在城市化进程日益加快、机动化迅速增长的背景下，我国智能交通中的大数据分析与应用、大数据与网联汽车/自主驾驶车辆融合、网联汽车/自主驾驶车辆测试等学术前沿，已经成为智能交通领域甚至是全社会共同关注的热点。

　　一、大数据时代改变传统公共交通管理的路径大数据可以跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化将用户可能利用的各种交通数据纳入系统，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，通过在大数据中进行集成检索、利用和分析来提取相关信息，满足各种交通需求，以解决实时交通障碍。

　　二、大数据下智能交通的优势智能交通数据处理体系的构成一般由输入交通数据(静态与动态数据)——数据处理(实时数据处理)——数据存储(大数据)——数据查询，检索，可规划——用户等组成。大数据能较好的配置公共交通信息资源。传统的交通部门权责界定未厘清，专业分工的细化也促使公共交通管理部门职能重叠，因而在运营上浪费大量人力、物力。大数据能辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案，在各个交通部门之间合理配置交通职能，针对有关道路问题进行合理信息资源配置。大数据在解决公共交通问题上具有以下优势：

　　1、在对公共交通的车辆进行配置过程中，配置成本会随着大数据的聚合而减小，这种高效配置能提高车辆的有效路段里程，进而提高交通运输效率;

　　2、一旦某个路段发生问题，能立刻从大数据中调出有用信息，确保交通的连贯性和持续性;

　　3、大数据具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，可随时针对公共交通的动态性给予实时监控。在智能交通管理下，尽管引入处理大数据的超级计算机需要耗费一定资金，每年对其的维护也需耗费一定财力，但是从长远来看，其经济效益更大。

　　应用大数据可以减小交通堵塞。将用户分析之后，转化为一张完整的道路交通状况地图，并在地图上以同颜色标示各个路段的运行现状，以确定造成交通堵塞的地点、应用大数据处理恶劣天气的道路状况。使用来自气象信息站和交通高速数的信息，以评估对关键路线的道路进行清理所要耗费的时间，从而提高处理道路状况的效率。

　　应用大数据可以评估路况。使用交通的高速数据和分析，以评估出关键路段的行驶可靠性。定位拥挤路段，为拥堵路段的司机指明疏通路段。