當時，我國城市化進程中交通問題非常杰出。不只北京、上海、廣州等一線城市面臨嚴峻的交通擁堵問題，二、三線城市也逐步出現各類交通難題。面臨頻發的城市病，互聯網、大數據等新技能成為解決問題、完成才智交通的新藥方。才智交通終究分為幾個階段？技能飛速開展，人們還有多久才能享用科技帶來的盈利？ 近年來，我國城市化不斷推動、機動車數量快速增長，城市路途交通的各種問題凸現。跟著物聯網、云核算、大數據、移動互聯網等新一代信息技能的快速開展為才智交通供給了強壯的技能支撐。近些年多家地圖企業也都在技能上不斷探究，力求經過技能來撬動才智交通的開展。百度地圖標注事業部總經理李東旻在此前承受采訪時表明：拿全身的血液做比喻的話，當你的首要血管發生一點阻塞時，其實可以進行周圍血管的分流。交通數據也是一樣，發生了大量的動態數據后，我們跟各個地方的交管局進行深度數據協作。
除了在企業內部尋求技能打破外，本周高德地圖標注宣布攜手我國公路學會，建立未來交通與城市核算聯合實驗室，力求在未來完成產學研一體化。高德軟件有限公司交通管理解決計劃部總經理吳澤駒表明，傳統工業遇上新式技能將發生不可估量的積極作用，實驗室建立的意義在于打通產學研整個生態，如果工業和研討別離，關于往后的使用和開展都會造成瓶頸。應該經過更多的互聯網技能和動態移動數據做一個城市運行的評價和剖析，以及有限的城市資源和信號操控資源怎么經過數據剖析來優化。
曩昔，城市路網關于擁堵的探究還依托傳統設備進行統計，在大數據剖析的幫扶下，將完成實時數據監測剖析，主動調整交通信號燈配時計劃，優化路途交叉口信號燈的操控，進步路途體系通行功率。
我國的智能交通體系已從探究階段進入實際開發和使用階段。但在清華戴姆勒可持續交通聯合研討中心履行主任李萌看來，要想真實完成才智交通需求歷經三個階段，第一個階段是建造階段，包含根底設施、信息收集的建造，這樣能使交通體系數據化，這是我們所有作業的根底；第二步是可以更好地運用人工智能技能、大數據技能，把數據交融在一起；第三個階段是徹底讓出行者習慣、參與到體系中。
李萌以為現在，雖然現已開端了不少測驗，但間隔才智交通還有必定間隔，當時的技能還沒有徹底完成才智駕駛、才智城市、才智交通。我們還在第一階段，需求更多根底設施把根底信息收集起來，更知道、更了解雜亂的交通體系，進而進一步改動和操控。