智能交通行业研究报告
智能交通报告范文
智能交通报告范文一、引言交通是城市发展的命脉，也是经济发展的重要支撑。
随着科技的不断进步，智能交通系统应运而生，为解决交通拥堵、提高交通安全、优化交通效率等问题带来了新的思路和方法。
本报告将对智能交通的发展现状、关键技术、应用案例以及未来趋势进行全面的分析和探讨。
二、智能交通的发展现状（一）全球范围内的智能交通发展在全球范围内，许多国家和地区都在积极推动智能交通的发展。
欧美等发达国家在智能交通领域的研究和应用起步较早，已经形成了较为完善的智能交通体系。
例如，美国通过部署智能交通系统，有效地提高了交通流量的监测和管理能力，减少了交通拥堵和事故的发生。
欧洲各国也在积极推进智能交通技术的应用，如智能公交系统、电子收费系统等。
（二）我国智能交通的发展近年来，我国智能交通发展迅速，取得了显著的成就。
政府加大了对智能交通领域的投入，出台了一系列支持政策，推动了智能交通产业的快速发展。
在基础设施建设方面，我国不断完善高速公路、城市道路的信息化设施，实现了交通信息的实时采集和传输。
同时，智能交通技术在城市公交、轨道交通、物流运输等领域的应用也日益广泛。
三、智能交通的关键技术（一）交通感知技术交通感知技术是智能交通的基础，包括传感器技术、视频监控技术、卫星定位技术等。
通过这些技术，可以实时获取交通流量、车速、车辆位置等信息，为交通管理和决策提供数据支持。
（二）大数据与云计算技术随着交通数据的不断增长，大数据和云计算技术在智能交通中的应用越来越重要。
通过对海量交通数据的分析和处理，可以挖掘出交通运行的规律和趋势，为交通规划、拥堵预测等提供科学依据。
（三）智能控制技术智能控制技术包括交通信号控制、自动驾驶技术等。
通过优化交通信号配时，提高道路通行能力；自动驾驶技术则有望彻底改变未来的交通出行方式，提高交通安全和效率。
（四）通信技术通信技术是实现智能交通系统互联互通的关键，包括 5G 通信、车联网技术等。
高速、低延迟的通信网络能够保证交通信息的及时传输和共享，提高交通系统的协同性。
人工智能交通行业调研报告AI技术在交通领域的应用和智慧交通系统研究
人工智能交通行业调研报告AI技术在交通领域的应用和智慧交通系统研究人工智能交通行业调研报告摘要本报告对人工智能在交通领域的应用以及智慧交通系统的研究进行了调研和总结。
通过对相关技术的分析和案例的展示，我们发现人工智能在交通行业具有巨大的潜力和广阔的市场前景。
然而，与此同时，我们也面临着一些挑战和问题，包括安全性、隐私保护等方面的考虑。
因此，在推进人工智能在交通行业的应用过程中，需要政府、企业和社会各界的共同努力，以确保人工智能技术的合理、安全和可持续发展。
1. 引言随着人工智能技术的快速发展，它在交通领域的应用已经成为现实。
交通拥堵、交通事故等问题一直困扰着我们，而人工智能技术正是一种能够帮助我们解决这些问题的利器。
本报告将主要关注人工智能技术在交通行业的应用和智慧交通系统的研究。
2. 人工智能在交通领域的应用2.1 交通流量预测交通流量预测是人工智能在交通行业中的一个重要应用领域。
通过分析历史交通数据，结合天气、节假日等因素，人工智能可以准确地预测出未来的交通流量情况。
这对于交通管理部门制定合理的交通规划和交通疏导具有重要意义。
2.2 自动驾驶技术自动驾驶技术是目前人工智能在交通行业中最受瞩目的领域之一。
通过激光雷达、摄像头等传感器，自动驾驶车辆可以获取周围环境的信息，并通过人工智能算法进行实时处理，实现车辆的自主驾驶。
这将大大提高交通安全性、缓解交通拥堵等问题。
2.3 智能交通信号灯传统的交通信号灯仅按照固定时序进行信号切换，无法根据实时交通情况进行调整。
而利用人工智能技术，交通信号灯可以根据实时交通流量进行智能调度，以优化交通的效率和流畅度。
3. 智慧交通系统的研究3.1 数据共享与合作智慧交通系统的核心是数据的共享与合作。
通过采集车辆、交通信号灯等多源数据，并实现数据的实时共享和合作处理，可以更好地进行智能化交通管理，提高交通系统的运行效率。
3.2 安全性与隐私保护在智慧交通系统建设过程中，安全性和隐私保护必须引起重视。
人工智能在智能交通管理中的应用研究报告
人工智能在智能交通管理中的应用研究报告一、引言交通是城市发展的命脉，随着城市化进程的加速和车辆保有量的持续增长，交通拥堵、事故频发等问题日益严峻。
为了有效解决这些问题，提高交通管理的效率和质量，人工智能技术逐渐成为智能交通管理领域的重要手段。
二、人工智能在智能交通管理中的应用现状（一）交通流量预测通过对历史交通数据的分析和学习，人工智能算法能够准确预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理部门提前制定疏导策略提供依据。
例如，基于深度学习的神经网络模型可以考虑多种因素，如天气、节假日、特殊事件等，从而提高预测的准确性。
（二）智能信号灯控制传统的信号灯控制往往采用固定的时间间隔，无法根据实时交通状况进行灵活调整。
而人工智能技术可以实现信号灯的智能控制，通过摄像头、传感器等设备实时采集交通流量信息，自动优化信号灯的时长，提高道路通行效率。
（三）交通事故预警利用人工智能的图像识别和数据分析能力，对道路上的车辆行驶状态进行实时监测，及时发现潜在的事故风险，并发出预警信号。
这有助于减少事故的发生，保障行车安全。
（四）自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在交通领域的前沿应用。
虽然目前还面临一些技术和法律上的挑战，但自动驾驶技术有望从根本上改变交通出行方式，提高交通安全性和效率。
三、人工智能在智能交通管理中面临的挑战（一）数据质量和隐私问题高质量的数据是人工智能发挥作用的基础，但在实际应用中，数据的准确性、完整性和时效性往往难以保证。
此外，大量交通数据涉及个人隐私，如何在使用数据的同时保护用户隐私也是一个亟待解决的问题。
（二）技术可靠性和安全性人工智能系统可能会受到恶意攻击或出现故障，导致交通管理出现混乱。
因此，确保技术的可靠性和安全性至关重要。
（三）法律法规和伦理问题自动驾驶等新兴技术的应用带来了一系列法律法规和伦理问题，如事故责任的界定、算法决策的公正性等，需要相关部门及时制定和完善相应的法规和标准。
（四）公众接受度部分公众对人工智能在交通管理中的应用存在担忧和疑虑，如担心就业岗位的减少、技术的不可控性等。
人工智能在智能交通管控中的发展调研报告
人工智能在智能交通管控中的发展调研报告随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增长，交通拥堵、事故频发等问题日益严重，给人们的出行带来了极大的不便。
为了解决这些问题，智能交通管控系统应运而生。
近年来，人工智能技术的快速发展为智能交通管控带来了新的机遇和挑战。
本报告将对人工智能在智能交通管控中的发展进行调研和分析。
一、人工智能在智能交通管控中的应用现状（一）交通流量预测通过对历史交通数据的分析和学习，人工智能算法能够准确预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理部门提前制定疏导策略提供依据。
例如，基于深度学习的神经网络模型可以考虑多种因素，如天气、节假日、大型活动等，从而提高预测的准确性。
（二）智能信号灯控制利用人工智能技术，交通信号灯可以根据实时交通流量和路况自动调整信号灯的时长，优化交通流的通行效率。
例如，通过安装在路口的传感器收集车辆信息，智能信号灯系统能够实时计算最佳的信号灯配时方案，减少车辆等待时间和拥堵。
（三）交通违法行为监测人工智能可以通过图像识别和视频分析技术，对交通违法行为进行实时监测和识别，如闯红灯、超速、违法停车等。
这不仅提高了执法效率，还对驾驶员起到了威慑作用，有助于规范交通秩序。
（四）智能导航与路径规划基于人工智能的导航系统能够根据实时交通状况为用户提供最优的出行路径规划，避开拥堵路段，节省出行时间。
同时，导航系统还可以根据用户的出行习惯和偏好进行个性化的推荐。
二、人工智能在智能交通管控中面临的挑战（一）数据质量和安全性人工智能在智能交通管控中的应用依赖大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往难以保证。
此外，数据的安全性也是一个重要问题，如何防止数据泄露和滥用，保护公民的隐私，是需要解决的难题。
（二）算法的可靠性和可解释性虽然人工智能算法在处理复杂的交通问题时表现出色，但一些算法的决策过程缺乏可解释性，这给交通管理部门的决策带来了一定的困扰。
同时，算法的可靠性也需要进一步提高，以避免因错误决策导致的交通混乱。
人工智能在智能交通管理的研究调研报告
人工智能在智能交通管理的研究调研报告随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，交通拥堵、交通事故等问题日益凸显，给人们的出行带来了极大的不便，也制约了城市的发展。
为了有效解决这些问题，提高交通管理的效率和质量，人工智能技术逐渐被引入到智能交通管理领域，并取得了显著的成效。
本报告将对人工智能在智能交通管理中的应用进行深入研究和分析。
一、人工智能在智能交通管理中的应用现状（一）智能交通信号控制传统的交通信号控制往往是基于固定的时间间隔进行切换，无法根据实时的交通流量进行灵活调整。
而人工智能技术可以通过对交通流量数据的实时采集和分析，实现交通信号的智能控制。
例如，基于深度学习的算法可以预测未来一段时间内的交通流量，从而提前调整信号灯的时长，提高道路的通行效率。
（二）智能交通监控与执法人工智能在交通监控和执法方面也发挥着重要作用。
通过图像识别和视频分析技术，能够实时监测交通违法行为，如闯红灯、超速、违法停车等，并自动抓拍和记录相关证据。
同时，还可以对车辆和行人的行为进行分析，提前预警潜在的交通安全隐患。
（三）智能车辆与自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
通过传感器、摄像头等设备获取车辆周围的环境信息，利用深度学习算法进行感知、决策和控制，实现车辆的自动驾驶。
虽然目前自动驾驶技术还面临着许多挑战，但已经在一些特定场景中得到了应用，如物流配送、园区通勤等。
（四）智能出行服务人工智能为人们的出行提供了更加便捷和个性化的服务。
例如，智能导航系统可以根据实时交通状况为用户规划最优的出行路线；公交智能调度系统可以根据乘客的需求和车辆的运行情况，优化公交线路和发车时间；打车软件可以通过算法匹配乘客和司机，提高打车效率。
二、人工智能在智能交通管理中面临的挑战（一）数据质量和安全性人工智能在智能交通管理中的应用依赖于大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往难以保证。
例如，传感器故障、数据传输中断等问题可能导致数据缺失或错误。
智能交通研究报告
智能交通研究报告智能交通是指通过引入信息技术、传感器技术和人工智能等技术手段，以提高交通流动性、减轻交通拥堵、优化交通路线、降低交通事故等目的，提高交通系统效率和安全性的一种交通模式。
智能交通研究报告是对智能交通领域的研究进展和应用情况进行总结和分析的文献。
随着社会和经济的发展，交通问题日益突出，交通拥堵、交通事故频发成为阻碍城市发展的重要因素。
智能交通的出现为破解这一难题提供了新的思路和方法。
通过精确的传感器信息采集和处理，智能交通系统能够实时监控路况，实现交通信号优化，以提高道路容量和通行效率。
同时，智能交通系统还可以通过智能导航、智能停车、智能交通管理等功能，为出行者提供智能化的出行体验。
在智能交通研究报告中，可以对智能交通系统的原理和技术进行详细介绍。
例如，可以介绍智能交通系统中的传感器技术，如车载传感器、道路传感器和交通信号灯传感器等，以及这些传感器的作用和工作原理。
此外，智能交通研究报告还可以对智能交通管理系统和交通监控系统进行介绍和分析，这些系统是智能交通系统的核心组成部分，能够实现实时路况监控、交通信号优化和智能导航等功能。
此外，智能交通研究报告还可以对智能交通系统的应用进行分析和评估。
可以以某个城市或地区的智能交通系统为案例，对其应用效果进行评估，如减少拥堵比例、降低事故率等。
在应用评估中，可以根据实际的数据和案例，评估智能交通系统对交通流量、拥堵情况和交通事故的影响，从而验证智能交通系统的价值和效果。
综上所述，智能交通研究报告涉及智能交通系统的原理和技术、智能交通系统的应用以及智能交通系统的评估等方面的内容。
通过对智能交通领域的研究进展和应用情况的总结和分析，可以为智能交通的发展提供参考和借鉴，推动智能交通技术的创新和推广。
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告随着城市化进程的加速，城市交通面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、交通安全、环境污染等。
为了解决这些问题，智慧城市交通的概念应运而生，而人工智能作为一项关键技术，正在为智慧城市交通的发展带来深刻的变革。
一、人工智能在智慧城市交通中的应用现状1、智能交通信号控制通过对交通流量、车速等数据的实时监测和分析，人工智能系统能够智能地调整交通信号灯的时长，从而优化交通流，减少拥堵。
例如，在一些城市的主干道上，智能交通信号系统可以根据实时交通状况动态调整绿灯时间，使得车辆能够更顺畅地通行。
2、交通拥堵预测利用历史交通数据和实时数据，人工智能算法可以对未来的交通拥堵情况进行准确预测。
这有助于交通管理部门提前采取措施，如调整信号灯设置、增加警力部署等，以缓解拥堵。
3、自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
虽然目前完全自动驾驶还面临一些技术和法律上的挑战，但部分自动驾驶功能已经在一些车辆上得到应用，如自动泊车、自适应巡航等。
自动驾驶技术有望提高交通安全性和效率，减少人为因素导致的交通事故。
4、智能公交系统通过人工智能技术，公交车辆可以实现智能调度和优化线路规划。
同时，乘客可以通过手机应用实时获取公交的位置和预计到达时间，方便出行。
5、交通违法监测人工智能可以用于识别交通违法行为，如闯红灯、超速、违停等。
通过摄像头和图像识别技术，能够自动抓拍违法车辆，并及时进行处理，提高交通执法的效率和准确性。
二、人工智能在智慧城市交通中面临的挑战1、数据质量和安全性人工智能系统的运行依赖大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往存在问题。
此外，数据的安全性也是一个重要的考量因素，如何保护个人隐私和数据不被泄露是亟待解决的问题。
2、技术成熟度尽管人工智能在交通领域取得了一定的成果，但一些技术仍处于发展阶段，如自动驾驶技术。
目前，自动驾驶技术在复杂的城市交通环境中还面临许多挑战，需要进一步提高其可靠性和安全性。
人工智能在智能交通领域的发展研究报告
人工智能在智能交通领域的发展研究报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中智能交通领域更是受益匪浅。
智能交通系统旨在通过整合先进的技术和创新的理念，提高交通运输的效率、安全性和可持续性。
人工智能的出现为智能交通的发展带来了新的机遇和挑战。
一、人工智能在智能交通领域的应用现状1、智能交通管理通过人工智能技术，交通管理部门可以实时监测道路流量、预测交通拥堵情况，并据此优化信号灯控制策略。
例如，利用深度学习算法对交通流量数据进行分析，能够更准确地预测未来一段时间内的交通状况，从而提前调整信号灯时长，减少拥堵。
2、自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的重要应用之一。
借助传感器、摄像头和激光雷达等设备，车辆可以收集周围环境信息，并通过人工智能算法进行分析和决策，实现自动驾驶。
目前，自动驾驶技术仍处于不断发展和完善的阶段，但已经取得了显著的成果。
3、智能公交系统人工智能可以用于优化公交路线规划、实时调度公交车辆，提高公交服务的质量和效率。
通过分析乘客的出行需求和交通状况，智能公交系统能够合理安排公交线路和发车时间，减少乘客等待时间。
4、智能停车管理利用人工智能技术，实现停车位的实时监测和预订。
车主可以通过手机应用程序提前了解目的地附近的停车位情况，并进行预订，避免了寻找停车位的烦恼，提高了停车效率。
二、人工智能为智能交通带来的优势1、提高交通效率通过准确的预测和优化决策，人工智能能够显著减少交通拥堵，提高道路通行能力，使人们的出行更加顺畅和高效。
2、增强交通安全自动驾驶技术可以减少人为因素导致的交通事故，智能交通管理系统能够及时发现和处理交通违法行为，降低事故发生率。
3、降低能源消耗和环境污染优化的交通流量控制和驾驶行为可以减少车辆的怠速和不必要的行驶，从而降低能源消耗和尾气排放，对环境友好。
4、提升出行体验智能交通系统为人们提供了更加便捷、舒适的出行方式，例如智能公交的实时信息推送和自动驾驶的舒适性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能交通行业研究报告核心观点：一、智能交通行业企业核心竞争力重点需关注三方面：1、技术方面（长期增长动力）：拥有核心技术优势，并且拥有集成能力、平台开发能力、部分产品生产能力的企业竞争具有较强竞争力（议价能力较高）。
技术方面需关注系统稳定性、功能性、性价比、以及用户体验。
2、渠道方面（短期增长动力）：由于此类企业下游客户主要为政府、交管部门、公路建设企业，拥有较强政府资源背景和政府公关能力的公司具有较大竞争优势。
3、资质方面：集成的资质、软件开发的资质、施工承包资质等二、高速机电稳中有增，但城市交通管理系统行业或机会更大。
1、高速公路机电系统未来仍将增长，但增长较为平稳（约7%/年），视频监控等技术较为成熟，未来不停车收费技术可能是增长点之一。
2、城市交通管理系统未来较为看好：一线城市升级，随着二、三线城市的普及，将会迎来较大增长。
三、同业竞争情况来看，城市交通管理系统行业或有较大机会。
1、高速公路机电行业市场已具一定的集中度，Cr5约50%左右，但各个企业份额差距并不大，现阶段行业竞争格局仍存在变数，行业整体仍处于成长阶段，目前三棱科技仍有机会，但公司是否能快速抢占市场份额，在行业中树立较大的品牌影响力，值得关注（主要是政府公关能力的体现）。
未来行业马太效应将凸显，市场集中度将会进一步上升，届时新进企业将会很小。
2、城市交通智能系统未来将有较大发展，主要原因是现有交通系统升级和二三线城市智能交通系统普及，这方面仍需要考察企业的市场开拓能力。
四、有关可比公司：由于企业主要定位于高速机电系统集成，以及智能城市交通系统集成及平台开发，所以主要可比上市公司为亿阳交通、上海交技、皖通科技（高速系统集成）；银江股份、易华录、宝信软件（详见报告后半部分）。
内容摘要：一、智能交通行业定义、细分与技术：1、行业定义：智能交通系统(IntelligentTransportationSystem，简称ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
2、行业细分：智能交通系统按应用对象分类，主要分为：智能城际交通系统和智能城市交通系统。
图1智能交通系统分类智能交通系统按组成成分分类，分为以下7个系统：（1）交通信息服务系统（ATIS）（2）交通管理系统（ATMS）（3）公共交通系统（APTS）（4）车辆安全控制系统（AVCS）（5）物流管理系统（6）电子收费系统(ETC)（7）紧急救援系统(EMS)（详细介绍请见下文）二、我国ITS 发展简史第一阶段（前期）该阶段主要以缓解交通需求矛盾，提高交通通行能力为目标。
典型的技术措施包括主干道路网交通监控；收费道路实施电子化收费；主要道口，实施信号灯优化配置及多相位信号控制；实施电子抓拍和电视监视等科技手段；实施公交优先道路及优先信号。
第二阶段（发展）该阶段的标志是，开始行业应用大系统的建设，信息得到较为充分的整合。
在综合信息网络平台下，跨行业应用的系统不断涌现。
目前国内的智能交通系统行业正逐步从前期走向发展阶段，在北京、上海等城市一些综合应用的系统建设正逐步提到议事日程。
该阶段主要以在综合信息网络平台下，形成信息管理、信息通信、信息服务子系统，实现交通信息双向交互；实施交通指挥、控制，达到减少堵塞时间、降低交通事故、出行便捷及保护环境的目的。
第三阶段（成熟）该阶段以ITS的发展推动信息化社会的进程，创立新产业，开拓新市场。
该阶段的主要技术措施包括：在城市综合交通实现规划、管理、运营智能化的基础上，逐步实现全国各交通方式的综合运输规划、管理运营智能化；城市交通结构趋于合理，公交运量占较大比重；完成车辆之间通信系统；成批生产电动汽车、环保车辆及智能车辆；特征：全面建立社会化智能交通信息服务系统；形成ITS新产业。
三、智能交通行业上下游情况公司位于产业链中游，为供应商和集成商。
图2智能交通行业产业链1、上游：上游电子信息产品市场处于完全竞争状态，产品普遍供大于求。
具备影响力的信息技术服务类企业可凭借市场影响力通过不断筛选、更新和淘汰不合格的供应商，选择出优质的上游企业作为长期合作伙伴，以控制成本并保证产品质量。
激烈的市场竞争造成电子类产品生命周期较短，总体价格呈现下滑趋势，对中游行业企业发展比较有利。
2、下游：公司所属行业的下游方主要是交通设施的建设和管理主体，包括政府、交通管理部门、高速公路公司等。
因此，整个产业链的发展与国家的行业宏观政策和投资规划密切相关。
四、智能交通行业整体规模、未来增长趋势。
智能交通系统近几年，随着我国对基础交通建设的大量投资以及对智能交通的日益重视，智能交通系统行业的年投资增长速度超过了20%。
2007 年我国智能交通的市场规模达到了112.62 亿元，2008年达到了136.27 亿元，预计2011年超过210 亿元。
计世咨询的研究预测，未来10 年国内整个智能交通系统行业的投入将在1820亿元左右。
预计未来年平均增长率约为15%。
高速公路机电系统随着高速公路管理所需的智能交通工程设施，特别是高速公路的通信、监控和收费系统需求量也将不断扩大，而这一部分的投资一般占到高速公路基本建设总投资的2－3%左右，估计未来10 年市场总需求为350亿元人民币左右（数据来源：计世资讯《2007－2008 年智能交通市场研究年度报告》），每年规模约为30多亿，增长并不显著，每年约8%-10%。
城市交通管理系统市场需求可观（未来投资亮点）建立一个交通指挥中心平均投资额约在6,000万元左右（中型城市），如果20万人口以上的城市均在10年内建成功能较为完善的指挥中心，其投资额约为190亿元。
同时，北京、上海、广州等特大城市需要大量投入城市快速环路及干道交通监控、诱导系统的规划与投入建设，预计城市道路监控的市场需求量约为150-200亿左右。
再考虑城市交通管理的其他项目及部分中小城市的信息化建设投入，保守估计未来10年内城市ITS投资约在450亿左右（数据来源：计世资讯《2007－2008年智能交通市场研究年度报告》）。
每年市场规模约为40 多亿，增长较快年均 20%以上。
五、行业内竞争格局1、高速公路机电系统细分领域内目前高速公路智能交通系统集成行业中具有建设部颁发的高速公路监控、收费、通信单项和综合资质的企业有84家。
由行业权威杂志《中国交通信息产业》经过4个月问卷调查统计、分析得出的2006年度全国十佳高速公路机电系统集成商，为行业中的主流集成商，按字母顺序排列分别是：安徽皖通科技发展有限公司、北京公科飞达交通工程发展有限公司、北京瑞华赢科技发展有限公司、北京紫光捷通科技有限公司、广东新粤交通投资有限公司、上海交技发展股份有限公司（发行人）、上海电器科学研究所（集团）有限公司、西安金路交通工程科技发展有限责任公司、亿阳信通股份有限公司、中咨泰克交通工程有限公司。
图3全国高速公路机电工程主要系统集成商市场份额总体来看，行业集中度较高，Cr5约为49.6%，且前五位企业市场份额差距不大。
2、城市交通管理系统细分领域市场份额2009年我国智能交通管理系统行业投资规模约为32.24亿元，行业中主要竞争参与者为易华录、青岛海信网络科技股份有限公司、银江股份有限公司、安徽科力信息产业有限责任公司、北京四通智能交通系统集成有限公司、南京莱斯信息技术股份有限公司、六、行业盈利情况高速公路机电系统，行业综合毛利率（两家上市公司亿阳、交技）约为17%，净利率约为8%-10%。
智能交通管理系统行业综合毛利率约为 28%-30%，净利率10%左右。
智能交通行业研究一、智能交通行业产生背景和行业定位智能交通行业产生背景随着社会经济的发展，城市化进程加快，汽车保有量迅速增长，交通拥挤、交通事故、环境污染、能源短缺等问题已经成为世界各国面临的共同问题。
无论是发达国家，还是发展中国家，都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。
解决交通问题的传统方法是大规模修建道路。
但目前大部分国家，可供修建道路的空间已经越来越小。
另外，交通系统是一个复杂的系统，仅仅单独从道路方面或者车辆方面考虑，都难以从根本上解决问题。
在此背景下，把交通基础设施、交通运载工具和交通参与者综合起来系统考虑，充分利用信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术、计算机技术及交通工程等多项高新技术的集成及应用，使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现出来，这种解决交通问题的方式就是智能交通系统。
智能交通系统的定义与适用领域智能交通系统(IntelligentTransportationSystem，简称ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
ITS可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率，因而，日益受到各国的重视。
二、智能交通发展概况与技术简介1、智能交通国外发展情况简介美国从60 年代末到70 年代，美国致力于发展电子道路导航系统（EGRS），运用道路与车辆间的双向通信来提供道路导航。
而在此后的一段时间里，一直没有实施类似的项目。
1988 年，美国成立了一个被称为“Mobility2000”的非正式组织，提出了一个新的计划，同时，为了引起全国的关注并且扩大计划，1990年又成立了美国智能车辆和道路协会（IVHS America）。
随后，1991年12 月，跨模式道路运输效率法案（ISTEA）获得通过。
从此，ITS 成为道路运输政策的中心项目。
1992 年5 月，IVHS 战略计划构建了今后20年ITS 的发展蓝图。
1994年9 月，美国交通部将IVHS America更名为ITS America(美国智能交通协会)，该协会在1995年3 月制定了美国ITS 项目计划，深入探讨了发展和应用ITS的规划及其最终目标。
这个计划由美国交通部正式出版，定名为《国家智能运输系统项目规划》，明确规定了智能运输系统的7 大领域（即基本系统）和29 个用户服务功能（即子系统）。
除此以外，美国的智能运输系统正在开发一个新的领域，即先进的乡村运输系统。
该系统是把为城市地区开发的交通管理技术和系统功能推广应用到乡村道路网络中去，主要是应用先进的电子通讯技术，提高行车的安全性，方便外国游客出行，促进乡村地区的经济发展。
系统包括为驾驶员和事故受害者提供援助的无线紧急呼救系统，恶劣道路和交通环境的实时警告系统，以及有关服务设施和旅游路线、景点等信息系统。