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智慧交通沙盤模型的核心是“智慧”，為(wei) 交通安裝一個(ge) “大腦”，使其能夠有效消化吸收采集到的基礎數據信息。一是可以及時篩選、深度分析、充分共享交通數據及相關(guan) 數據，進而對交通進行實時響應、有效反饋、多維利用、微調微調微調，提高城市路段的通行效率，用管理和技術手段解決(jue) 城市交通擁堵、資源浪費和安全事故。

智能交通模型隨著技術的發展，物聯網、大數據、雲(yun) 計算、機器學習(xi) 、人工智能等高新技術融入交通領域，使得智慧交通沙盤模型真正實現“智慧化”成為(wei) 可能。據此，提出了智慧交通沙盤模型未來的重點研究方向：

1、車聯網技術(智慧交通沙盤模型)在車輛、道路、行人與(yu) 互聯網的交互過程中，車聯網實現車輛與(yu) 公共網絡的動態移動通信，是物聯網技術在交通係統領域的典型應用，也是未來智慧交通沙盤模型發展的舉(ju) 措之一。

車聯網是利用無線通信、傳(chuan) 感器檢測等技術采集車輛、道路、環境等信息的綜合網絡。通過車-車(V2V)、車-路(V2R)、車-人(V2P)等信息的交互和共享。可以實現車輛與(yu) 基礎設施之間的智能協作與(yu) 配合，從(cong) 而實現智能交通管理控製、智能車輛控製和智能動態信息服務。

車聯網的應用主要包括：通過碰撞預警、電子路標、紅綠燈預警、在線車輛診斷、路麵濕滑檢測等方式為(wei) 駕駛員提供即時預警，提升行車安全，為(wei) 人們(men) 的人身安全增添又一保障；通過城市交通管理、交通擁堵檢測、路徑規劃、高速公路收費和公共交通管理，可以提高道路的通行效率，緩解交通擁堵。

2、浮動車技術(智慧交通沙盤模型)浮動車技術也是物聯網在交通領域的一個(ge) 應用。其特點是成本低、效率高、實時性強、覆蓋麵大。它特別適合交通態勢感知，能夠實時反映道路擁堵等交通信息，能夠為(wei) 交通管理部門和公眾(zhong) 提供動態、準確的交通管製和誘導信息，將是智慧交通沙盤模型係統中強大的“感知天線”。浮動車主要利用定位技術、無線通信技術和信息處理技術，采集車輛在道路上的瞬時速度、位置和行駛時間等交通數據。

3、5g通信技術（智慧交通沙盤模型）；第五代移動通信；它將集成大規模天線陣列、超密集網絡、終端直接連接和認知無線電等先進技術。5g近年來將逐步發展成熟，為(wei) 智慧交通沙盤模式的發展提供新的動力源。5g的優(you) 勢在於(yu) 其極高的速率、巨大的容量和極低的延遲。

與(yu) 4G網絡相比，傳(chuan) 輸速率提高10~100倍，峰值傳(chuan) 輸速率達到10Gbits，端到端延遲達到毫秒級，連接設備密度提高10~100倍，業(ye) 務密度提高1000倍，頻譜效率提高5~10倍，能保證500kmh速度下的用戶體(ti) 驗，5g設計時考慮了人與(yu) 物、物與(yu) 物的互聯，真正幫助全社會(hui) 建立“萬(wan) 物互聯”。

例如，它可以使車聯網具有更靈活的架構和新的係統元素；5g車載設備OBU、5g基站、5g移動終端、5g雲(yun) 服務器等。在未來的智慧交通沙盤模型中，5g技術將成為(wei) 一股洪流，這將極大地推動智慧交通沙盤模型的發展

4、大數據、雲(yun) 計算、機器學習(xi) 、人工智能技術；讓我們(men) 先簡單地談談這些名詞，這對每個(ge) 人來說都更容易理解。大數據的本質是大量的結構化和非結構化數據。由於(yu) 數據量太大，無法直接使用，因此需要從(cong) 中獲取有價(jia) 值的內(nei) 容或所需的數據。這是大數據應用。

雲(yun) 計算是使計算、存儲(chu) 、網絡、數據、算法、應用和其他軟硬件資源，如電能，隨時隨地即插即用。簡單地說，對於(yu) 機器學習(xi) 來說，就是設計一些能夠使計算機自動學習(xi) 的算法。當學習(xi) 數據量達到一定水平時，就具有一定的“思維能力”，可以理解為(wei) “智力”。人工智能AI它依靠計算機而不是人腦來思考大數據，而且可能比人思考得更全麵、更快。

這些技術相輔相成。大數據和雲(yun) 計算之間的關(guan) 係就像硬幣的正麵和背麵一樣不可分割。大數據不能由一台計算機處理。必須采用分布式計算體(ti) 係結構。海量數據的挖掘必須依靠雲(yun) 計算的分布式處理、分布式數據庫、雲(yun) 存儲(chu) 和虛擬化技術。大數據應用依賴於(yu) 機器學習(xi) 和人工智能的底層支持。

相反，大數據為(wei) 機器學習(xi) 和人工智能提供了大量學習(xi) 材料。這些技術的開發和應用能夠真正實現交通的“智慧”，主要體(ti) 現在以下幾個(ge) 方麵：讓用戶獲得更準確、更便捷的服務，如在動態交通網絡中選擇更合理、更便捷的出行方案。

減少人力投入，如交通執法、越來越少的人工幹預、後台自動處理和場外處理，減少人工投入，使人們(men) 從(cong) 單調重複的工作中解脫出來。使管理者和決(jue) 策者的判斷更加合理。例如，在交通道路規劃與(yu) 優(you) 化中，通過收集全覆蓋、長時間的交通出行數據，利用大數據分析計算出人們(men) 的出行路線和交通偏好，為(wei) 道路規劃與(yu) 優(you) 化提供依據。作為(wei) 大數據應用案例，對某省高速公路大數據的綜合分析如下：圖表中顯示了該省交通事件和交通事故的數據，包括最近30天交通事件的類型構成、最近30天的交通事件交通事故，最近90天交通事故的連鎖比較和排名，讓交通管理人員通過圖表直觀了解交通狀況。

5、智慧停車（智慧交通沙盤模型）智慧交通沙盤模型不僅(jin) 要考慮“動”，還要考慮“靜”。停車難問題出現在各個(ge) 城市。市級停車管理係統的停車資源有哪些？與(yu) 基於(yu) 互聯網的停車信息平台的資源互通；市級停車管理係統如何介入更多的停車場動態信息，是智慧交通沙盤模型開發的重點。這些問題的解決(jue) 需要更多的政府政策和法律。支持，本文先不討論這些，隻從(cong) 技術角度考慮智能停車係統。智慧停車係統的建立可以分為(wei) 三個(ge) 部分：

（1）建立市級停車信息數據庫，並對外開放；

（2）建設智能立體(ti) 停車庫和自動停車基礎設施；

（3）建立麵向公眾(zhong) 的停車信息數據庫停車引導信息平台；現在大部分城市都在努力建設路邊停車收費係統，建立市級停車場。

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