大数据交通意义和发展趋势
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势
大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势近年来，随着大数据技术的发展，各行各业都在积极尝试将大数据技术应用到自己的工作中来，以达到更好的工作效率和效果。
交通领域也不例外，大数据技术已经开始被广泛应用到交通管理、规划和安全领域中。
本文将探讨大数据在交通领域中的应用及未来发展趋势。
一、大数据在交通管理中的应用1.道路拥堵分析道路拥堵一直是城市交通管理的重要问题，但是道路拥堵的原因往往较为复杂，很难通过简单的经验或规律进行彻底分析。
利用大数据技术，可以将各种交通数据信息（如车辆数量、速度、密度等）进行融合和分析，从而建立起较为准确的道路拥堵热力图，帮助交通管理者直观地了解道路拥堵情况，以便及时调整交通管理方案，优化城市交通。
2.公交智能调度传统的公交车调度往往是基于固定的线路和时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，公交车的运行效率有时候并不高。
通过将公交车上装载的智能设备与城市交通大数据相连接，可以根据实时的交通信息和乘客需求情况，实现公交车的智能调度，优化公交线路、车辆安排和调度方案，提高公交车的运行效率和服务质量。
3.智能交通信号控制城市交通灯控制是实现城市交通管理的重要手段，传统的信号灯控制往往是基于预设的时间表进行的，但是由于交通流量的不确定性，效果并不稳定。
近年来，一些城市开始尝试将交通信号控制与大数据技术相结合，通过采集交通数据信息、学习和理解交通流量规律，对交通信号的控制进行实时的智能化调度，提高交通信号的响应速度和效果。
4.城市交通规划城市交通规划是城市发展中的重要环节，而大数据技术也为城市交通规划提供了更多的数据信息和分析手段。
通过对城市交通数据进行收集、整理、分析和可视化处理，可以更加深入地理解城市交通的现状和发展趋势，为城市交通规划提供科学依据和策略支持。
二、大数据在交通安全中的应用1.交通违法监管交通违法是交通安全的重要问题之一，通过大数据技术的应用，可以建立起交通违法信息的大数据平台，对交通违法行为进行监测和分析，提高交通违法监管的效率和精度，减少交通违法次数和事故发生率。
大数据技术在交通运输领域的发展前景
大数据技术在交通运输领域的发展前景在当今数字化的时代，大数据技术正以前所未有的速度改变着各个行业，交通运输领域也不例外。
随着信息技术的不断发展和普及，交通运输系统产生了海量的数据，这些数据涵盖了交通流量、路况信息、车辆行驶轨迹、乘客出行需求等多个方面。
如何有效地收集、处理和分析这些数据，以提高交通运输的效率、安全性和服务质量，成为了交通运输领域面临的重要挑战，同时也为大数据技术的应用提供了广阔的空间。
大数据技术在交通运输领域的应用已经取得了一定的成果。
例如，通过智能交通系统中的传感器和摄像头，可以实时收集道路交通流量、车速、拥堵情况等数据。
这些数据经过分析处理后，可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们优化信号灯设置、调整道路规划、实施交通管制等措施，从而缓解交通拥堵，提高道路通行能力。
此外，大数据技术还可以应用于公共交通领域。
通过分析公交车辆的运行轨迹、乘客上下车数据等，可以优化公交线路和发车频率，提高公交服务的准时性和可靠性，吸引更多的人选择公交出行，减少私人汽车的使用，从而缓解交通压力和环境污染。
然而，目前大数据技术在交通运输领域的应用还处于初级阶段，未来还有巨大的发展潜力。
首先，随着物联网技术的不断发展，交通运输系统中的传感器和设备将越来越多，数据的采集将更加全面和精细。
例如，未来的车辆可能会配备更多的传感器，实时监测车辆的性能、油耗、排放等参数，以及驾驶员的行为和状态。
这些数据不仅可以用于车辆的维护和管理，还可以为交通规划和政策制定提供依据。
同时，5G 通信技术的普及将为大数据的传输和处理提供更快的速度和更低的延迟，使得实时数据分析和决策成为可能。
其次，大数据技术将在交通运输领域的智能化发展中发挥重要作用。
自动驾驶是未来交通运输的重要发展方向，而大数据技术是实现自动驾驶的关键。
通过收集大量的道路数据、车辆行驶数据和环境数据，并利用机器学习和深度学习算法进行训练，自动驾驶汽车可以更加准确地感知周围环境，做出合理的决策和控制动作，提高行驶的安全性和舒适性。
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛，其中包括城市交通领域。
大数据对于城市交通拥堵问题的解决和交通规划的改善起着重要的作用。
本文将从几个方面探讨大数据在城市交通中的影响和对交通规划的改善。
一、大数据对城市交通拥堵的影响1. 实时交通信息大数据技术可以收集和分析城市内的交通数据，包括实时交通流量、路况、车辆行驶速度等。
这些数据可以通过系统和应用程序提供给市民、交通管理机构和驾驶员，以便实时了解交通情况。
这样，驾驶员可以根据实时交通信息优化自己的行程，选择避开拥堵路段，从而减少城市交通拥堵问题的发生。
2. 路网优化通过大数据技术的分析，交通管理部门可以了解市区主要道路的流量分布和拥堵状况，进而优化城市的路网规划。
基于大数据的交通优化模型可以提出具体的路网改造方案，例如增加道路容量、调整交叉口信号灯时间等，以减轻交通拥堵。
通过这些措施，城市交通的效率和流畅性将得到提升。
3. 交通信号灯优化大数据技术还可以分析交通信号灯的使用情况，并根据实时交通数据进行信号灯优化。
通过优化信号灯的时序和时间间隔，可以减少交通拥堵和排队等待时间，提高交通的运行效率。
这些优化更加符合实际交通需求和车辆流量分布，有助于提升城市交通系统的效率。
二、大数据对交通规划的改善1. 基于用户出行数据的规划大数据技术可以从用户出行数据中获取有关出行模式、出行时间等信息，进而对城市交通规划进行改进。
通过分析这些数据，城市交通规划者可以更好地了解市民的出行习惯和需求，有针对性地规划或优化交通线路和设施。
这种基于用户数据的规划方法将更贴近市民的实际需求，提高规划的精准度和适应性。
2. 预测交通需求大数据分析可以根据历史交通数据来预测未来的交通需求，包括交通流量、出行模式、高峰时段等。
通过对这些预测结果的应用，交通规划者可以在规划建设新的道路、轨道交通线路等基础设施时，更好地考虑未来的交通需求，以避免设施建成后出现不匹配的情况。
交通运输大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
交通运输作为国民经济的重要支柱，其行业运行状况直接关系到国家的经济发展和社会稳定。
交通运输大数据分析通过对海量数据的挖掘、分析和应用，可以为交通运输规划、管理、运营和决策提供有力支持。
本报告旨在通过对交通运输大数据的分析，揭示行业发展趋势，为相关部门和企业提供决策依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所涉及的数据主要来源于以下几个方面：（1）交通运输行业统计数据：包括道路运输、水路运输、铁路运输、航空运输等方面的统计数据。
（2）地理信息系统（GIS）数据：包括道路、铁路、航道、机场等交通基础设施的地理信息。
（3）实时交通数据：通过交通监控设备、移动终端等途径获取的实时交通流量、速度、拥堵状况等数据。
（4）社交媒体数据：通过微博、微信、抖音等社交媒体平台获取的与交通运输相关的信息。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、补缺等处理，确保数据质量。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同数据之间的差异。
三、数据分析1. 交通运输行业发展趋势分析（1）交通运输需求增长：随着我国经济的持续发展，交通运输需求不断增长，尤其是在城市化进程中，城市交通拥堵问题日益突出。
（2）交通运输结构优化：近年来，我国交通运输结构不断优化，铁路、水路等运输方式占比逐渐提高，公路运输占比有所下降。
（3）交通运输新技术应用：大数据、云计算、人工智能等新技术在交通运输领域的应用越来越广泛，为行业带来了新的发展机遇。
2. 交通运输运行状况分析（1）交通流量分析：通过对实时交通数据的分析，可以了解不同时段、不同路段的交通流量变化，为交通管理和疏导提供依据。
（2）交通拥堵分析：通过对交通拥堵数据的分析，可以找出拥堵原因，提出相应的治理措施。
（3）交通安全分析：通过对交通事故数据的分析，可以了解事故发生的原因和规律，为交通安全管理提供参考。
交通运输领域的大数据分析技术发展与趋势
交通运输领域的大数据分析技术发展与趋势近年来，随着物联网和大数据技术的快速发展，交通运输领域正在迎来一场革命性的变革。
大数据分析技术的应用正在为交通领域带来新的机遇和挑战。
本文将探讨交通运输领域的大数据分析技术发展与趋势。
一、大数据分析技术在交通领域的应用1. 实时交通预测：通过收集、分析和处理交通数据，大数据分析技术可以实现精确的实时交通预测。
交通部门可以利用这些预测数据来优化交通管理，减少拥堵和交通事故发生率，提高交通效率。
2. 智能交通系统：大数据分析技术可以帮助建立智能交通系统，通过无人驾驶汽车、智能红绿灯和智能交通信号控制系统等，实现交通的自动化和智能化。
3. 出行行为分析：大数据分析技术可以深入分析人们的出行行为模式，从而为交通规划和资源配置提供数据支持。
通过对出行行为数据的挖掘，可以更好地了解人群出行的偏好和需求，为交通规划和建设提供科学依据。
4. 路况监测和管理：通过大数据分析技术，可以对交通网络进行实时监测和管理。
交通管理部门可以根据不同时间段和路段的交通状况，采取相应的交通管理措施，减轻拥堵和改善交通流畅度。
二、交通运输领域的大数据分析技术发展趋势1. 数据质量和隐私保护：在交通领域，大数据的质量和安全性是关键问题。
未经处理和筛选的原始数据可能存在噪声和错误，因此需要建立有效的数据清洗和处理方法。
此外，随着对个人隐私保护的重视，交通领域也需要加强对个人数据的保护和合规性。
2. 人工智能和机器学习的应用：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，交通运输领域也将迎来新的机遇。
通过将人工智能和机器学习应用于交通数据的分析和决策中，可以提高交通系统的智能化和自适应性。
3. 数据共享和合作：在交通领域，跨部门和跨地区的数据共享和合作是重要的发展趋势。
通过共享和整合各类数据资源，可以提高交通系统的整体效率和服务质量，并为其他相关领域的发展提供数据支持。
4. 交通网络的动态优化：随着大数据技术的发展，交通网络的优化将更加注重动态性。
大数据技术在交通运输领域的发展前景
大数据技术在交通运输领域的发展前景在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，交通运输领域也不例外。
随着全球交通运输需求的不断增长，以及人们对交通效率、安全性和可持续性的更高期望，大数据技术的应用为解决交通运输领域的诸多挑战提供了新的思路和方法，其发展前景十分广阔。
首先，大数据技术能够显著提高交通运输的效率。
通过对海量交通数据的收集和分析，包括车辆行驶轨迹、道路拥堵情况、公交地铁的运营数据等，交通管理部门可以更加精准地预测交通流量，从而优化信号灯设置、调整道路规划，减少拥堵，提高道路通行能力。
例如，在一些大城市，智能交通系统可以根据实时的交通数据，动态调整路口的信号灯时长，使得车辆能够更顺畅地通过路口，减少等待时间。
此外，对于公共交通而言，大数据技术可以帮助优化公交线路和发车时间，提高公交的准点率和运营效率，吸引更多人选择公交出行，从而缓解城市交通压力。
其次，大数据技术在提升交通运输安全性方面发挥着重要作用。
交通事故是交通运输领域面临的一个严峻问题，而大数据技术可以为交通安全管理提供有力支持。
通过对车辆行驶数据、驾驶员行为数据以及道路环境数据的分析，可以提前发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施加以预防。
例如，车辆上安装的传感器可以实时监测车辆的速度、加速度、刹车情况等数据，如果发现驾驶员存在疲劳驾驶、超速驾驶等危险行为，系统可以及时发出警报提醒驾驶员，甚至可以将相关数据传输给交通管理部门，以便进行监管和处罚。
同时，大数据技术还可以用于分析事故多发路段的特点和原因，为道路改善和安全设施的设置提供依据，从而降低事故发生率。
再者，大数据技术有助于实现交通运输的可持续发展。
随着环境保护意识的不断提高，减少交通运输对环境的影响成为了一个重要的目标。
大数据技术可以帮助优化交通能源消耗，例如通过分析车辆的行驶路线和载重情况，为物流企业提供更加节能的运输方案，降低燃油消耗和尾气排放。
此外，大数据技术还可以促进交通方式的多元化发展，鼓励人们选择绿色出行方式。
大数据技术在交通运输领域的应用与发展研究
大数据技术在交通运输领域的应用与发展研究随着社会的不断发展和技术的快速进步，大数据技术在各个领域中的应用逐渐增多，其中，在交通运输领域中的应用备受关注。
大数据技术的应用为交通运输带来了全新的发展机遇，并对交通运输系统的智能化、高效化以及可持续发展产生了重要的影响。
一、大数据技术在交通运输领域的背景与意义随着城市化进程的加快，交通运输问题也愈发凸显。
道路拥堵、交通事故频发以及公共交通无序等问题已经成为各个城市所面临的共同难题。
而大数据技术的应用与发展正是解决这些问题的一种有效途径。
大数据技术通过对交通运输领域中的大量数据进行采集、储存、管理和分析，为决策者提供了准确、全面的数据支持，从而使交通运输系统的运营和管理更加智能化。
同时，大数据技术还能够通过预测交通需求，优化交通流量，提升交通安全等方面的功能，为交通运输领域带来了重要的变革。
二、大数据技术在交通运输领域的应用场景1. 实时交通监测与管理通过大数据技术，交通运输部门可以实时监测道路交通情况，并及时调整交通信号灯的配时，优化交通流量，提升交通运输效率。
同时，基于大数据的交通监测系统还可为交通警务部门提供准确的数据支持，从而加强交通管理和交通安全。
2. 智能导航与路径规划利用大数据技术，交通运输系统可以通过分析历史交通数据和实时交通信息，为驾驶员提供准确的导航和路径规划，以避免拥堵路段，优化出行方案。
这不仅能够节省驾驶员的时间和精力，还能够减少交通堵塞，提升道路通行效率。
3. 公共交通调度与优化大数据技术可以为公共交通管理部门提供实时的乘客需求信息，并通过数据分析和调度优化，为乘客提供更加便捷、高效的公共交通服务。
例如，通过大数据分析，可以合理调整公共交通线路和时刻表，减少乘客的等待时间和换乘次数。
4. 交通流预测与交通安全基于大数据的交通流预测系统可以通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测未来的交通需求和交通拥堵情况。
这些预测结果可以为交通管理部门提供决策支持，优化道路资源配置，预防交通事故的发生，提升交通安全。
大数据技术在交通领域的应用
大数据技术在交通领域的应用随着科技的不断进步和信息化的加速发展，大数据技术已经成为了当今社会发展的一个关键领域。
在交通领域，大数据技术也得到了广泛的应用，正在为交通管理、交通运输及交通安全等方面带来了革命性的改变。
本文将对大数据技术在交通领域的应用进行深入探讨，分析其对交通发展的重要意义，并展望其未来的发展方向。
1. 交通信息监测与预测大数据技术的应用为交通信息的监测与预测提供了更为准确、及时的数据支持。
通过收集和分析大量的交通数据，可以实时监测道路交通状况、车辆流量、交通事故情况等信息，帮助交通管理部门更好地了解交通状况，及时调整交通流量，预测交通拥堵的发生、疏导和防治，保障交通运输的畅通与安全。
2. 交通规划与设计大数据技术可以为城市交通规划与设计提供更为科学、合理的数据支持。
通过分析大数据，可以更准确地了解城市交通需求，预测城市交通发展趋势，为城市交通规划和设计提供科学依据，优化城市交通网络布局，提高交通运输效率，减少交通拥堵，改善交通环境。
3. 智能交通管理大数据技术可为智能交通管理提供更全面、精准的数据支持。
通过多维度、多源头的数据采集和分析，可以实现交通信号控制优化、智能交通监控与调度、智能交通运维管理等，提高交通管理的智能性和精准性，推动交通系统向智能化、信息化方向发展。
4. 交通运输安全保障大数据技术在交通领域的应用可以为交通运输安全保障提供更为有效的数据支持。
通过大数据分析，可以实现对交通事故的预测与预警、交通事故原因的分析与研究、交通安全管理的科学决策等，促进交通运输安全保障工作的提升，减少交通事故的发生，提高交通运输安全水平。
1. 交通信息监测与预测在上海等城市，交通管理部门利用大数据技术，通过各类传感器、摄像头等设备收集、分析和处理大量交通数据，实现对交通信息的实时监测与预测，并通过移动App、大屏幕等形式向市民发布交通信息，提供出行建议，有效缓解交通拥堵。
2. 交通规划与设计在北京等城市，交通规划部门利用大数据技术，通过对城市交通需求、交通流量、道路通行能力等方面的大数据分析，制定了一系列科学合理的城市交通规划方案，推动城市交通网络的合理布局，为城市交通发展奠定了坚实的基础。
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大数据的意义和发展趋势
一：大数据之于智能交通意义重大
智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。
虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。
大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。
交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。
大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。
例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。
通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。
一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。
如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。
在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。
而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五，提高交通运行效率。
大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。
交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
于解决这种困境。
大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。
大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。
因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。
第六，提高交通安全水平。
主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。
在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。
同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。
在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。
第七，提供环境监测方式。
大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。
通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。
同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。
在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。
随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。
但是，大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战，包括隐私，数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域，这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。
二：大数据背景下智能交通的发展趋势
大数据时代背景下，立足国情，运用新技术手段，结合智慧城市建设，构建具有中国特色的新一代智能交通系统，是我国智能交通发展的重要方向，重点要开展以下几个方面的工作：
1.持续提升交通感知智能化水平，完善网络化的交通状态感知体系
感知是一切数据来源的前提。
“十二五”时期，要突破车路状态感知与交互等关键技术，包括车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等一批前沿技术，提升交通运行监测能力和水平。
要建设覆盖主要道路、公交场站、高速路口、轨道交通站点、综合运输枢纽的数据传感网络，形成全路网智能监控体系。
要推动地面公交、轨道交通、民航、铁路、交管、气象、消防等部门实现信息共享，为交通大数据分析提供海量数据基础。
2.加强交通数据标准化建设，进一步整合数据资源
推进智能交通系统的数据标准化建设，特别是要建立和完善智能交通系统的接口规范和数据标准体系，为跨部门、跨区域的智能交通信息系统的互联互通奠定基础。
同时，还要加强数据安全防范措施，提升数据监管和保护能力，维护数据的安全使用。
综合交通相关的不同部门、不同区域、不同类型的“数据仓库”，整合交通数据资源，建立综合性立体的交通信息体系，形成智能交通数据资源共享平台，提升交通数据资源的整体性服务能力。
3.创新交通大数据分析应用，实现基于大数据技术的交通系统高效运营和管理
基于交通数据资源互联共享、标准统一的原则，构建完备或准完备网络化交通信息环境，实现跨区域、跨模式的大范围出行调控、网络化诱导的协同联动控制。
以互通的交通信息平台为基础，形成城际公路、铁路、民航等交通系统的协调运行体系，强化交通运营管理的整体性功能，通过多个交通部门的相互配合，实现步调一致的协同管理，为交通运行高效有序、居民出行安全便捷提供更有力的保障。
4.建立基于大数据分析的新一代智能交通信息服务系统，改善和提高公众出行的智能化服务水平
为满足公众出行多样化、个性化、动态化交通服务需求以及交通应急救援、跨行业综合交通服务需求，要应用大数据、云计算、新一代宽带移动通信、智能终端等新技术，大力推进个性化的移动服务发展，并创造新型商业模式，鼓励交通管理、载运工具制造、信息产业等多方组成联盟，一起推进新一代的交通信息服务系统的建立，让民众“随时随地”享受到交通信息智能服务带来的便利。
要建设跨区域、多模式的综合交通电子支付系统。
基于大数据技术建立全国联网电子收费结算体系网络信任平台，建设国家高速公路联网电子收费清分结算和客户服务体系，实现全国范围跨区域电子不停车收费服务。
加快交通一卡通跨区域、跨行业的互联互通，实现出行中的便捷支付。
推动公路与城市车辆收费一体化，实现交通需求管理的科学化，并最终形成跨区域、多模式的综合交通电子支付体系，为公众出行提供更加智能的服务。
5.构建并完善智能交通技术创新体系，加强交通信息服务产业化进程
加强智能交通科技产业创新联盟平台的建设，强化企业技术创新主体地位，加强产学研之间的联系与互动，注重协同创新，提高企业技术集成能力。
加大研发投入，促进从研究开发到产业化的有机衔接，加快科研成果转化和技术转移。
充分利用国际科技资源，扩大智能交通科技开放合作，并加大对知识产权的保护力度。
建立交通数据采集、更新、共享和信息发布制度，明确各相关方在数据质量标准以及信息交换方面的责任和义务。
建立公益服务与市场化增值服务相结合的交通信息资源开发利用机制，将交通运输各利益相关方通过价值链连接起来。
交通信息按照市场引导、价值
驱动的方式在各利益相关方之间流动，并逐步形成新的市场和营利点，加快交通信息服务的产业化进程。
“数据为王”的大数据时代已经到来。
智能交通作为通信、计算机和控制技术在交通运输领域集成应用的产物，也为云计算、大数据、智能终端等新技术提供率先应用的环境，并为其提供广阔的市场空间。
交通大数据的开发利用，不仅会推进智能交通更加快速地发展，也将为公众提供更加便捷、高效、绿色、安全的出行环境，创造更加美好的生活。
三：大数据背景下智能交通发展面临的问题与挑战
交通大数据时代的来临是智能交通发展的必然趋势，在这个进程中我们也将面临前所未有的问题和挑战。
所面临的问题主要有几个方面：一是交通数据分散在不同部门（我国与交通相关的部门有10多个），而部门之间又缺乏开放互通，造成了交通数据资源的条块化分割和信息碎片化等现象；二是由于交通检测方式多样，信息模式复杂，造成数据种类繁多，且缺乏统一的标准；三是目前尚缺乏有效的市场化推进机制，基于大数据的交通信息服务产业链、价值链尚未真正形成。
解决这些问题，需要做好几项挑战性工作：一是如何从政策和技术上突破交通数据资源互通、共享的壁垒，消除信息分散、内容单一等问题；二是如何确保交通数据资源的安全性，在数据开放的同时，加强数据的安全监管，尊重和保护相关政府部门、交通企业以及个人的机密和隐私不受侵犯；三是如何实现交通数据资源的综合利用效率，将交通路况检测、GPS、交通监控视频等零散信息进行有效地联系、汇聚和发掘，使其能够真正支撑交通系统的运营管理，提高交通运行效率和安全水平。