交通智慧化发展已经成为城市更新的重要趋势，重复性建设和业务隔离的问题依然制约交通产业智能化发展。为了解决这一问题，智能基础设施共享应运而生，通过降低城市更新难度，实现资源的优化配置。下面智能交通展小编就来聊一聊数字交通智能化应用十大趋势。

趋势一：交通系统体系从信息化往智慧化发展。

智能基础设施共享将降低城市更新难度，各政府部门及企业将各类设备和基础设施大量布设在城市的各处。目前，纵向业务线条管理为主的城市管理方式更加准确和高效，但是这些主体分别建立的设施、设备以及省后的数据不可避免地进行了重复性建设，产生了业务隔离。

由于建设资金日益紧张，可持续发展和绿色低碳、城市形象现代整洁等理念也在积极促进数字道铬基础设施按照统筹规划、合理设计、其建共享的方式推进建设。

趋势二：数字孪生推动交通管理往生命周期一体化发展。

随着数字孪生技术的发展，未来交通建设和管理将实现更高程度的一体化。数字孪生技术通过构建虚拟的数字模型，实现对现实世界中的道路、交通、设施等要素的实时监控和优化调控。这将有助于提高道路建设、管理、养护、运营的效率和安全性，降低运维成本，提升用户体验。

汇聚全要素数据的“一张图”将成为数字造路的基础底座。通过整合各类感知、控制、服务设备的数据，实现道路各环节的互联互通，提高道路建设和管理的协同效应。

目前，众多基于数字孪生的智慧化项目已经落地，如智基公路、智慧高速、全息路口等，初步提升了可视化效果，局部实现了交通运行状态的实时监控。然而，实时优化调控、预警预测等功能仍有很大的发展空间。此外，由于标准体系支持不足、统筹机制不清晰、科学认知不一致等挑战，设计、建设、运营多套方案并存的现象时有发生。

趋势三：大模型将成为交通管理优化的核心顾问。

在大数据和人工智能快速发展的今天，交通管理将越来越不依赖经验式的管理。随着城镇建设速度放缓，对现有交通进行精细化管理，制定有效的交通管理策略，是缓解交通拥堵、保障出行质量的重要途径。

目前，在交通管理领域广泛应用的经验式管理，在应对简单的交通管理政策制定、交通组织优化等方面发挥了不可替代的重要作用。然而，这类“依靠感觉”的经验，越来越难以适应日益复杂的道路交通环境。一方面是交通管理部门对道路交通状态的获取方式相对单一，另一方面是缺乏令人信服的交通分析治理模式和方法。未来，结合专家经验和领域知识，构建出一套数据和模型驱动的交通管理新体系，将推动城市交通更加高效。

趋势四：智能车联网将推动车路协同精细化发展。

智能网联汽车将成为新的交通参与者，提高道路通行效率与安全性，改善居民出行体验。如今，驾车已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

有研究表明驾驶员人为因素是导致道路交通事故的主要原因之一，驾驶员未能预判道路状况和分心驾驶行为是交通事故发生的潜在因素。在面临交通事故风险的同时，驾驶员还需忍受交通拥堵带来的折磨。此外，路况不明、车间距过小、道路视距不良等问题不断消耗着驾驶员有限的精力。正因如此，人们渴望采用新兴技术来辅助或代替人类驾驶员，智能网联便是其中一种重要的途径方法。

趋势五：自动驾驶训练将提升交通安全性。

自动驾驶训练将从物理场迈向仿真境，加速自动驾驶技术的落地。传统的自动驾驶算法训练通常是通过真实道路进行测试，但这种方式存在高昂的成本、危险和对环境的影响等问题，不利于自动驾驶技术的快速推进。而通过数字道路生成的仿真环境训练自动驾驶算法则有效地解决了这些问题。

仿真场景训练自动驾驶算法是通过使用基于数字道路所产生的雷达、激光雷达、视频、高精度地图等数据，生成计算机模拟的仿真交通环境，让自动驾驶系统在仿真交通环境中运行和学习，以提高其安全性和可靠性。在实现仿真场景训练自动驾驶算法时，需要考虑多个因素，例如车辆行驶路径、车辆速度、车行道宽度、天气、路面条件、交通标志和信号等。其中，要尤其重视车辆周围的其他车辆和行人，因为这些因素对自动驾驶系统的判断和决策会有很大的影响。

趋势六：高速公路将成为数字交通优先落地的场景。

目前，中国高速公路已经形成了由7条首都放射线、11条北南纵线和18条东西横线组成的主干线。然而，由于高速公路运营收费主要依赖于车辆通行费收入，缺乏多元化的收入来源，导致投资回报周期过长，给高速公路运营企业带来了较大的资金压力，影响了企业的可持续发展。

此外，突发事故和车辆缓行等异常事件无法得到快速有效的处理，导致拥堵范围扩大，严重影响了高速公路的通行效率。高速公路机电工程涉及监控系统、收费系统、通信系统以及供配电系统，各业务系统的独立建设导致了数据孤岛和业务融合困难。在各省份陆续出台的智慧高速建设方案中，车路协同的落地场景缺乏有效的实践和商业闭环，导致其大规模部署进展缓慢。

趋势七：交通多元场景将加快业务能力的融合。

业务和数据融合的数字化交通管理是未来数字城市发展的必然方向，交管、交运、住建、城管等道路相关管理部门的能力融合可以通过建立跨部门的信息共享和沟通机制，整合各部门资源和技术手段，实现道路管理全面覆盖和协同作战。

受限于现有体制机制，多个管理部门存在数据壁垒，导致数据共亨不充分、数据融合难度大和资源共享困难等问题。例如交管数据大多还是单一的数据分析，服务于实际场景的模型较少，还停留在“可视化+人工辅助”的阶段，主动决策能力相对欠缺。

2019年，工信部正式批复支持无锡创建全国第一个国家级车联网先导区。在实施过程中，构建路侧基础设施，建设全系感知路口，打通公安交管信息遥道，提升路侧设施物连和中心互联能力，是车联网落地的关键。

以车路协同场最为导向，推动公安交管信息开放，才能赋能智慧交通变革。秉承该理念，无锡公安交管部门首次最大限度开放40余项交管信息，包括车辆、驾驶人、交通管控、交通时间、交通管制、信号灯灯色，交通状杰等数据。

趋势八：出行体验优化成为交通基础设施升级的目标。

人们对城市出行提出了更高的要求，包括安全、快速、舒适和低成本。传统的交通方式，如公交车、私家车和地铁，以及现有的交通一体化出行方式，已经无法满足人们对自由出行的愿望和需求。以武汉为例，人们每天通勤平均消耗35.27分钟，高峰时期公共交通和小汽车的行程速度比为71%。尽管国家已经大力发展公共交通并倡导绿色出行方式，但现有交通方式的组合仍然无法提供更好的出行体验。

趋势九：数字交通运行体系将助力实现绿色“双碳”目标。

数字交通是实现交通运输行业“双碳”战略的关键路径。交通运输是国民经济发展中的先导性和基础性行业，截至2023年9月，我国超过3500公里的公路已完成智能化改造，基础设施数字化程度不断提升。据国际能源署(EA)统计数据显示，我国交通部门的碳排放在国家总排放中的比重已超过10%,其中公路运输碳排放约占中国交通碳排放的85%,而公路基础设施建设和养护生命周期二氧化碳排放占公路交通运输碳排放总量的10%至20%。传统交通支撑的交通运输体系存在碳排放量高、效率低下等问题，而基于数字交通的无人驾驶、编队行驶等创新场景能够有效地减少碳排放10%以上。

趋势十：数字交通运营商将逐渐占据产业中心地位。

随着车联网、人工智能等技术的迅猛发展，为城市管理、物流交通等领域提供了全新的技术应用可能性，在数字中国宏观建设的背景下，数据要素的生产地位和经济价值逐渐凸显，使得“数字交通运营商”这一产业形态成为关注的焦点。

随着各种应用场景的发展，中国的数字交通市场正在迅速壮大。然而，现有的政府管理体系和组织机制调整速度已经无法满足中国数字交通产业的发展需求。因此，数字交通产业需要大量具备科技背景的管理型和实干型人才进入现有的交通管理体系，以充分利用数字交通的建设成果，更有效地为城市和交通提供服务。在现有政府创新体制试点中，许多项目以数字交通为主题进行试点，通过公私合营、运营极权等方式引入专业型公司力量。

随着数字孪生、大数据、云计算等数字技术的发展，交通建设和管理将实现更高程度的一体化。数字孪生技术通过构建虚拟的数字模型，实现对现实世界中的道路、交通、设施等要素的实时监控和优化调控；大模型将成为交通管理优化的核心，制定有效的交通管理策略，保障出行质量。智能网联汽车将成为新的交通参与者，提高道路通行效率与安全性，改善居民出行体验。智能交通展小编觉得，未来，数字交通运行体系将助力绿色低碳目标、车路协同商业化实践，实现交通运输行业的可持续发展，政府、企业等各方合作共同推动数字中国建设和发展。

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