慧交通和智慧城市的道路上披荊斬棘。

       難題當然有！一個新事物的發展總是難上加難，智慧交通在發展過程中遇到很多難題，其中之一就是基礎設施重復建設和混亂的問題。好在行業從業者已經意識到這個問題，并逐步在這個問題上形成共識。其實，無論是智慧交通還是智慧城市，經常出現多駕馬車同步前進的局面。很多頂層設計做得都非常好，但最終落地的時候會出現偏差，業內人士認為，這就要求政府要形成落地標準，并且也要有單一的、跨部門的、位階較高的單位來負責協調和組織落地。

       同時，為防止重復建設、統一出行體驗要標本兼治，一方面要鏟除重復建設的制度性土壤，另一方面要防止脫離實際的過度發展和超前建設，就像紅綠燈的建設以前都是各弄各的，現在公安部無錫所主導統一制定標準，按照標準實施，各家合作，不浪費資源重復建設，形成統一的出行體驗。

       智慧交通是智慧城市的重要組成部分，也是城市普通市民感知最強的一部分，而要讓這部分變聰明，有一個健全的城市大腦非常重要。阿里曾經提出過城市大腦的三駕馬車：

       第一是數據能力。城市中有大量的數據，但數據散落在政府各個部門的手里，還有社會化的數據，通過城市大腦的建設把數據匯聚在一起，這個匯聚不是把數據從不同的地方搬到云上，進行分布式存儲。真正的數據融合是把一個領域內不同系統內的數據進入一個統系統后進行加工、融合、處理。

       第二是算法能力。數據融合后變成各個城市相關的實體類數據和實體相關的各類明細。我們需要用算法對數據進行加工，算法不僅是大家熟悉的深度學習算法，還包括結構化的機器學習算法、圖算法等，發現數據中的相關性，對數據異常點提前檢測，對未來作出預測，給相關城市的監管部門、決策部門提供相應的依據。

       第三是計算能力。強調計算能力是因為我們覺得對城市大體量的數據而言，如果沒有高效的、價格低廉的處理能力、計算能力，數據是加工不動的。有一些地方把BI當做計算，我們認為它不是嚴格的真正的計算，真正的計算是需要用各種各樣的算法。我們認為城市大腦包括數據能力、算法能力和計算能力，這是三大核心，三大核心缺一不可。沒有這個三大核心我們根本無法把城市數據利用起來，無法讓城市真正變得智能。

       城市大腦的應用場景非常多。比如以下這幾點：中國有很多旅游城市，旅游城市效率的高低可以用數據的方式進行相應優化。杭州是一個典型的旅游城市，旅游旺季有很多游客來到杭州，他們首先進入交通樞紐，能否及時、快速的離開交通樞紐，對他們的旅游體驗幫助非常大。我們可以對交通樞紐數據進行融合，對客流進行分析，對去向和熱力進行分析，給交通樞紐的疏散資源進行動態調配，疏散資源包括接駁大巴、出租車、網約車。讓外部運輸資源根據內部交通樞紐的需求量進行動態的判斷和決策。

       城市應急場景，比如發生火災，以往的做法是讓消防、公安、醫療救護等各單位人員進行協調。我們可以通過城市大腦的方式作為中樞，它有各種各樣數據的匯聚，讓城市大腦中樞協調各個部門。讓以前處理的預案從靜態的方式變成動態預案，讓各個部門從以往離散、各不相關的關系變成聯動的關系。當然，這個聰明的城市大腦還能在城市停車、旅游景點人流量預警等領域發揮重要作用。