最近几年，城市机动车保有量增长惊人，客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析，当车辆保有量年增长率超过20%的话，将会导致当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量增长，引发交通问题。
现阶段我国路网存在着密度低、功能混乱、支路短缺、道间距过大等缺陷，还处在低速交通系统的阶段，无法满足汽车保有量持续增长的城市交通需求，阻碍着汽车化在城市的实现，影响着智慧城市建设。
而且，我国城市普遍都存在着交通控制管理和交通安全管理的现代化设施较少的情况，由于交通设施明显不足，还有不少的交通管理疏漏，导致交通事故率居高不下。在城市交通问题日益突出的形势下，智能交通提出并强调将大数据等新一代科学技术有效地综合运用于交通领域，加强人、车、道路的联系、配合、和谐，提高交通通行效率，缓解交通阻塞，减少交通事故，减轻环境污染。
大数据应用技术主要包括数据收集、数据整合、数据分析、数据处理等内容，通过大数据这一现代化技术来对交通数据进行处理和管理，提高对数据的利用价值。大数据技术在交通领域的应用体现在三个方面：
一、对道路信息的智能监测与收集应用。人工智能大数据的时代，数据是一切算法和智能的基石。大数据技术下的AI智能摄像机可实时监测和记录下道路上车辆的行驶速度、数量和道路状况，并通过高速信息传输网络送至综合管理平台进行分析和处理，帮助交通管理部门做出当下的判断和决策。
二、对城市道路信号灯智能调节系统中的应用。雷视融合全息道路感知系统能有效统计城市各道路的实时车流等信息，在大数据技术的支持下，对车辆来往数量、拥堵路段等通过智能系统进行有效控制，配合实现道路交通的智慧配时，对道路信号等进行自动调节，避免造成道路拥堵。
三、对交通事故的风险预警能力的应用。利用大数据技术优势，实时通过对大量详实的交通数据进行快速分析反馈，可判断和预测道路可能存在的交通事件和事故风险，便可联动硬件产品进行预警提示，如此能有效防止交通事故，避免造成车路堵塞的情况。
交通行业发展至今，在获得人工智能技术的深度赋能之前，我们对于每条路、每个路口、每个路段到底每天行驶着多少辆车，每个路口直行几辆、左转几辆、右转几辆等。这些道路的运营数据是不清楚的，因为缺乏智能化的记录手段，所以就无法明确地知道这部分数据，对于数据的分析利用也做得不够。在具备感知算法和行为算法的基础上，中兴飞流研发了更深层次的认知算法，能够通过大数据分析对交通系统进行评价和优化。
中兴飞流建立了完整的时空大数据库，通过精准地识别和存储时空数据进行更深层次的人工智能分析，研判海量数据，根据节假日和不同的天气状况展开多维度的深度学习，对标准的路况、拓展路况、交通态势等进行更深层次的分析，包括拥堵成因的分析、违法成因的分析、事件的成因分析以及路况仿真预测等，不仅保障交通安全和畅通，而且为出行提供最优方案，真正地做好交通组织研判。
在AI视频智能分析领域，中兴飞流有着深厚的技术沉淀和行业远见。从最早的感知智能、基础数据到行为智能，中兴飞流一直擅长以问题来驱动技术、用技术解决问题，“速观”产品在全国多条高速公路落地。
在“技术立业、专业制胜”的愿景的指引下，中兴飞流始终致力于打造安全、高效的交通环境，这是一家科技企业的责任和担当。未来，中兴飞流将继续深耕行业、优化算法，为智慧交通的变革与升级提供更多解决方案。
