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智慧交通大数据应用中的问题分析与对策
当前，道路交通的快速建设，车辆的普及让传统的交通管理面临着越来越多的问题，为了改变这一尴尬局面，进行大数据应用，利用计算机技术来进行协同管理，不仅让相关的交通管理水平得到了提升，也从一定程度上利用对车流量的监控，以及相关的系统，减轻了城市交通拥堵问题。我们可以看到大数据在应用中的诸多优势，但是，由于技术水平的局限，规章制度的缺失，让大数据的应用还存在许多缺陷，让指挥交通的建设止步不前。
1 智慧交通大数据应用中的问题
1.1 标准化不足，制度缺失
在大数据的应用中，由于起步较晚，再加上交通信息本身具有数量巨大、分散以及复杂的特性，导致在进行智慧交通工作时很难做到标准化。另外由于没有硬性指标来对智慧交通工作进行规范，因此造成了管理方式混乱，管理设备不一，管理水平相差甚大的局面。另一方面，在管理制度上，并没有以国家为主导的，标准化的规章，导致各部门之间没有一个约束规范，导致各部门之间配合不足，资源共享性差，相关的交通部门，信息部门以及管理部门之间合作不足。正是因为没有硬性指标规定，导致在大数据应用的管理上存在着很大的局限性。并没有做到标准化管理和科学管理，没有标准的指引，智慧交通就会陷入混乱，不仅效率低下而且也会造成资源的浪费和重复工作，严重地制约了智慧交通工作的开展。

实际上，很多量级接近的国内公司都是平安的“战友”。他们也在针对智慧型城市进行着战略布局，只不过着重点不同。譬如华为更注重基础设施建造，腾讯看重互联网链接，而阿里则落脚在了商务和生活方面。相较之下，平安的发力点要更为宏观一些，他们希望成长为全面、系统的**全案供应商。而智慧交通，是其中和民生密切关联的一个方向。
而事故较速处理平台，则是一个和平安自身利益有直接关联的解决方案。它能运用AI图片识别和视频分析，对事故进行远程定责定损。除了提高事故快撤效率外，还能针对可疑事故进行甄别。对所有的保险公司来说，通过谎报、进行的骗保行为，是一项数额庞大的不必要开支。
AI语音助手是服务行业的大势所趋，譬如今年年中，菜鸟物流就发布了一个AI语音客服。它可以拨打海量电话，同收件人进行电话沟通，并将相应信息反馈给快递员。在为深圳交通局搭建智能交通服务平台时，平安公司动用了大数据分析、AI、云存储等技术，为市民提供了一个悟性非常高的电话客服，将“答非所问”等低级失误的发生率控制到低。
因为智能，所以平安

自动驾驶离我们还有多远？这是很多人急切关注的问题。在大会车路协同自动驾驶国际论坛上，国内首份《车路协同自动驾驶发展报告》正式发布。
“如果自动驾驶不仅致力于让车‘聪明’起来，还让道路变得‘聪明’，那么大规模自动驾驶或将提前10至15年到来。”中国公路学会自动驾驶工作会主任冉斌说，以“**级高速公路”为支撑的自动驾驶走的是车路协同的路子，也被业内认为是实现自动驾驶的主要甚至路径。
据介绍，在车辆智能化、网联化和道路智能化的三维架构下，车路协同自动驾驶系统更具前景：通过建设具有感知、融合、路径规划、控制、通讯的路侧系统，能使车辆自动驾驶的门槛大大降低；只需布设成本较低的车载设备，便可使车辆初步具有自动驾驶能力，同时自动驾驶技术配合**道可大幅减少驾驶反应时间、降低行车间距，进而提升道路通行能力。