智慧城市的構建，其關鍵要素必然包括智慧高效的交通運輸系統。特別是隨著“智慧交通”列入“十三五”交通運輸重點規劃之后，各地政府加快了對城市交通的投入，城市交通智能化建設初見成效。

　　智慧交通加速發展，面臨兩大新挑戰

　　自2011年起，我國智慧城市建設百花齊放，呈逐年增長的態勢，其中北上廣等大型城市的建設模式成為其他城市學習的優質范例。如今，現代交通已經從早先的基礎設施建設為中心，升級到了以科學技術管理和新興技術手段相結合的的深度運作，但當下仍面臨兩大挑戰——行業信息孤島多和大數據研判展示難。

　　城市智慧交通的建設需要匯集市政行業、公共交通管理部門、機場、碼頭、商圈、住宅區等各個城市組成部分的交通信息數據，這些數據分散在城市的各個“點”上。由于信息采集設備、環境等因素的差異，導致數據信息無法共享交流。

　　要實現真正的智慧交通，需利用各方面收集到的交通數據將城市交通動態進行實時可視化管理，讓城市管理者一目了然。目前，鋪設的交通設備都在日夜不停的產生活動數據、環境數據，但如何塑造出城市級數據研判分析展示應用，是亟待突破的重難點之一。

　　從智慧停車入手，交通智慧化由點到線

　　智慧停車作為城市交通的“骨骼”，是步入智慧城市的必經環節。隨著城市人口逐漸增多，汽車保有量逐年增加，停車場的建設必然會覆蓋城市各個角落。如果能通過這一行業，對百姓出行決策相關數據進行采集，這將會為城市發展決策提供精準可靠的依據。

　　以ETCP推出的城市級智慧停車平臺為例，該平臺囊括了B端和C端用戶，實現了C端從出行決策到服務預定、行進引流......直至出口導航的出行全閉環。在涉及行業眾多的B端領域，針對商業綜合體、寫字樓、交通樞紐、大型公共場所、酒店、社區、醫院等不同需求方，推出了無人值守解決方案、智能化運營平臺，硬件產品解決方案、商家優免解決方案等 7大產品體系。當ETCP智慧停車場鋪設完成之后，通過其自主研發的智慧停車大數據云控制平臺，就可打破信息孤島，根據上述數據生成城市停車場實時熱力飽和圖，并且提供停車指數分析及輔助交通研判等功能，實現對交通狀況的可視化管理。

　　同時，根據城市停車場實時熱力飽和圖，可以倒推及預測城市道路通行率，為城市規劃和城市空間布局提供更精準的數據依據。通過這些數據，由點到線，整合其他信息資源形成城市立體建模，隨之而來的就是全面的智慧化。

　　智慧交通數據，打造“城市超級大腦”

　　如今，“數據驅動發展”正成為時代發展的主題。通過大數據智能化環境，智慧城市將從一個虛無縹緲的目標，變成了城市發展的戰略和手段。在此之前，必須要有長期海量的數據采集和標注，才能為城市建設提供足夠的數據累積。而搭建以智慧停車為核心的智能交通體系，無疑能將智慧無處不在地融入了城市的基因和血脈，以超高密度數據平臺更好的支撐智慧城市精準運營。