交通擁堵逐漸成為城市發展的一塊“心病”，近日，高德地圖聯合交通運輸部科學研究院等機構發布的《2016年第三季度中國主要城市交通分析報告》顯示，與去年同期相比，46個城市中有40個城市有不同程度的擁堵加重趨勢。數據分析表明大部分城市擁堵依然在持續惡化，大小各類型的城市都在面臨擁堵的困擾。

　　可以說，交通問題已經嚴重影響到城市的有序運行和可持續發展，導致社會成本大大提高，它也是影響出行體驗的重大因素，成為市民最為困擾的問題之一。公安部公布的另一項數據表明，截止今年9月底，中國的汽車保有量已經達到1.9億輛。在此背景下，盡管很多的智慧城市項目將重點投入了智慧交通中，但效果并不明顯，有效治理并能夠緩解交通壓力的城市寥寥無幾。

　　城市交通擁堵加重 如何解決城市發展“心病”

　　到底如何拿出有效的辦法解決交通行業的諸多問題？又該如何利用大數據、云計算、物聯網、人工智能等新技術為治理交通服務，讓交通真正“智慧”和“聰明”起來？

　　智慧交通需頂層的數據管理體系

　　在找到解決交通問題的可行辦法之前，我們不妨先來看看目前諸多城市進行的智慧交通基礎建設面臨的問題。大數據時代下，智慧交通的基礎性建設大體分為四個階段，IDC建設、數據平臺建設、數據集采與數據共享。從目前國內交通大數據中心建設的情況來看，還是以機房建設為主，在中興通訊看來，有少數城市做到了數據集采和存儲，但是再往上看，能在SaaS層面做到數據共享的城市就更少了。

　　背后的原因是什么？其中有政府管理模式的問題，比如交通行業是按照運輸方式來區分的分散管理的模式，管理主體眾多，層次交叉重疊，如果說這個原因不是主要因素。有一個關鍵因素不得不說，其可以視為在實施智慧交通系統項目時的頂層設計問題。

　　中興通訊認為，關鍵在于缺少一個頂層的數據管理體系作為數據的統一規劃者，即“一張藍圖，一個流程，一個制度，一套體系，一支隊伍”。數據的集采不是將機房、平臺建好了，放在那里，數據就能來的，也不是數據采集來了，放在那里，它就能產生價值的。數據在生命周期內，不斷地積累，不斷地更新強化，最終到使用，需要有一個持續的過程。

　　平臺或數據資源的整合需要銜接國土、規劃、發改、住建、民政等具體業務部門，在委辦局進行項目需求建設的時候，需要由這個頂層部門進行數據模型的邏輯規劃，設定數據的訪問范圍與權限級別，從邏輯上整合，從物理上打破離散，真正的去橋接交通數據的孤島。

　　當然，在實現跨部門、跨地區的交通互聯共享平臺的基礎上，規范交通系統的數據標準化也必不可少，這樣才能降低對交通流的分析與預測障礙。