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在阿里巴巴集团技术会王坚眼中，世界上遥远的距离是红绿灯和交通监控摄像头之间的距离。“它们都在一根杆子上，却没有通过数据被连接过。监控摄像头看到的东西不
会变成红绿灯的行动，交通一定会堵。”
如今，“远的距离”正在被拉近。阿里云工作人员表示，通过城市事件感知与智能处理后台，能够实现信号灯优化、交通事件实时识别、应急车辆优先调度等功能。去年，马来西亚首都吉隆坡曾引入阿里云城市大脑。测试结果表明，城市大脑可使当地通行效率提高12%。
治理交通拥堵，只是交通大脑的起点。本届大会，高德地图联合阿里云针对智慧路网建设推出了智慧高速解决方案。该方案在不久前举办的2019中国国际大数据产业博览会上获得科技成果奖之新技术奖。
很多国家和地区，针对“交通的未来”都有着自己的想法。如日本的智慧道路，美国的无人驾驶，欧洲的绿色出行。而国内目前亟待解决的，必然是前面所提到的四大痛点。在平安的构想中，未来的道路环境将被智能化的力量全方位覆盖。在你拐入一条道路之前，就能提前知道它是否拥堵，走完大概要用多长时间。遇到碰瓷或等问题时，远程违法识别技术将还你一个清白。发生事故后可以快速撤离现场，一切定责分析由ai执行……
重要的是，这些美好愿景能够和无人驾驶、清洁能源等未来大趋势完美结合，乃至成为彼此的黄金搭档。如果未来l5级自动驾驶得到普及，你不仅能在躺在后排睡觉，还可以将规划佳路线的任务下放给行车电脑。还原生活本真的一面，正是科技发展的大意义。
对于城市管理而言，通过全方位解决方案获得更高效、精准的数据信息，也能大量节省人力开支。在过去，调查取证和违法识别的效率相当有限，以致于事故处理时也容易产生定责争议。而在深圳试点时，平安推出的智慧交通解决方案已经收获了非常不错的反馈。从日常的道路疏导，到事故定责，再到善后环节的智能语音交互，较之以往的工作都有了明显改观。对交警而言，这又何尝不是一次效果显著的体验升级？
1.2 专业人才缺乏
高级数据人才必须要具备较强的理论基础和专业技能，对于计算机技术和数据业务要熟练，不管是在理论指导上还是在实际工作中都需要有较高的个人能力。随着智慧交通的发展，对于相关人员的综合素质也有了新的要求，但是就目前智慧交通人员的情况来看，综合素质偏低，在管理水平上比较欠缺，在大数据应用上束手束脚，技术应用方面也存在较大的局限性，管理水平和专业精通的综合性复合人才更是少之又少，导致大数据的推广应用受到了较大的阻碍。正是因为相关人员的综合素质问题，导致在进行实际的智慧交通工作中，不仅效率低下，操作不合规现象屡有发生，另外新设备和新的管理方法不容易被接受和应用，严重阻碍了智慧交通建设工作的展开。
1.3 交通数据共享性能差
对于整个智慧交通来说，其自身具有工作量大、工作分散性以复杂性特点，为了对其进行有效的管理，一般都会让各部门协调合作，但是目前来看，各部门之间沟通合作层次较低，在数据共享上存在很大的问题。相关部门无法提供正确的交通数据，无法达成深层次的合作，直接影响了指挥交通建设的推进。

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