摘要：大数据与人工智能的融合为城市交通治理提供了强大的技术支持。本文分析了两者在城市交通治理中的核心作用，并结合实际案例探讨了其应用路径。从数据采集与分析、智能化交通监测到精准决策支持，融合技术显著提升了交通治理的效率与科学性。同时，通过探讨大数据与人工智能在实时交通调度、智能信号控制、城市交通规划等领域的实际应用，明确了当前的技术难点及未来发展方向。研究表明，技术融合不仅优化了城市交通管理体系，还为智慧城市建设提供了重要支撑。

关键词：大数据；人工智能；交通治理

一、大数据与人工智能在交通治理中的应用价值

（一）大数据驱动下的交通信息采集与处理优势

大数据技术在城市交通治理中具有重要作用，其核心优势在于对多源交通数据的高效采集、整合与处理。通过物联网设备、视频监控系统和车载传感器等多种数据采集手段，可以实时收集交通流量、道路拥堵情况和事故信息等海量数据。这些数据不仅来源广泛，还具有更新快、时效性强的特点，为城市交通治理提供了坚实的数据基础。大数据处理技术能够对这些海量信息进行分类、筛选和清洗，消除冗余数据并提升数据质量。基于高效的数据处理能力，管理者可以全面了解城市交通运行的实时状态，发现潜在问题并做出针对性调整。此外，大数据的挖掘能力能够揭示隐藏的交通模式和趋势，例如高峰时段的道路使用规律、拥堵热点分布等，为交通规划和政策制定提供科学依据。

（二）人工智能在交通监测与优化中的技术优势

人工智能技术为城市交通治理注入了强大的分析和决策能力，其在交通监测与优化中的技术优势尤为突出。通过计算机视觉和深度学习算法，人工智能可以实现对交通图像和视频的高效解析，从而快速识别道路拥堵、交通事故以及违规行为。人工智能还在交通优化中展现出卓越的应用前景，例如基于强化学习算法的信号灯优化系统，可以根据实时车流量动态调整红绿灯周期，最大限度提高通行效率。此外，人工智能还支持自动驾驶技术的发展，通过传感器数据融合和路径规划算法，实现对复杂道路环境的精准感知和决策，为未来的智能交通奠定技术基础。

（三）融合技术推动城市交通治理创新的潜力

大数据与人工智能的融合正在推动城市交通治理向智能化、精准化和高效化方向发展，为城市管理注入创新活力。两者结合的核心在于将海量交通数据与人工智能算法深度融合，实现从数据采集、分析到决策执行的闭环管理。例如，在交通流量预测领域，大数据为人工智能提供了全面的数据支持，人工智能则通过机器学习算法对数据进行分析，生成精准的流量预测模型，帮助管理者制定动态调度方案。在智能交通控制方面，人工智能利用大数据训练出的深度学习模型，对不同交通场景进行自动优化，提高交通信号的适应性和通行效率。此外，融合技术还为智慧出行平台提供了技术支撑，例如通过大数据平台整合城市公交、地铁和共享出行信息，利用人工智能推荐最优出行路径，为市民提供个性化的出行方案。

二、大数据与人工智能赋能交通治理的具体路径探索

（一）实时交通监测与智能预警系统的构建

实时交通监测与智能预警系统是大数据与人工智能在交通治理中的重要应用，通过整合多源数据和智能分析技术，实现对交通动态的实时掌控与风险预警。数据采集方面，系统依托路面摄像头、车载设备和物联网传感器，获取车辆流量、车速和路况变化等多维信息，并通过5G网络实现数据的高速传输和实时更新。人工智能技术通过计算机视觉和深度学习算法对视频流和传感器数据进行解析，可以快速识别交通事故、拥堵点以及异常行为。结合大数据平台的分析能力，系统能够动态评估道路的运行状况，并生成风险预警信号，例如潜在的事故高发区域或气候条件对交通的影响。系统还可通过与导航应用联动，将预警信息传递给驾驶员和管理者，帮助他们及时调整行驶路线或部署应急措施。

（二）基于人工智能的智能信号控制与优化

人工智能赋能的智能信号控制技术是缓解城市交通拥堵的重要手段，其核心在于动态调整信号灯周期，以适应实时车流量的变化。系统通过大数据平台获取交通流量信息，结合道路类型、行驶速度和红绿灯设置等数据，训练深度学习模型，形成最优信号控制策略。强化学习算法在这一过程中发挥了重要作用，通过模拟不同交通场景，优化信号灯切换时间，最大限度减少车辆等待时间和交叉口拥堵现象。例如，在高峰时段，系统可优先为主干道开放更多通行时间，而在非高峰时段则调整信号灯周期以节能降耗。此外，人工智能还支持多路交叉口的协同信号优化，实现区域范围内的通行效率最大化。这一技术不仅提升了道路使用效率，还减少了车辆的燃油消耗和尾气排放，为绿色交通发展提供了技术支持。

（三）大数据驱动下的城市交通规划与模拟

大数据技术为城市交通规划提供了全新的数据支持和科学依据，通过对历史交通数据的分析，揭示城市道路网络的使用规律和潜在问题。系统通过对车辆流量、出行需求和事故分布等多维数据的挖掘，评估现有交通设施的运行效率，并识别交通瓶颈区域和功能缺失的路段。例如，通过热力图分析，可以清晰显示高峰时段的拥堵热点，为新建道路或优化现有设施提供方向。基于这些数据，管理者可以利用交通模拟平台开展场景模拟，测试不同规划方案的可行性和潜在影响。例如，通过模拟路口改造或公交专用道设置的效果，量化其对交通流量和出行时间的改善程度。

（四）交通流量预测与动态调度方案的应用

交通流量预测是实现交通动态调度的基础，其关键在于利用大数据和人工智能算法对未来流量趋势进行精准预测。通过对历史交通数据、天气条件、节假日规律和社会活动的综合分析，系统能够生成不同时间段的交通流量预测模型。人工神经网络和时间序列分析算法是流量预测的重要工具，它们能够从复杂的数据中提取相关性，预测流量变化的趋势。例如，系统可以提前识别节假日返程高峰的拥堵风险，帮助管理者制定分流策略和应急预案。在动态调度方面，系统基于实时流量数据调整公共交通的发车频率和路线优化，例如在高峰时段增发公交班次或调整共享单车的分布位置，以缓解局部区域的压力。流量预测与动态调度方案的结合，使交通管理更加主动和精准，有效减少了城市交通的运行压力。

（五）融合技术在智慧出行平台中的实践应用

大数据与人工智能的融合在智慧出行平台中发挥了重要作用，为市民提供高效便捷的出行服务。智慧出行平台通过整合公交、地铁、共享单车和出租车等多种交通方式的数据，结合用户的实时位置和出行需求，利用人工智能算法推荐最优的出行路径和方式。例如，平台可在高峰时段建议用户选择公交专用道线路以避开拥堵区域，或提供步行与公共交通相结合的混合出行方案。此外，平台还可基于用户历史行为和出行习惯，提供个性化服务，例如提前推送最适合的出行时间和路线建议。数据驱动的动态定价策略是智慧出行平台的一大亮点，通过实时调控共享单车或网约车的定价，优化资源分配并激励用户错峰出行。

结束语：

大数据与人工智能的深度融合正在为城市交通治理注入新的活力，通过技术赋能，交通管理变得更加科学、高效和智能化。未来，需要加强技术开发与实际需求的深度对接，构建开放共享的技术生态系统。同时，需注重隐私保护与法律法规的完善，推动融合技术在更广领域实现高效应用，为智慧城市建设奠定坚实基础。

参考文献：

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[2]王秀丽，文静，岳秋菊.大数据技术在智慧城市规划中的应用[J].信息与电脑（理论版），2023，35（22）：17-19.