智慧停车、智慧交通是在这近几年喊出来的口号，随着城市的停车压力，人们都在迫切需要能够解决这些问题，但是，我们冷静分析这些年的进展，就会发现，喊出了一些口号，提出一些美好的愿景，但却一直未能实现，在这智能化的城市当中，忽视任何一个基本环节，都将导致智慧的“不能”。那么这是什么原因呢?智慧停车发展道路上，还需突破哪些障碍?

　　一、缔造全国化的智能交通大数据

　　智能交通的基本作用，是通过交通领域全业态数据的立体采集与处理，以支撑更聪明的交通建设、管理、运行决策。这种以数据支撑的科学决策，小到自动驾驶、出行时间管理，大到路网的运能调配、运送方式决策、交通管理绩效评价等。

　　由于交通问题的多样性和社会性，交通类数据的采集和处理本应是社会性的工作，然而，由于行政架构上遍布多部门，地理架构上遍布全国，事实上又形成了数据割据和断层的局面。很多时候，掌握各类数据的各部门，没有自发的愿望，也没有机制去激励其分享这些数据。

　　在大数据时代背景下，突破行政管辖权属的制约，通过政策乃至立法强行推动所有公共数据的公开;用更微观的手段建立更宏观的视野，更好地发挥中央行政干预优势，缔造全国“一盘棋”的智能交通数据支撑体系。

　　二、车辆身份识别和动态采集能力

　　鉴别和采集车辆身份的能力，是实现交通智能化管理的基本立足点。在每一路段上都能直接获取途经车辆可识别的基本信息、掌握车辆的实时通行数据，才能建立车的基本通行统计类数据，从而实现实时监控、定性和定位采集、提前预测、及时预警，完成区域协调、路网流量调配、控制、疏导、收费和安防等任务。所有这些工作的关键，就是“车辆身份”的自动鉴别和采集。这涉及到手段和效率、成本和质量以及分析的思路和运用的方法。

　　在不良视认条件或车辆高速运行状态下，车牌信息采集成功率低，数据质量不可靠。这就严重影响了智能化管理的努力和进步。而近年来出现的高清号牌呈现技术，正在将车辆身份识别技术推向更高境界。德立达停车系统就是全程以先进的车牌识别技术来控制，最高可达99.7%，在有效建立车辆身份自动化识别与采集系统之前，大量的智能交通功能无法实质性推进。

　　三、超高的数据分析能力的人才

　　城市交通管理的关键是实现居民出行时间的优化，即能够获得稳定和合理的通勤时间。其基本的思路，就是获得所有车辆的出行轨迹和起始点之间的时间记录数据。如果获得的这些数据几乎没有瑕疵，结论自然就能浮出水面。

　　具备这种数据分析能力后，不仅可以评价交通管理措施的效果，还可以准确地测算出通勤车流对路网的压力点和时间点，进而预测各个路网将在未来某时刻会出现的交通流量，以及进行更精准的流速预告。这种服务能力，要比向社会提供一个全市路网车速的指数，有更现实的服务意义;对调配路网资源也有莫大好处，对及时调整交通控制措施、降低怠速排放、改善空气质量等，也有莫大贡献。

　　要具备这样的数据分析能力，就要培养专业人才梯队。这支队伍不仅要懂计算机和通信技术，还要懂交通，懂统计学和社会学。总之，一支具备综合学科技术素养的高素质队伍才能胜任需要。在这方面，我们的人才培育机制，特别是用人机制，还有很大改善空间。

　　智能交通行业不断发展，市场潜力日益庞大，在移动互联网市场时代的影响下，智能交通发展也跟随移动互联网思维，会越来越好，但实现智慧城市交通，任重而道远，不仅是在管理、技术上，还有需要有相关的政策，多方面的改进才是实现智慧交通的最好的道路。

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