伴随着物联化、智能化等进程的不断加速，智慧交通的概念已经被倡导许久，但是这一具体的方向国内发展如何呢？遇到了那些问题呢？这方面的回答相对较少，本文有助于你了解部分当下现状。
智慧交通在智慧城市建设中的应用现状与特点
目前，智慧城市建设逐渐进入深水期，智慧交通作为智慧城市建设的重要建设内容在应用上突显出了如下特点：
1.形成了以交通大数据技术为数据基础的深化应用
基于大数据的智慧交通在技术方面重点应关注大数据处理技术和智能分析技术。大数据处理技术主要解决数据的采集、存储和分析挖掘问题，而智能分析技术是为了实现对视频的分析和理解，解决视频结构化问题，推动视频数据向视频信息的转变。大数据应用主要涉及数据整合、数据存储、挖掘应用等多方面和多层次。其中，大数据技术作为大数据应用的基础保障，其作用至关重要。
2.智慧交通逐步成为智慧城市应用的中心化，形成了新型城市交通大脑
建设智能交通管理系统，充分利用交通信息化技术和成果，构建更加完善的道路交通管理体系，能够在一定程度上有效提升路网整体的管理水平、服务水平和运行效率，提高应对突发事件并快速处置的能力。
智能交通管理系统的发展历程主要分为三个阶段：初级阶段，完善外场设施设备的建设，搭建各种基础应用系统；中级阶段，建设集成指挥平台以及大数据分析研判中心，实现数据的汇总展示以及扁平化的指挥调度；高级阶段，建设城市“交通大脑”，运用云计算、大数据、人工智能等技术实现系统数据的互联互通，让数据帮助城市来做思考和决策，打造能够自我调节、与人类良性互动的交通环境。
目前，国内大中型城市已经基本完成中级阶段的建设，建设了集成指挥平台以及大数据分析研判中心，实现了所有系统的集中控制、所有数据的集中显示、综合统计查询，并在此基础上实现了基于GIS地图的扁平化的指挥调度。国内中小型城市已经基本完成初级阶段的建设，外场设施设备以及各种基础应用系统已经基本建设完善。然而，不管是大型城市还是中小型城市，整个交通系统都具有庞大的躯体，但缺乏统一指挥的大脑，让时变、非线性、不连续、不可测、不可控的交通系统始终处于盲人摸象、水中看花的管理模式中。
智慧交通在智慧城市建设中的应用难点与瓶颈
道路交通系统是由参与交通的人、车、路三要素组成的相互关联又相互影响的复杂系统，高效、安全、舒适是系统的整体目标。驾驶人根据自己的主观意识， 控制着车辆按着预定目标，又按照交通规则运行的动态过程中，车辆也要受道路和环境状况的影响，车辆动态特性和车辆干扰动态特性也在一定程度上影响了车辆的最终路径。交通系统与电信系统非常相似但不相同，交换机类似于交叉口、光线类似于道路、手机号码类似于车牌、打电话行为类似于出行行为，电信系统易于管理，而交通系统难于管理，究其本质原因主要包括：
1.交通系统容量难以确定，主要是受车辆性能、驾驶行为、气候条件、管理模式的影响。而电信系统传输通道容量固定。
2.交通系统出行需求动态变化，主要是由于来源去向、出行者身份、出行目的不确定。而电信系统由于 IP 固定，OD 可知，传输需求动态可知。
3.交通系统出行路径及出行方式难以控制，主要是由于出行路径及出行方式在很大程度上取决于人的主观意识以及时空敏感性等。而电信系统传输完全可控。
综上所述，庞大的电信系统网络不管在空闲还是繁忙期间，都能准确高效的连接两个 IP 之间的通讯，完全处在可测、可控的状态当中，即使电信系统存在“没有电话号码”的情况，也只是传输目的地不可知不可控，传输容量、传输行为等可知且受外界影响较小。而交通系统具有时变、非线性、不可测、不可控的特点， 因此交通系统比“没有电话号码”的电信系统还要复杂得多。
随着即时通讯、物联网、大数据等的快速发展，为城市交通系统正在面临的变革提供了技术支撑，复杂的交通系统正在逐步转变为可测可分解可控。交通流信息的检测作为交通系统重要的数据资源，可用于掌控道路交通的运行情况，精确诱导控制等，检测数据的完备性决定了交通系统可测的程度。传统的交通流检测系统是典型的“参数型”检测，大多数采用线圈、地磁、超声波、微波等采集设备，设备感应器对通过的车辆进行自动检测，只能完成车流量、车辆速度、占有率等基本信息的采集，无法实现车辆出行身份特征的检测，即无法满足完备数据的要求。
基于此，随着技术的逐步革新，交通系统的检测逐步从“参数型”检测转变为“身份型”检测，在一定程度上实现了车辆个体出行的被完整观测，即数据完备，为交通系统的可测提供了技术支撑；由于可测，构建了基于身份检测的交通系统模型，交通系统的三大基本特征容量、需求、状态从微观、宏观两个空间维度，过去、现在、未来三种时间维度被完全解构，交通系统完全可知；由于可测可知，结合智能化管理系统，逐步变被动管理为主动管理，交通系统完全可控。
