以城市智能交通和智能交通新技术两个角度为重点，盘点了智能交通发展现状，分析了关键技术及其发展状态；探讨了交通大数据平台及其应用、视频技术、分析研判技术、交通控制技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术等关键技术的未来发展；结合交通强国战略要求，提出了未来智能交通发展的重点方向与建议。

智能交通系统（intelligent transport system，ITS）是现代交通的一项前沿技术，自1994年正式确定名称以来，迄今已发展了20多年。随着前沿技术的发展和出行者需求的变化，ITS领域出现了与以往不同的、特色鲜明的技术方向和研发热点。分析了近期国际ITS研发热点和最新动态，探讨了新一代信息技术带来的智能交通技术变革和热点领域变化，提出了智能交通系统演进的方向和产业方向。对照中国ITS近几年的发展，分析了国内外发展思路的异同以及发达国家研发热点的启示，对智能交通系统发展提出了建议，认为应实事求是地对待国内外的差距和异同、加强智能交通特色技术的研发、建立以产业推动为主的新发展模式等。

通过分析绿色交通当前的发展态势，结合国内外发展的实际情况以及新型城镇化发展的要求，从宏观、中观、微观3个层面分析了绿色交通发展面临的挑战。提出绿色交通的发展应该关注各城市、各地区的差异化特征，并需要在不断应对新技术挑战的基础上，全面提升交通与用地布局的协调性，同时应全力优化交通结构，关注细节，建立"公共交通+慢行"主导的交通模式。

信息化在高速铁路保安全、提效率、控成本、增效益中发挥了重要的作用。概括了中国高速铁路的建设成就，总结了高速铁路信息化建设现状，分析了智能高铁的理念和特征，阐述了智能高铁的发展方向。

围绕民航智能化发展，分析了影响民航未来发展的关键因素，研究了国际民航发展态势，阐述了中国民航智能化发展面临的形势和采取的举措，提出了中国民航智能化发展的目标和愿景。

随着交通运输服务与管理信息化、智能化的发展，行业内集中了大量丰富的数据资源。分析了交通运输大数据的特点、类型及数据量，简述了综合交通出行大数据开放云平台的构架、功能和应用效果。通过研究交通运输大数据在交通拥堵治理、高速公路智能稽查、客流统计及民航空管等方面的应用案例，指出交通运输大数据发展及应用趋势混杂性更强，分析处理结果可能会有相互矛盾的情况，随着数据量的增加，不精确性对整个分析结论的影响力变小；当数据量扩大后，简单算法可能更加实用等。

通过较为经济的方式实时感知交通路网运行状况是支撑交通安全畅通的基础条件，而交通事件快速准确发现和交通数据及时可靠采集是其中的难点问题。传统的交通事件和交通数据监测采集方式在直观性、时效性、性价比等方面存在不同程度的提升空间。近年来，视频大数据和人工智能的发展，为上述问题的解决提供了新的思路。回顾了智能视频分析在交通领域的研究历史及应用局限，提出了视频大数据的特征内涵，设计了视频大数据驱动的人工智能平台，展示了面向高速交通的解决方案及应用效果。

悉尼自适应交通控制系统（SCATS）、绿信比-周期-相位差优化技术（SCOOT）及Smooth采用自适应交通信号灯控制方法，对城市道路口的交通信号灯进行了有效控制。随着深圳城市交通流量急剧增长，深圳交警在自主研发Smooth信号控制式基础上，提出实时、分布式、自适应调控要求，联合创新了人工信号控制方案TrafficGo，探索基于深度神经网络的强化学习，通过在线学习各种流量负荷，实时推理计算信控时段、相位、相序、信号周期、绿信比、相位差，进一步优化了交通信号灯的控制模式。介绍了在交通信号灯控制中运用的强化学习模型，实地测评表明，其取得了一定改进效果。