数据显示，2016年中国智能交通市场规模414.4亿，增长率达到33.5%，增速再创新高，行业已进入高速发展阶段。庞大的市场吸引着大量企业加入这一领域：百度宣布开放“阿波罗计划”，着力搭建完整的自动驾驶系统；阿里云为杭州打造ET，利用“AI城市大脑”解决方案发展智能交通；神州优车力推UTOP平台，通过人工智能优化网约车体验；六点整北斗研发北斗即时判警保联动系统，通过北斗高精度定位还原现场，实现线上事故处理，提升效率……

互联网巨头在争相布局交通领域的同时，相应的交通问题也愈发清晰的被剖析出来。一是长久以来传统交通理论与方法立足孤立数据导致规划独立。综合交通调查5-10年一次，限于抽样率，难以研究交通出行组群结构和行为变化特征，更难实现对交通的全息观测；在连续观测的信息环境下，传统理论方法难以适应大规模、实时、动态、个性化、多模式综合交通系统分析的需要。

二是“数据孤岛+模型”无法支撑综合交通协同发展。具体表现为数据来源多样，未实现统一处理；数据质量参差不齐，未实现数据清理；交通控制缺乏协同联动，集成化、智能化水平低。三是综合交通管理服务薄弱。缺少信息共享渠道、手段，信息共享内容范围模糊以及基于多源信息的集成服务及手段不够丰富，导致出行滞阻。

基于此，有专家指出，新一代信息技术与城市群综合交通的深度融合，将在大数据空间中打造城市群便捷出行系统。利用空天地一体化使网络数据采集/运行决策更快、更全、更准；利用大数据技术去洞察、理解、预测复杂交通系统；利用人工智能实现智能决策、柔性服务、按需订制。

利用全新技术，整合行业数据，形成地面公交、出租汽车、轨道交通、路网建设、汽车服务、港口、航空等领域的一体化智能管理。如阿里云的“AI城市大脑”与六点整北斗的“北斗即时判”，正是利用大数据+云计算的方法，提供决策依据甚至预判机制。可用于车辆疏导，基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。