現在交通數據進入了一個新的爆發時期，由以往的車輛器和視頻檢測器為主的交通數據獲取方式已經被更多的微波檢測器、氣象檢測器、物聯網檢測器和互聯網+、移動網絡+等多種數據檢測方式所補充，由以往的小時計、分鐘級的數據采集周期進入到了秒級、毫秒級的實時數據響應速度。
交通行業迎來了數據多頭的時代，由此而來的大數據、云計算等配套技術更助力了交通多源數據的質量提升、威力大增。
筆者以北京市某道路的連續10天的車輛檢測器和浮動車檢測數據融合的結果對比表明，除去夜間的士數據缺失嚴重的情況外，以1分鐘為間隔的速度融合數據，其精度比單純依賴浮動車采集的每1分鐘的數據精度提高124%。
同理，交通系統的其他業務領域同樣存在數據互通、融合提升的需求和必要。
究其原因，交通出行者的隨機性和獨立性等內在因素，交通環境的復雜性和多樣性等外在因素共同作用下，決定了交通數據的單一性來源并不能有效合理地解釋交通行為，因此交通數據難免要進入多源互助、合源并流的時代。
交通評價是指對交通系統達到目標程度的評估。由于交通評價的目的不同，評價對象不同，評價指標和相應的模型也有所不同。
例如，對城市交通系統的效果評價，就可以圍繞道路通行能力、路段和交叉口負荷、交通安全、交通環境質量等選擇評價指標，從而刻畫出達到系統目標的程度。
由于交通系統主要是實現對貨物和人員進行運輸的功能，因此交通評價指標通常從安全和效率兩個方面來考量，以時間和空間兩個維度來創建和選取。
例如評價交通擁堵的指標之：交通擁堵持續時間，定義為在統計時間內，路網處于嚴重擁堵的持續時間；交通擁堵里程比例，定義為統計時間內，道路網處于不同擁堵水平的路段里程比例等。
一般而言，交通系統的評價宜選取概念容易理解、計算操作簡單、釋義正確明晰的指標，并不是評價指標維度越多越好，創意越新越好。
因此，交通系統的評價指標數量多，概念新，并不意味著對交通系統的評價合適，交通評價指標需要尊重交通系統的專業性和知識性。
與城市智能交通的蓬勃發展、欣欣向榮的景象對比而言，高速公路行業的智能化、智慧化之路似乎顯得行動遲緩、熱點散亂。
從智慧高速的建設技術而言，移動互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能、VR/AR等新興技術無一不缺。
從智慧高速的建設范圍而言，智慧監控、智慧收費、智慧養護、智慧信息服務、智慧通信、智慧設施、智慧服務區等領域無所不含。
但是從智慧高速的建設效果而言，無論是行業內部還是公眾體會，卻乏善可陳，波瀾不驚。
據統計，我國高速公路智能化市場規模到2022年將達到836億元左右，年均復合增長率15%，面對如此巨大的市場和增長需求，緣何智慧高速不能發出“行業好聲音”呢？
對比城市交通，首先，人們對高速公路的出行需求并沒有對城市道路的頻次高、數量級大。以滿足居民日常工作和生活需要的通勤需求是城市交通的主要特征，除了連接城市與市郊的聯絡線功能的高速公路外，連接城市間出行的高速公路只有在******免費政策后的重大節假日才有大量集中出行的交通流。
其次，高速公路雖然也存在諸多的痛點，但是從不同省市的高速公路管理部門提供的信息綜合顯示，高速公路行業的痛點散亂，安全、養護、運營、收費、服務區等---各個業務模塊似乎都存在有待完善的內容。而城市交通以交警的業務管理為代表的痛點卻可以集中體現在事故安全和交通控制這兩個方面。
智慧高速的發展需要行業形成共識，凝練痛點合力，集中突破2-3個重點高頻熱點。
2018年交通大腦、城市大腦頻繁出現在交通領域，甚至超腦、超人都不能滿足交通領域的業務需求。對比人類大腦的發育過程，筆者發現，兩者的確可以相提并論，只是在交通大腦一頭熱的身后還需要冷靜地認識到這是一個漫長的發展過程。
就人類大腦而言，在通常情況下，在懷孕第15周時，人類大腦才明顯形成了6個區：前腦2個區，中腦1個區，后腦3個區，這些區域形成大腦的基本框架，幫助大腦正常分化成各種結構：腦膜、神經、纖維、腦細胞和神經節等。到第33周時，人類大腦的神經中樞基本形成，并和周身相連。
另外，美國科學家最新發現，新生兒大腦的發育有先后之分，大腦中控制視覺和運動的區域最先發育，而負責抽象思維的區域卻遠遠落后。
掃描結果表明，新生兒出生后幾個月內大腦后部控制視覺和其他感官信息的區域處于“瘋狂發育期”，而這一階段大腦中額葉前部負責抽象思維的區域則沒怎么發育。
反觀現在的交通大腦，前端的視頻檢測信息和其他檢測器信息倒是也接入了不少，并且信息量級也處于“瘋狂發育期”，而這一階段的交通大腦卻沒有發揮出思維的效果，決策的威力。
那么我們可以說2018年的交通大腦正如胚胎發育期的人類大腦，真正發揮交通決策、城市思維的能力還需要經歷不斷地學習和成長。
動則宣揚已建成交通大腦或城市大腦的說辭，目前只是熱點炒作，缺乏實質之舉。
說到共享出行，似乎2018年離不開MaaS。
MaaS最早出現在2014年于芬蘭赫爾辛基召開的歐盟ITS大會上，在2015年世界ITS（法國波爾多）大會上開始逐漸成為全球智能交通領域的熱門議題。
國內外對MaaS的熱情和認可似乎毫無懸念，普遍認為：MaaS在概念設計上能夠集成不同交通出行方式和出行服務公司，能夠集成不同的移動應用終端和應用服務，甚至能夠集成不同城市和國家的交通服務，達到一鍵支付的效果。
就延伸效果而言，MaaS還能夠提供出行鏈中延伸端的餐飲、住宿、文化消費等服務。
雖然目前國際上出現了一些MaaS的應用案例，但是在國內，MaaS還沒有引發交通行業的普遍關注。
現在交通數據進入了一個新的爆發時期，由以往的車輛器和視頻檢測器為主的交通數據獲取方式已經被更多的微波檢測器、氣象檢測器、物聯網檢測器和互聯網+、移動網絡+等多種數據檢測方式所補充，由以往的小時計、分鐘級的數據采集周期進入到了秒級、毫秒級的實時數據響應速度。
交通行業迎來了數據多頭的時代，由此而來的大數據、云計算等配套技術更助力了交通多源數據的質量提升、威力大增。
筆者以北京市某道路的連續10天的車輛檢測器和浮動車檢測數據融合的結果對比表明，除去夜間的士數據缺失嚴重的情況外，以1分鐘為間隔的速度融合數據，其精度比單純依賴浮動車采集的每1分鐘的數據精度提高124%。
同理，交通系統的其他業務領域同樣存在數據互通、融合提升的需求和必要。
究其原因，交通出行者的隨機性和獨立性等內在因素，交通環境的復雜性和多樣性等外在因素共同作用下，決定了交通數據的單一性來源并不能有效合理地解釋交通行為，因此交通數據難免要進入多源互助、合源并流的時代。
交通評價是指對交通系統達到目標程度的評估。由于交通評價的目的不同，評價對象不同，評價指標和相應的模型也有所不同。
例如，對城市交通系統的效果評價，就可以圍繞道路通行能力、路段和交叉口負荷、交通安全、交通環境質量等選擇評價指標，從而刻畫出達到系統目標的程度。
由于交通系統主要是實現對貨物和人員進行運輸的功能，因此交通評價指標通常從安全和效率兩個方面來考量，以時間和空間兩個維度來創建和選取。
例如評價交通擁堵的指標之：交通擁堵持續時間，定義為在統計時間內，路網處于嚴重擁堵的持續時間；交通擁堵里程比例，定義為統計時間內，道路網處于不同擁堵水平的路段里程比例等。
一般而言，交通系統的評價宜選取概念容易理解、計算操作簡單、釋義正確明晰的指標，并不是評價指標維度越多越好，創意越新越好。
因此，交通系統的評價指標數量多，概念新，并不意味著對交通系統的評價合適，交通評價指標需要尊重交通系統的專業性和知識性。
與城市智能交通的蓬勃發展、欣欣向榮的景象對比而言，高速公路行業的智能化、智慧化之路似乎顯得行動遲緩、熱點散亂。
從智慧高速的建設技術而言，移動互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能、VR/AR等新興技術無一不缺。
從智慧高速的建設范圍而言，智慧監控、智慧收費、智慧養護、智慧信息服務、智慧通信、智慧設施、智慧服務區等領域無所不含。
但是從智慧高速的建設效果而言，無論是行業內部還是公眾體會，卻乏善可陳，波瀾不驚。
據統計，我國高速公路智能化市場規模到2022年將達到836億元左右，年均復合增長率15%，面對如此巨大的市場和增長需求，緣何智慧高速不能發出“行業好聲音”呢？
對比城市交通，首先，人們對高速公路的出行需求并沒有對城市道路的頻次高、數量級大。以滿足居民日常工作和生活需要的通勤需求是城市交通的主要特征，除了連接城市與市郊的聯絡線功能的高速公路外，連接城市間出行的高速公路只有在******免費政策后的重大節假日才有大量集中出行的交通流。
其次，高速公路雖然也存在諸多的痛點，但是從不同省市的高速公路管理部門提供的信息綜合顯示，高速公路行業的痛點散亂，安全、養護、運營、收費、服務區等---各個業務模塊似乎都存在有待完善的內容。而城市交通以交警的業務管理為代表的痛點卻可以集中體現在事故安全和交通控制這兩個方面。
智慧高速的發展需要行業形成共識，凝練痛點合力，集中突破2-3個重點高頻熱點。
2018年交通大腦、城市大腦頻繁出現在交通領域，甚至超腦、超人都不能滿足交通領域的業務需求。對比人類大腦的發育過程，筆者發現，兩者的確可以相提并論，只是在交通大腦一頭熱的身后還需要冷靜地認識到這是一個漫長的發展過程。
就人類大腦而言，在通常情況下，在懷孕第15周時，人類大腦才明顯形成了6個區：前腦2個區，中腦1個區，后腦3個區，這些區域形成大腦的基本框架，幫助大腦正常分化成各種結構：腦膜、神經、纖維、腦細胞和神經節等。到第33周時，人類大腦的神經中樞基本形成，并和周身相連。
另外，美國科學家最新發現，新生兒大腦的發育有先后之分，大腦中控制視覺和運動的區域最先發育，而負責抽象思維的區域卻遠遠落后。
掃描結果表明，新生兒出生后幾個月內大腦后部控制視覺和其他感官信息的區域處于“瘋狂發育期”，而這一階段大腦中額葉前部負責抽象思維的區域則沒怎么發育。
反觀現在的交通大腦，前端的視頻檢測信息和其他檢測器信息倒是也接入了不少，并且信息量級也處于“瘋狂發育期”，而這一階段的交通大腦卻沒有發揮出思維的效果，決策的威力。
那么我們可以說2018年的交通大腦正如胚胎發育期的人類大腦，真正發揮交通決策、城市思維的能力還需要經歷不斷地學習和成長。
動則宣揚已建成交通大腦或城市大腦的說辭，目前只是熱點炒作，缺乏實質之舉。
說到共享出行，似乎2018年離不開MaaS。
MaaS最早出現在2014年于芬蘭赫爾辛基召開的歐盟ITS大會上，在2015年世界ITS（法國波爾多）大會上開始逐漸成為全球智能交通領域的熱門議題。
國內外對MaaS的熱情和認可似乎毫無懸念，普遍認為：MaaS在概念設計上能夠集成不同交通出行方式和出行服務公司，能夠集成不同的移動應用終端和應用服務，甚至能夠集成不同城市和國家的交通服務，達到一鍵支付的效果。
就延伸效果而言，MaaS還能夠提供出行鏈中延伸端的餐飲、住宿、文化消費等服務。
雖然目前國際上出現了一些MaaS的應用案例，但是在國內，MaaS還沒有引發交通行業的普遍關注。
