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交通领域的数据多种多样，来源多元化。主要有四类:运管部门(运管、路政、综合执法、公路运营等。)、交通管理部门(交管/交警)、运输生产单位(运输企业、渣土、工程机械、互联网出行等企业)和信息服务单位(出行信息服务平台、车队管理运营商、停车信息服务、在线货运平台/智能物流、汽车维修电子档案、在线售票等。).
其中交通和交管的数据量Z大，也Z宏观，还涉及交通、安全和执法。运输生产单位收集的信息主要是生产管理和服务所需的轨迹、驾驶行为和货物本身的信息，而信息服务单位以商业化为主，收集的数据少而清晰。
数据驱动的智能交通挑战
在数据的驱动下，智能交通系统(ITS)随着技术的发展更具生命力。大数据驱动的智能交通系统不仅可以提高城市交通能力，还可以为城市规划注入新鲜血液。但对于数据驱动的智能交通来说，仍面临诸多挑战。
1.数据标准不统一
在智能交通应用领域，前端传感器采集数据是常见的。但由于摊铺机来自不同厂家，没有统一的接口标准，同一城市的不同系统可能很难连接协同工作。标准的不统一还会增加交通数据的获取难度，从而阻碍交通流量的分析和预测。
2.数据安全风险
智慧交通领域在大数据采集、传输、存储、分析和使用过程中，也需要进一步完善敏感数据所有权和使用权的界定标准。
3.数据稳定性不足
智能交通系统往往需要大量的服务器和前端设备，数据要与上级交通管理平台、下级交通管理子平台和公安业务集成平台连接。但是，随着系统规模的不断扩大，前端设备点的数量增加，设备的故障点也呈几何级数增长。这些对数据的稳定性提出了更高的要求。
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许先生 
