随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。
早在今年10月日本举办的第20届世界智能交通大会上，交通大数据的研究非常活跃并已经形成了许多具有良好应用前景的创新成果。随着研究和应用的深入，大数据技术在交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务，以及交通应急和安全保障等方面都将形成巨大的市场。
大数据概念
Big Data"大数据"是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理。
从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大。
大数据时代智能交通发展的需求与机遇
1.智能交通系统发展的数据分析需求
一方面，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的不断扩大，正在形成以微波、线圈、gps、车牌等交通流检测数据，交通监控视频数据，以及系统数据和服务数据等为主体的海量交通数据。以北京市为例，6万余辆出租车一天就会产生数亿条gps数据，车牌识别、交通监控视频等数据量更大，交通相关的数据量级已从tb级别跃升到pb级别，传统的交通数据分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。
另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3g手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。以智能终端为服务窗口的、以云计算和大数据分析技术为支撑的智能交通信息服务正在逐步成为主流，与我们的生活息息相关。
2.大数据分析为智能交通发展带来的新机遇
一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。
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。
大数据时代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。
结语
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。
