在全球城市化进程加速与机动化水平提升的双重驱动下，交通系统正面临前所未有的压力与挑战。从全世界来看，世界卫生组织（万人因道路交通事故丧生，交通安全已成为全球性公共安全难题；而在城市内部，交通拥堵导致的时间浪费、能源消耗与尾气排放问题愈发突出
长期以来，交通管理依赖人工经验判断与固定配时信号控制，这种“被动响应”模式存在三大局限：一是对动态交通流的感知滞后，无法实时捕捉突发事故、恶劣天气等变量；二是资源调配缺乏全局视角，路口信号、公交调度、路网管控等环节各自为政，难以形成协同效应；三是决策依赖历史数据，对交通需求的预测精度不足，导致管理策略灵活性欠缺。在此背景下，智能交通系统（ITS）应运而生，成为破解现代交通困境的核心路径。
ITS以信息通信技术（ICT）为核心，融合感知、通信、数据处理与人工智能技术，对“人-车-路-环境”全要素进行动态感知、实时分析与智能决策，推动交通管理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“单点管控”向“系统协同”、从“被动应对”向“主动预防”转型。其价值不仅体现在提升通行效率、降低事故风险等直接效益上，更在支撑“双碳”目标（减少交通领域碳排放）、促进智慧城市建设、改善民生出行体验等方面具有深远意义——例如，智能信号控制管理系统可使路口延误率降低10%-40%，V2X（车与万物互联）技术能将交通事故率降低30%以上，这些技术应用正逐步重塑交通系统的运行逻辑。
本综述立足当前ITS发展现状，系统梳理其核心定义、技术架构与业务应用，深入剖析数据、技术、基础设施及AI大模型应用层面的关键挑战，并展望智能化、网联化、协同化的未来趋势。旨在为交通领域研究者提供理论参考，为产业实践者提供技术与应用指引，推动智能交通系统从“技术试点”向“规模化落地”迈进，最终构建安全、高效、绿色、公平的现代化交通生态。
国际上，智能交通系统（ITS）的发展经历了漫长的演进过程，从最初的独立系统逐步向集成系统、协同系统发展，各阶段都有其鲜明的技术特征和应用重点。
在早期阶段，ITS主要以独立系统的形式存在，如电子收费系统（ETC）、交通信号控制管理系统等。这些系统功能相对单一，彼此之间缺乏数据交互和协同工作上的能力，主要解决特定场景下的交通问题。例如，电子收费系统的出现，有实际效果的减少了车辆在收费站的停留时间，提高了收费效率；交通信号控制管理系统则通过固定配时或简单的自适应控制，改善了路口的交通通行状况。
随着信息技术的持续不断的发展，ITS进入了集成系统阶段。这一阶段的重点是将多个独立的交通系统来进行整合，实现数据共享和协同工作。交通管理中心的建立是这一阶段的典型标志，它整合了交通监控系统、交通信号控制管理系统、交通信息发布系统等多个子系统的信息，实现了对交通状况的集中监控和统一管理。通过对各子系统数据的综合分析，交通管理部门能够更全面地掌握交通运作状况，制定更科学的交通管理策略，提高交通管理的整体效率。
近年来，随着C-V2X（车与万物互联）技术、无人驾驶技术的加快速度进行发展，ITS进入了协同系统（C-ITS）阶段。这一阶段强调车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人、车辆与网络之间的实时通信和协同工作，实现交通系统的整体优化。美国、欧洲和日本在V2X标准制定和无人驾驶测试方面处于领头羊。美国通过制定一系列政策和标准，推动V2X技术的研发和应用，同时积极开展无人驾驶车辆的道路测试，鼓励企业在公共道路上进行无人驾驶技术验证；欧洲则通过“地平线欧洲”计划等重大科研项目，支持V2X技术和无人驾驶技术的研发，推动欧洲各国在ITS领域的协同发展；日本注重ITS技术的实际应用，通过建设智能道路、推广无人驾驶出租车等方式，探索ITS在提升交通效率和安全性方面的应用价值。
在国内，中国ITS发展起步相对较晚，但发展速度迅猛，尤其是近年来在国家战略层面的大力推动下，ITS发展进入了快车道，并朝着“车路云一体化”的方向不断迈进。
早期，中国ITS主要以引进国外先进的技术和产品为主，同时开展自主研发工作，在交通信号控制、电子收费、交通信息服务等领域取得了一定的成果。随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，交通需求日渐增长，交通拥堵、交通事故等问题日渐突出，对ITS的需求也慢慢变得迫切。
近年来，国家将ITS纳入“新基建”重点发展领域，出台了一系列政策文件，如《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》等，明白准确地提出要推进车路协同、无人驾驶研发技术和应用，构建“车路云一体化”的智能交通体系。这一战略部署不仅涉及道路基础设施的数字化升级，如大规模部署路侧单元（RSU）、高清摄像头、雷达等感知设备，还包括云端“交通大脑”的建设，通过整合海量交通数据，利用AI技术进行深度分析和决策，实现对交通系统的全局优化。同时，中国在新能源汽车和无人驾驶技术领域的加快速度进行发展，也为ITS的发展提供了有力支撑。新能源汽车的普及为ITS提供了更多的智能化载体，而无人驾驶技术的研发则推动了ITS在车辆控制、协同决策等方面的技术创新。目前，中国已有多个城市开展了“车路云一体化”试点项目，如北京、上海、深圳、广州等，在无人驾驶测试、智能交通信号控制、V2X协同应用等方面取得了很明显的成效，为中国ITS的全面发展积累了宝贵经验。
近年来，随信息技术的快速的提升，5G、云计算和AI技术取得了重大突破，这些关键技术的成熟和应用，为智能交通系统（ITS）的发展注入了强大动力，极大地推动了ITS在所有的领域的应用普及。
在5G技术方面，其低时延、高带宽、高可靠性的特性，为ITS中的实时通信提供了有力保障。5G技术的低时延特性（可低至1毫秒），能够很好的满足无人驾驶、V2X协同通信等对实时性要求极高的应用场景，确保车辆与车辆、车辆与基础设施之间能够及时传递关键信息，避免事故发生；高带宽特性则能够支持高清视频、三维点云等大容量数据的传输，为交通监控、无人驾驶环境感知等提供充足的数据支持；高可靠性则保障了通信链路的稳定，防止因通信中断导致的安全风险。目前，5G技术已在多个ITS应用场景中得到普及，如在无人驾驶测试道路上，5G技术实现了车辆与路侧设备、云端平台的实时通信，支持无人驾驶车辆的远程监控和控制；在智能交通信号控制中，5G技术能快速传输路口的交通流量数据，为信号灯的动态调整提供实时数据支撑。
云计算技术的发展为ITS提供了强大的存储和计算能力。ITS每天会产生海量的交通数据，如交通流量数据、车辆轨迹数据、视频图像数据等，这一些数据有必要进行长期存储和深度分析。云计算技术通过分布式存储和并行计算，可以在一定程度上完成对海量数据的高效存储和快速处理，为交通大数据分析、交通模型训练等提供了有力支持。目前，云计算技术已大范围的应用于ITS的所有的领域，如交通管理部门通过构建云端交通大数据平台，整合各类交通数据，进行交通流量预测、事故风险评估、交通政策制定等；在公共交通领域，云计算技术用于公交调度系统，通过一系列分析实时客流数据，动态调整公交线路和发车频率，提高公共交通的运行效率和服务质量。
以交通信号控制领域为例，AI技术的渗透率正在快速提高。传统的固定配时信号灯已难以满足复杂交通环境的需求，而基于AI的自适应信号控制管理系统可以依据实时交通流量数据，动态调整信号灯配时，实现“一灯一策”，充分挖掘道路通行潜力。目前，北京、上海、广州、深圳等一线城市已在主要干道和路口大规模部署了自适应信号控制管理系统，通过实际应用，这些系统在缓解交通拥堵、减少车辆延误等方面发挥了及其重要的作用，有效提升了道路通行效率。同时，随着AI技术的持续不断的发展，自适应信号控制管理系统的智能化水平还在不断的提高，如结合深度学习算法，能够更好地预测交通流量变化，提前调整信号灯配时，进一步提升交通控制的精准性和有效性。
AI大模型（如时空基础模型、多模态LLM）凭借其强大的学习能力、泛化能力和多模态解决能力，正在从根本上改变智能交通系统（ITS）的数据处理和决策模式，在交通预测与仿真、交通事件理解与决策、智能座舱与人机交互、交通规划与设计等多个领域展现出广阔的应用前景，并已取得了一系列实际应用成果。
在交通预测与仿真领域，AI大模型能够基于海量的时空数据，如历史交通流量数据、车辆轨迹数据、气象数据、地理信息数据等，进行高精度、长周期的交通流、拥堵和OD（起讫点）预测。传统的交通预测模型往往局限于特定区域或特定时间段，泛化能力比较差，而AI大模型通过对大量多源数据的预训练，具备了强大的泛化能力，能适应不同城市、不同路段的交通特征，提高预测的准确性和可靠性。同时，AI大模型还能够生成高保真的数字孪生交通场景，通过构建虚拟的交通环境，模拟不同交通条件下的交通运作状况，为交通管理部门制定交通政策、优化交通方案提供虚拟测试平台。例如，OpenCity等时空基础模型已在城市级交通预测中得到应用，该模型通过对城市海量时空数据的学习，能够精准预测未来数小时甚至数天的交通流量变化和拥堵情况，为交通诱导和调度提供了有力支持；同时，基于该模型生成的数字孪生交通场景，能够模拟不同交通管控措施对交通运行的影响，帮助交通管理部门优化交通管理策略。
在交通规划与设计领域，AI大模型利用其强大的生成能力，能快速生成和评估新的交通规划方案、信号配时方案，为城市规划师和交通工程师提供有力的辅助工具，提高交通规划与设计的效率和科学性。传统的交通规划与设计往往需要大量的人工计算和分析，工作周期长、成本高，且难以最大限度地考虑各种复杂因素的影响。而AI大模型通过对大量历史交通数据、城市规划数据、地理信息数据等的学习，能够生成多种可行的交通规划方案和信号配时方案，并对这些方案进行模拟评估，分析方案的可行性、有效性与潜在影响。例如，在城市道路规划中，AI大模型可以依据城市的人口分布、就业分布、交通流量需求等因素，生成不同的道路网络规划方案，并通过数字孪生技术模拟不同方案下的交通运作状况，评估方案的通行效率、建设成本、环境影响等，为城市规划师选择最优方案提供科学依据；在信号配时方案设计中，AI大模型可以依据路口的交通流量特征、道路条件等因素，自动生成多种信号配时方案，并通过仿真测试比较不同方案的效果，选择最优的信号配时方案。同时，LLM还可用于生成合成交通场景，为交通仿真系统的开发提供大量的训练数据，加速仿真系统的开发进程，提高仿真系统的准确性和可靠性。
数据作为智能交通系统（ITS）运行和决策的基础，其质量、共享和安全问题直接影响着ITS的发展和应用效果。当前，ITS在数据方面面临着数据孤岛、数据质量与安全等诸多挑战，这些挑战严重制约了ITS的智能化发展。
数据孤岛是ITS面临的首要数据挑战。交通数据来源广泛，分散在公安、交通、气象、通信、公交公司、导航企业等多个部门和企业，这些部门和企业往往出于数据安全、商业利益等考虑，各自建立独立的数据存储和管理系统，数据之间缺乏有效的共享机制和统一的标准规范，形成了一个个“数据孤岛”。例如，公安部门拥有交通违法数据、交通事故数据等，交通部门拥有道路建设数据、交通流量数据等，气象部门拥有天气数据，通信企业拥有用户位置数据等，这一些数据没办法实现有效共享，导致交通管理部门难以获取全面、完整的交通数据，无法对交通状况做全面、准确的分析和评估，影响了交通决策的科学性和精准性。数据孤岛的存在也使得不同ITS子系统之间没办法实现数据交互和协同工作，如交通信号控制管理系统无法获取公交车辆的实时位置数据，难以实现公交优先信号控制；交通诱导系统无法获取气象部门的恶劣天气数据，难以向驾驶员提供准确的天气预警和出行建议，大幅度的降低了ITS的整体运行效率和应用效果。
同时，随着ITS的发展，海量的个人出行数据和车辆轨迹数据被采集和存储，这一些数据包含了大量的个人隐私信息，如个人的出行路线、出行时间、目的地等。如果这一些数据得不到有效的安全保护，有可能会出现数据泄露、滥用等问题，侵犯公民的隐私权，引发社会信任危机。此外，交通数据还涉及国家交通基础设施、交通运作状况等敏感信息，如果这一些数据被恶意攻击或篡改，可能会影响交通系统的正常运行，甚至威胁国家交通安全。因此，如何保障交通数据的安全，防止数据泄露和滥用，是ITS发展过程中一定要解决的重要问题。
智能交通系统（ITS）是一项技术密集型系统工程，涉及感知、通信、数据处理、人工智能等多个技术领域。在ITS的发展过程中，技术方面面临着多源异构数据融合、实时性要求高、模型可解释性差等诸多挑战，这些挑战严重制约了ITS技术的逐步发展和应用。
实时性要求高是ITS技术面临的另一重要挑战。在ITS中，许多应用场景对数据处理和决策的实时性要求极高，如交通信号灯控制、交通事故实时响应、无人驾驶车辆的实时控制等。交通信号灯控制应该要依据实时交通流量数据，在毫秒级或秒级内调整信号灯配时，以实现道路通行效率的最大化；交通事故实时响应需要在事件发生后迅速检测并发出预警，调度救援资源，避免交通拥堵加剧；无人驾驶车辆需要实时处理传感器采集的环境数据，做出决策并控制车辆行驶，确保行车安全。然而，由于ITS数据量巨大，数据处理过程复杂，传统的集中式数据处理架构往往难以满足实时性要求。数据从采集到传输、处理、分析再到生成决策指令，整一个完整的过程会产生一定的延迟，当延迟超过一定阈值时，就会影响系统的正常运行，甚至导致严重的安全事故。例如，在无人驾驶场景中，如果数据处理延迟过高，车辆无法及时对突发情况做出响应，就可能引发交通事故。因此，怎么来降低数据处理和决策的延迟，满足ITS的实时性要求，是ITS技术发展过程中一定要解决的重要问题。
智能交通系统（ITS）的发展离不开完善的基础设施支撑和统一的标准规范，然而，当前在基础设施建设和标准制定方面，ITS面临着建设成本高昂、标准不统一等诸多挑战，这些挑战严重制约了ITS的规模化发展和广泛应用。
建设成本高昂是制约ITS基础设施建设的主要的因素。“车路云一体化”是未来ITS发展的重要方向，这一体系的构建需要大规模部署路侧基础设施，如路侧单元（RSU）、高清摄像头、雷达、激光雷达、边缘计算单元等，同时还需要建设云端数据中心、通信网络等配套设施。这些基础设施的研发、生产、安装和维护都需要大量的资产金额的投入。以路侧单元（RSU）为例，一套先进的RSU设备不仅需要具备通信功能，还需要集成感知、计算等能力，其成本比较高，大规模部署需要巨额资金；高清摄像头、雷达等感知设备的数量需求庞大，尤其是在城市主要道路、路口等区域，需要密集部署才能实现全面的交通感知，这也进一步增加了建设成本；云端数据中心的建设需要购置高性能的服务器、存储设备等硬件设施，同时还需要投入大量资金进行软件研发和系统维护；通信网络的升级改造，如5G网络的建设，也需要巨大的资金支持。对于一些经济欠发达地区或中小城市来说，难以承担如此高昂的建设成本，导致ITS基础设施建设进展缓慢，没办法实现规模化部署，影响了ITS的整体发展进程。
标准不统一是ITS发展面临的另一重要挑战。ITS涉及多个技术领域和应用场景，需要统一的标准规范来指导研发技术、产品生产、系统建设和运营管理。然而，目前国内外在V2X通信、数据接口、安全认证等方面仍存在多种标准并存的局面，缺乏统一的全球标准或国家层面的统一标准。
在V2X通信标准方面，目前主要存在基于蜂窝网络的C-V2X标准和基于专用短程通信的DSRC标准两大阵营。美国、欧洲等地区较早开始推广DSRC标准，并在一些领域进行了应用；而中国则大力推动C-V2X标准的研发和应用，并将其纳入国家战略规划。两种标准在技术原理、通信协议、设备兼容性等方面存在一定的差异，导致采用不一样标准的设备之间没办法实现相互连通。例如，采用DSRC标准的车辆无法与采用C-V2X标准的路侧设备做通信，无法获取交通信息和安全预警，影响了V2X技术的应用效果和推广速度。
在数据接口标准方面，由于ITS数据来源广泛，不同部门、不同企业的数据格式和接口各不相同，缺乏统一的数据接口标准，导致数据共享和交换困难。例如，交通管理部门的交通流量数据接口与公交公司的车辆调度数据接口不兼容，没办法实现数据的有效整合和共享，影响了公交优先信号控制、交通诱导等应用的实现。
在安全认证标准方面，ITS涉及大量的敏感数据和关键基础设施，需要统一的安全认证标准来保障数据安全和系统安全。然而，目前在身份认证、数据加密、访问控制等方面尚未形成统一的安全认证标准，导致不同系统之间的安全防护水平参差不齐，有可能会出现安全漏洞，威胁ITS的安全运行。
标准不统一不仅增加了企业的研发成本和生产难度，也阻碍了ITS产业的互联互通和规模化发展。企业要根据不同的标准开发不同的产品，增加了研发投入和生产所带来的成本；不同标准的产品之间无法兼容，使用户在选择产品时面临困难，也不利于系统的升级和扩展；同时，标准不统一还影响了国际间的技术交流与合作，制约了ITS技术的全球化发展。
AI大模型在智能交通系统（ITS）中具有广阔的应用前景，但在实际应用过程中，仍面临着算力需求与成本过高、交通专业相关知识注入不足、泛化性与鲁棒性有待提升等诸多挑战，这些挑战严重制约了AI大模型在ITS中的广泛应用和深入发展。
算力需求与成本过高是AI大模型在ITS应用中面临的首要挑战。AI大模型，尤其是大型的时空基础模型和多模态LLM，其训练和部署需要巨大的算力资源支持。在模型训练阶段，需要处理海量的交通数据，如大量的时空序列数据、图像数据、视频数据、文本数据等，这一些数据的处理和模型参数的优化需要高性能的计算设备，如GPU、TPU等。同时，模型训练过程往往需要长时间的计算，耗费大量的电力资源，导致训练成本极高。在模型部署阶段，为满足ITS对实时性的要求，需要将训练好的模型部署在边缘计算设备或云端服务器上，这些设备的购置、维护和运营也需要大量的资产金额的投入。对于一些中小城市或资金有限的企业来说，难以承担如此高昂的算力成本，导致AI大模型在ITS中的应用场景范围受限，没办法实现大规模推广。例如，一个城市级的交通时空基础模型，其训练过程在大多数情况下要数台甚至数十台高性能GPU服务器连续运行数周或数月，仅硬件购置成本就高达数百万元甚至数千万元，再加上电力消耗、人员维护等成本，使得许多城市和企业望而却步。
交通专业相关知识的注入不足是AI大模型在ITS应用中面临的另一重要挑战。通用的AI大模型虽然具备强大的学习能力和泛化能力，但缺乏交通领域的专业相关知识和物理约束，在处理交通领域的特定问题时，往往难以准确理解交通系统的复杂规律和业务需求，导致模型的决策准确性和可靠性受一定的影响。交通系统具有其独特的物理规律和运行特性，如交通流的连续性、车辆行驶的动力学特性、道路网络的拓扑结构等，同时交通管理还涉及交通法规、交通信号控制策略、交通事件处置流程等专业相关知识。通用AI大模型在训练过程中主要使用通用数据集，缺乏对交通领域专业相关知识的学习，因此在应用于ITS时，一定要通过大量的专业数据和知识图谱进行微调和增强，以确保模型能够准确理解交通问题，做出符合交通规律和业务需求的决策。然而，获取高质量的交通专业数据和构建完善的交通知识图谱难度较大，需要交通领域专家和AI技术专家的密切合作，这不仅增加了模型开发的难度和成本，也制约了AI大模型在ITS中的应用效果。例如，在交通信号控制模型的开发中，如果模型缺乏对交通流特性和信号控制策略的专业相关知识，可能会制定出不合理的信号灯配时方案，导致交通拥堵加剧。
智能交通系统（ITS）是一个涵盖范围广泛、技术集成度高的复杂概念。国际标准化组织（ISO）对其作出了明确界定：通过应用信息通信技术（ICT）和控制技术，以提高交通运输系统的安全性、效率和可持续性的一系列技术和应用。这一定义清晰地指出了ITS的技术基础和核心目标，强调了技术应用与交通系统优化之间的紧密联系。
从内涵来看，ITS的核心在于实现“人-车-路-环境”的全面协同与信息交互。它并非单一的技术或产品，而是一项复杂的系统工程，贯穿了交通数据的采集、传输、处理、决策和控制全过程。在这一系统中，“人”作为交通行为的主体，其出行需求、驾驶习惯等信息被纳入系统考量；“车”作为交通运载工具，通过智能化改造具备了数据采集、信息交互和辅助决策的能力；“路”作为交通运行的载体，借助各类传感器和通信设施实现了交通状况的实时感知和信息发布；“环境”则包括天气、路况等外部因素，对交通运行产生重要影响，也被系统实时监测和分析。ITS的智能化体现在系统可以依据实时采集的数据和一直在变化的环境条件，进行自适应调整、自学习优化和自主决策，以此来实现交通系统的高效、安全、绿色运行。
智能交通管理的核心目标可高度概括为“四E”原则，即安全（Safety）、效率（Efficiency）、环保（Environment）和舒适（Comfort），这四大目标相互关联、相互支撑，共同构成了智能交通管理的价值导向。
在安全目标方面，减少交通事故发生数量、降低事故严重程度是第一个任务。通过应用实时预警技术，如基于V2X（车与万物互联）的碰撞预警系统，可及时向驾驶员传递潜在危险信息；驾驶辅助技术，如车道保持辅助、自动紧急制动等，能够在驾驶员操作失误时提供及时干预；而无人驾驶技术的发展，则有望从根本上消除人为驾驶失误带来的安全风险隐患，全方位保障交通参与者的生命安全。
效率目标聚焦于提高道路通行能力，减少交通拥堵和车辆延误。智能信号控制技术通过实时分析交通流量数据，动态调整信号灯配时，实现“一灯一策”，充分挖掘道路通行潜力；交通诱导技术借助导航APP、可变信息标志等渠道，向驾驶员推送最优行驶路线，引导车辆合理分流，缓解交通拥堵；公共交通优先策略则通过优化公交调度、设置公交专用道等方式，提升公共交通的运行效率和吸引力，引导更多人选择公共交通出行，减少道路私家车数量，进一步提升整体交通效率。
环保目标旨在减少交通领域的能源消耗和污染物排放。通过优化车速引导，避免车辆频繁加减速和怠速，降低能源消耗；推广新能源汽车，如电动汽车、混合动力汽车等，减少传统燃油汽车的尾气排放；同时，智能交通系统还可通过合理规划运输路线、优化货运调度等方式，提高运输效率，减少单位货物运输的能源消耗和碳排放，推动交通领域的绿色可持续发展。
舒适目标致力于提升用户的出行体验和信息服务的品质。实时交通信息发布让用户能及时了解路况，合理的安排出行时间和路线；精准的路径规划为用户更好的提供便捷、高效的出行方案；便捷的支付方式，如无感支付、扫码支付等，减少了车辆在收费站、停车场等场所的停留时间，提升了出行的流畅性；此外，公共交通的舒适化改造，如优化车厢环境、提供Wi-Fi服务等，也逐渐增强了用户的出行舒适度。
ITS根据应用领域和功能的不同，可划分为多个相互关联、协同工作的子系统，各子系统在智能交通管理体系中发挥着独特的作用，一同推动交通系统的智能化运行。
交通管理系统（ATMS）是智能交通管理的核心子系统之一，主要负责交通流监测、事件检测、信号控制和交通管制等工作。通过部署在道路沿线的各类传感器，如高清摄像头、地磁传感器、雷达等，实时采集交通流量、车速、车辆排队长度等数据，经过分析处理后，实现对交通状况的全面掌握。若发生交通事故、道路拥堵、违法停车等异常事件，系统能快速检测并发出预警，同时通过智能信号控制调整信号灯配时，或启动交通管制措施，及时疏导交通，保障道路通行秩序。
交通信息服务系统（ATIS）专注于实时交通信息的采集、处理和发布。该系统整合了来自交通管理系统、气象部门、公交公司等多个渠道的信息，经过筛选、分析和加工后，通过导航APP、车载导航系统、可变信息标志、广播、电视等多种方式，向交通参与者提供实时路况、出行建议、交通管制信息、气象预警等服务，帮助用户合理规划出行路线，避开拥堵路段，提高出行效率。
公共交通系统（APTS）以提升公共交通服务水平和吸引力为目标，涵盖车辆定位、智能调度、电子票务和乘客信息服务等功能。通过在公交车、地铁等公共交通工具上安装定位设备，实现对车辆实时位置的精准监控；智能调度系统根据实时客流数据，动态调整发车频率和行驶路线，提高公共交通的运行效率和准点率；电子票务系统实现了公交卡、手机支付等多种支付方式的融合，为乘客提供便捷的购票体验；乘客信息服务则通过车厢内的显示屏、语音播报、手机APP等渠道，向乘客实时推送车辆到站信息、换乘指引等内容，提升乘客的出行体验。
应急管理系统（EMS）在应对交通突发事件和灾害时发挥着关键作用，主要负责事故快速响应、救援资源调度和灾害信息发布。当发生交通事故、道路坍塌、恶劣天气等突发事件时，系统能快速接收报警信息，准确定位事件发生地点，并评估事件的严重程度；通过整合公安、消防、医疗等多个部门的救援资源，制定最优救援方案，实现救援资源的高效调度；同时，及时向社会公众发布灾害信息和交通管制措施，引导公众合理避灾，减少突发事件造成的人员受伤或死亡和财产损失。
从交通管理的业务视角出发，智能交通系统（ITS）的核心价值在于对传统交通管理部门（如交通警察）的各项职能进行数字化、智能化改造，推动传统交通管理模式向现代化、高效化转型。交通管理部门的核心业务围绕“人、车、路、环境”四大要素展开，最重要的包含道路交互与通行管理、交通安全管理、交通宣传管理和车辆驾驶管理等，ITS技术在这些业务领域的深度应用，实现了业务处理从被动、滞后的人工操作向主动、实时的智能决策转变。
交通宣传管理旨在提高公众的交通安全意识和守法意识，营造良好的交通环境。传统的交通宣传方式多为集中式宣传，如举办宣传活动、张贴宣传海报等，信息传播范围有限，且公众多为被动接收信息，宣传效果不佳，同时信息更新滞后，难以满足实时交通管理的需求。ITS技术通过交通信息服务系统（ATIS），整合了可变信息标志（VMS）、手机APP、广播、电视等多种信息传播渠道，能够实时向公众发布路况信息、交通管制措施和安全提示，确保信息的及时性和准确性。AI大模型的应用更是为交通宣传注入了新的活力，它可以依据不同群体的特点，如年龄、职业、出行习惯等，生成个性化的宣传内容和教育方案，实现精准宣传。例如，针对新手司机，可推送驾驶技巧和常见交通违背法律规定的行为的警示内容；针对老年人，可提供简单易懂的交通安全知识和出行需要注意的几点，大幅度的提升了交通宣传的针对性和有效性。
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