我国智能交通经过二十多年的发展，基本形成了国家智能交通研究创新基础;建设了一系列具有国际广泛影响的示范工程;科技创新推动我国智能交通系统的建设和发展实现了从全面跟踪向跟跑、并跑并存的历史性转变，为今后全面深入开展智能交通建设打下了坚实的基础。

我国有30万个城市道路交叉口，15万公里左右的高速公路，1000万个停车场，繁杂的交通状况，带来了海量丰富的地图数据，既是智能交通发展的机遇，也是挑战。

地图数据作为智能交通发展的燃料，用户对地图有真实性、准确性、时效性和交互性的需求，新一代智能地图的技术发展也沿着这几个方面演进。在这个赛道上，百度地图有独特的技术支撑。

近日，百度地图推出行业首个“一体化地图数据AI大生产平台”，开创了新一代数据生产模式，率先打造出标准地图(SD Map)、车道级地图(LD Map)、高精地图(HD Map)数据的标准化统一生产系统，攻克了不同精度等级地图数据一致性的关键难题，通过AI自动化能力的深度应用，大幅提升地图数据精度、鲜度和丰富度。

从地图等数字底图到高精度定位，智能交通领域的特殊性质注定其与时空信息密切相关。而城市感知网本身也是物理空间与数字空间之间的连接，具备时空属性。

地图作为时空智能的基础，在智慧交通场景中扮演的角色也相当复合，既是数字孪生平台、交通大脑等中台的数字基底，又负责通过车载底图、手机地图等方式触达用户，以形成“车、路、人、云端”的联动。

施雪松表示：“用地图构建空间关系，再将各种传感器和执行机构放上去，建立与时间的关系，就变成可计算时空。”

某行业人士则总结了这样的应用需求：“我们需要这样一张地图：能够适应高精地图、三维等各种形式;能够将行业属性，与地图相融合;需要海量的数据及实时处理能力;具备丰富的开发接口，能够支持二次开发;具有云计算和人工智能的能力，以支撑海量访问和视频分析;能够面向行业用户开放，集成各家所长;能够触达公众，以做到及时分发……”

这种需求，也正是过去一年以大厂为代表的新一代“图商”寻求导航地图与高精地图融合，进而推进地图产业快速演进的根本推动力。

同时，时空智能也是实现“雷视融合”等感知融合的重要基础。

北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室研究员张福生曾在会议中表示，感知融合需要实现特征融合，这就需要做到时空的严格一致性。也就是在同一时间、同一位置检测到同一目标，如果没有严格的时空一致性的基础，融合只是一种美好的愿望。在具体实现上设计精确的空间定位与高精度的时钟同步，在现有技术条件下还有一定的难度。

智慧交通技术正在改变着人们的出行方式，也将成为城市治理的有效手段。“数据孤岛和业务壁垒一直是智慧交通的痛点和难点，”高翔说，“城市全域交通在数据上实现共享，业务上实现协同，是智慧交通发展的未来趋势。”

这就需要城市智慧交通做好顶层规划，“一张蓝图干到底”，避免重复建设才能实现健康的发展。

“此外，应加强智能网联和智慧城市基础设施的融合，使自动驾驶技术与城市交通有机结合。除了管理类措施，要更加重视公共服务，真正让市民出行体感有提升，并促进绿色出行，实现城市交通的可持续发展。”高翔说。

今天的地图，可以视为城市活力的“晴雨表”，甚至是经济活力的“风向标”。百度创新推出了地图AI时空大数据服务，可为重大公共应急事件、国家宏观经济政策、城市规划、人口统计等提供决策参考，也让百度地图的生态更加繁荣、充满活力。

关键词： 智能交通 城市交通