摘要
智能交通利用IoT 传感器、5G连接、人工智能和边缘计算，对车辆、道路和公共交通系统进行实时监测与管理，使城市更加安全、高效且经济实惠。 现实中的部署案例——包括纽约市交通局（NYC DOT）的 14,000 个联网路口、波特兰 TriMet 的公共交通信号优先项目、迈阿密-戴德县的 ATMS、SEPTA 的列车正向控制系统以及底特律 SMART 的调度系统——都展示了联网基础设施如何缓解交通拥堵、提升应急响应能力并降低维护成本。 尽管传感器功耗和数据隐私等挑战依然存在，但智能交通同时增强了网络安全韧性、环境可持续性以及供应链可靠性，而迪吉（Digi）的交通蜂窝路由器和 Remote Manager 平台正为当今的许多此类部署提供支持。
智能交通和智慧城市交通管理正在彻底改变城市处理出行和应急响应的方式，同时缓解城市街道的拥堵。如何实现的？借助传感器、先进的通信技术、自动化和高速网络。
什么是智能交通？
智能交通利用联网传感器、通信网络、软件和智能交通系统（ITS），对车辆、道路和公共交通基础设施进行实时监测与管理，旨在提高安全性、通行能力、效率和可靠性。
常见应用包括：
- 自适应交通信号灯
- 联网汽车
- 公共交通信号优先
- 事件管理
- 车队监控
本文将介绍支撑智能交通的技术、其工作原理以及带来的诸多好处，并结合当前实际应用中的部分案例进行说明。
智能交通与ITS
虽然 智能交通系统（ITS） 重点关注交通和车辆的工程、硬件及数据通信方面， 智能交通 这是一个更广泛、更现代的概念，将智能交通系统（ITS）融入到整体生活方式、城市规划和可持续发展框架之中。智能交通系统（ITS）是一套功能性工具（如智能信号灯和传感器），而“智能交通”则是一个更广泛的生态系统（包括电动汽车的整合、共享出行和云数据）。
据美国交通部称，“智能交通系统（ITS）运用多种技术对交通系统进行监测、评估和管理，以提高效率和安全性。”相比之下，智能交通则利用新兴技术，使城市出行更加便捷、更具成本效益（无论对城市还是个人而言），同时也更加安全。
是哪些新兴技术促进了这些新机遇的出现？主要是IoT 设备和 5G 通信技术的普及。前者提供了廉价的传感器和控制器，可以嵌入到几乎任何实体机器中进行远程控制和管理。后者提供了实时管理和控制运输系统所需的高速通信，并将延迟降至最低。
智能交通不仅仅是一个未来愿景；如今，已有若干城市正在实施这一理念，这些城市的成功与失败经验正被用于改进其他地区的相关系统。一些正在应用新型交通技术的城市，乍一看可能会让你感到意外。 当然，像纽约市这样的全球枢纽城市，为了建设日益智能化的城市，早已拥抱了智能交通。然而，以牛仔著称的怀俄明州——这一偏远州份——也是互联车辆的重要试验场。这是因为该州是主要的货运走廊，这意味着跨国的自动货物运输能够大幅提高供应链效率，并减少对长途卡车司机的需求——这些司机往往被迫在紧迫的运输时间表与人类必要的休息需求之间艰难平衡。
交通技术的主要优势
智能技术的好处及其为智能城市交通带来的优势不胜枚举。
- 智能交通更安全：通过将机器学习与IoT 和 5G 相结合，自主交通系统（包括车辆和固定基础设施，如十字路口）已被证明可减少事故中的 "人为因素"。计算机不会分心、疲劳或情绪化。
- 智能交通是更好的管理：数据收集是对基础设施进行负责任的公共管理的重要关键。智能交通不仅能为交通系统的各个方面提供详细的数据点，还能让管理者更好地监控运营情况、跟踪维护需求，并找出需要解决的问题的关键源头。
- 智能交通更高效：更好的管理带来更高效的使用。高质量的数据有助于找出可以提高效率的地方。也许对列车时刻表稍作调整，就能提高满座率；或者，如果公交线路的站点分配有所不同，就能更好地为社区服务。
- 智能交通具有成本效益：由于智能交通能更好地利用现有资源，因此可以通过预防性维护、降低能耗和减少事故资源来降低成本。当廉价公共交通的效率足以与私家车竞争时，乘客也能节省成本。
- 智能交通提供快速洞察力：城市交通管理中心（TMC）可以快速了解并获知影响城市道路拥堵、公共安全和应急响应系统的故障点或全城问题，以便采取行动或与其他机构和应急响应人员进行更有效的沟通。
除了前文已讨论的更好管理、安全性和效率等优势外，智能交通还为广大公众、地方政府乃至全世界带来了若干其他好处，包括：
- 安全
- 环境因素
- 供应链复原力
安全
智能城市怀疑论者最担心的问题之一，是其容易受到网络攻击。毕竟，随着世界互联程度日益加深，网络攻击在犯罪分子甚至国家层面已几乎司空见惯，其目标往往是联网电网和银行系统等关键基础设施。
网络攻击并非新鲜事；然而，其工具和手段却在不断演变。早在计算机出现之前，银行、电网以及包括交通在内的其他关键基础设施就已经容易受到物理攻击。当车辆和基础设施实现集成、联网和自动驾驶时，诸如犯罪分子盗窃汽车、恐怖分子将车辆用作武器（如2025年新奥尔良袭击事件）以及不法分子劫持公共交通工具等物理威胁，都将得到有效缓解。
至于网络攻击的风险，与上述物理威胁相比，防范起来要容易得多。通过及时更新软件、利用虚拟专用网络（VPN）隧道进行加密通信以及采取其他多层安全措施，可以有效降低网络攻击的风险。这意味着，智能城市中的智能交通系统能够通过减少物理攻击和网络攻击的发生机会，从而使现代公共交通整体上更加安全。
环境因素
交通运输的历史与环境密不可分。从燃烧煤炭和木材的蒸汽车辆，到如今消耗汽油的内燃机，交通运输对地球的资源和大气环境造成了沉重负担。
尽管科学界每天都在取得新进展，致力于寻找替代能源来为交通运输提供动力，但智能交通技术的另一项优势在于，它能让城市更负责任地利用现有资源。
公共交通比私家车更环保，但在美国和其他国家并未得到广泛应用，因为在某些地区，公共交通往往不切实际。然而，借助智能交通解决方案带来的效率提升，现代公共交通可以为更多人群带来经济效益。随着大城市城市交通技术的进步，这些行之有效的方法可以被复制并推广到那些希望享受智能城市益处的地区。
供应链复原力
冠状病毒大流行等全球性危机已经证明，世界供应链很容易受到破坏。当工人和司机生病，从一个地区到另一个地区的旅行成为公共健康的隐患时，自主货物运输可以成为真正的救命稻草。
像怀俄明州的联网汽车项目这样的计划，或许正是构建自主供应链的关键——该供应链依托智能的城市间运输和物流系统，用于运输食品和应急物资等关键物资，而无需让人类驾驶员冒风险。 至少，在能够通过自动化、人工智能和机器人技术提升安全性和效率的领域，人类供应链劳动力可以得到增强。好消息是，专家们认为这些创新将创造更多且更安全的工作岗位，因为开发人员、技术人员、分析师和管理人员将协助将这些技术成果推向市场并加以维护。
智慧城市有缺点吗？
尽管智能城市交通系统具有诸多优势，但在实施过程中仍可能出现一些挑战，从部署和扩展这些系统所涉及的成本，到能耗问题以及负责任的数据管理等问题。
智慧城市需要大量传感器，而这些传感器都需要电源。 安装在移动物体上的传感器通常需要电池供电。固定式传感器则可能利用太阳能，或者需要接入城市电网。全球向智慧城市转型所需的传感器数量庞大——目前估计已达数十亿，且仍在持续增长——这使得为如此多的设备供电成为一项艰巨的挑战。即使是接入电网的传感器，其所需原材料（如铜）的数量与以往的生产水平相比，也显著增加。
除了权力之外，当今世界还存在着关于网上个人数据的重大争论。数据是智慧城市运行所需的命脉。虽然与在线数据相比，所需的大部分信息都是匿名的，但这将要求人们的思想和行为发生转变。汽车需要收集定位信息，城市周围的传感器需要被动地收集智能手机全天发出的信号。为了让智慧城市在未来蓬勃发展，需要制定负责任的法律和政策来管理数据，无论数据是多么匿名。
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智能交通如何运作？
智能交通一般可分为两大类、 公共基础设施 和 汽车行业.当网络传感器被集成到基础设施和车辆中，以实现远程管理和控制、安全和效率的目标时，这两个领域就变得 "智能 "起来。
想象一下一个繁忙的城市十字路口。行人正试图过马路。交通信号灯在调控车流。车内的司机们正忙着赶往目的地。在传统的交通系统中，交通信号灯的触发方式包括定时器、路面的感应板，或者路缘处的行人按钮。
司机和行人都有责任留意（并遵守）交通信号。然而，如果这些环节中的任何一个出现疏漏，效率和安全性都会下降。分心的司机闯红灯；行人忘记按下人行横道按钮，因此错过了过街时机，不得不等待更长时间；尽管只有一辆车在等候且没有其他车辆，路灯却迟迟不换灯。
然而，在智能路口，这一切都发生了变化。车辆可以结合使用蓝牙和激光雷达（LIDAR，光检测与测距）来探测行人，并能自动开始刹车以避免事故。路灯可以接收车辆发出的单独信号，从而比压力板和计时器更准确、更高效地确定有多少辆车在等待以及它们的行驶方向。 汽车与路灯之间的通信甚至可以达到这样的程度：当信号灯变为绿色（或向汽车电脑发送“通行”信号）时，汽车会自动开始行驶；当信号灯变为红色（或发送“停止”信号）时，汽车会减速并停下。这一切都得益于交通领域技术的应用，例如IoT 以及支持实时操作和远程传感的5G通信技术。
人工智能和边缘计算在智能交通中的作用
随着智能交通系统的日趋成熟，有两项技术正在幕后承担着大部分重任：人工智能和边缘计算。
人工智能为实时数据赋予了预测和决策能力。传感器和联网车辆持续生成各类信息，例如车辆数量、车速、天气状况和事故报告等。 但只有当有系统能够迅速根据这些数据采取行动时，这些数据才真正发挥作用。人工智能和机器学习模型通过分析这些数据模式，在拥堵发生前进行预测，标记可能预示事故或基础设施故障的异常情况，并根据实际情况（而非固定时间表）持续调整交通信号灯的配时等系统。正是这一点使得自适应交通信号灯不仅能被动响应，还能主动预判并采取行动。
边缘计算解决了延迟问题。将每个传感器的读数发送到集中式的云服务器进行处理会引入延迟，而在交通运输领域，这种延迟可能决定了系统是能够预防碰撞，还是只能在事后记录碰撞事件。 边缘计算在本地、路口、车辆或路侧设备上处理数据，因此那些需要毫秒级响应时间的决策（例如车辆在检测到行人时刹车），无需等待数据往返于遥远的数据中心。对时间敏感性较低的数据仍可发送至云端进行长期分析，但涉及即时安全关键的决策则在边缘端完成。
在许多此类部署的背后，是 Digi Remote Manager (DRM)，这是一个云平台，负责对支撑交通网络运行的路由器、网关和路侧单元进行配置、更新和安全防护。对于运营着数千个联网路口的城市，或是管理着车载路由器车队的公共交通机构而言，DRM 这一层使运营商能够通过单一控制台对整个部署范围内的设备推送固件更新、监控设备运行状态并管理配置，而无需派人逐一前往每个机柜和车辆进行操作。
Digi 最近将人工智能直接集成到了该管理平台中。DANI（Digi 人工智能网络智能）是内置于 DRM 中的增值服务，运营团队可以通过自然语言提出关于网络、设备和部署的问题，并在几秒钟内获得答案。 DANI 运行在符合 SOC 2 Type 2 标准的基础设施上，无需任何定制集成工作，能够分析整个设备群的固件和配置状态，显示蜂窝信号强度和运营商切换行为，并推荐纠正措施，将过去耗时的日志排查工作转变为一场对话。对于管理着数千台路侧单元和车载路由器的机构而言，这意味着更快的事件解决速度，以及减少手动关联警报所花费的时间。
Digi还通过其 MCP Server （用于数字版权管理）向外部人工智能工具开放了这些运营数据。作为DANI的配套功能，该服务器使Claude等企业级AI助手能够查询设备群、自动化工作流，并直接从广告代理商自有工具中生成配置洞察。
人工智能与边缘计算（如今，管理平台本身已直接集成人工智能）相结合，使智能交通系统更加自主和具有韧性。 例如，交通管理系统可以利用基于边缘计算的人工智能，即使与中央控制中心的连接短暂中断，也能即时做出本地决策，并在连接恢复后同步和核对数据；与此同时，DANI 则能让负责监督该网络的人员更快地了解正在发生的情况及其原因。这种结合正日益成为真正“智能”基础设施与仅是互联系统的分水岭；换言之，这就是单纯收集数据与实时采取行动之间的区别。
城市交通技术实例
无论智慧城市的优势和劣势如何，这项技术今天已经出现并得到应用。在美国和世界各地，智能传感器和控制器正在列车网络、乘客信息系统和公共交通调度中得到应用。以下是一些智能城市交通实例：
- 纽约市智能交通系统的部署
- 俄勒冈州Tri-Met公共交通及交通信号优先项目
- 迈阿密戴德智能交通管理
- 宾夕法尼亚州南部运输管理局 (SEPTA) 列车正向控制 (PTC)
- 市郊捷运局（SMART）调度系统
纽约市智能交通系统的部署
纽约市交通局（NYC DOT）管理着全球最复杂的城市交通网络之一，负责监管6,300英里的街道和高速公路以及近14,000个设有交通信号灯的交叉路口。为了确保如此大规模的交通安全、高效地运行，纽约市交通局完成了全市智能交通系统（ITS）通信网络的升级，用基于AT&T连接服务和Digi硬件的解决方案取代了老旧的NYCWiN网络。
此次部署为该市14,000个路口均配备了一台Digi交通蜂窝路由器，使每个交通信号灯、交通摄像头和车辆检测设备都能与纽约市交通局（NYC DOT）的交通管理中心建立可靠、高速的连接。这些路由器采用双载波设计，在网络中断时会自动切换至备用网络，从而满足该市要求的99.99%可用性；每台设备均接入 Digi Remote Manager ，从而实现整个网络的集中式云端监控和配置。
借助零接触配置，现场施工人员得以快速安装预配置好的设备，从而帮助该项目提前且在预算范围内完成。
俄勒冈州TriMet公共交通及交通信号优先项目
俄勒冈州三县大都会交通局（TriMet）运营着85条线路、700多辆公交车，服务范围覆盖波特兰大都市区超过500平方英里的区域。为了对老化的车载技术进行现代化升级，TriMet为其整个公交车队配备了Digi交通蜂窝路由器，替换了那些已使用10至15年且容易发生故障的组件，并通过 Digi Remote Manager。
此次升级使TriMet具备了实时计算机辅助调度功能、每两秒更新一次的车辆自动定位功能，以及覆盖整个车队的电子票务系统，同时还在交通繁忙的迪维森街（Division Street）走廊上实施了“公交信号优先”（TSP）计划。通过将实时车辆定位数据输入TSP系统，TriMet的公交车在设有交通信号灯的交叉路口可获得优先通行权，从而减少了延误，并支持更大、载客量更高的公交车在该走廊上运行。
除了提供更快、更可靠的服务外，该项目还带来了可量化的环境效益：公交信号优先措施减少了车辆空转和走走停停的驾驶行为，而这些行为正是导致车辆排放的重要因素，从而有助于实现俄勒冈州更广泛的碳减排目标。
迈阿密戴德高级交通管理系统
迈阿密-戴德县是佛罗里达州人口最多的县，居民人数超过250万。 迈阿密-戴德县负责管理迈阿密市及其周边地区城市区域内的交通流量，包括运营2,700多个设有交通信号灯的交叉路口。事实上，根据该县交通管理网站的资料，设有交通信号灯的交叉路口和街区中间人行横道的数量每年都在增加数十处。
迈阿密-戴德县先进交通管理系统（ATMS）将Digi交通蜂窝路由器作为全县交通控制柜通信基础设施的一部分，旨在缓解全县范围内的交通拥堵和延误，并改善交通流动性。
SEPTA PTC
SEPTA（东南宾夕法尼亚交通局）负责管理费城的轻轨、地铁和公交服务。由于每日乘客量超过100万人次，这些服务必须确保每次列车发车时都可靠且安全。正因如此，SEPTA建成了列车积极控制系统（PTC），用于对列车进行信号控制、预防脱轨和碰撞事故，并监控车速及信号违规情况。
SEPTA 通过使用Digi 交通路由器实现了这一目标。当该设备集成到列车上时，可通过无线电链路与沿线传感器进行远程通信。该设备在发送包含列车运行数据的信号的同时，还会接收有关线路封闭及其他可能导致需调整运行计划的因素的信息。这能有效防止列车在不知情的情况下驶入危险情况。
SMART 调度系统
智能城市中的公共交通是互联技术发展的关键领域。在底特律，SMART（郊区快速交通管理局）负责管理和调度全市300多辆公交车。作为市民出行不可或缺的一部分，这些公交车必须准时、安全且不会发生故障。为了管理公交车的调度和位置追踪，该市使用了一个模拟无线电网络，该网络由三座分布在全市各处的无线电塔组成。
在需要升级系统时，他们采用了Digi移动运输路由器。从模拟系统向数字系统的转变，显著提升了管理和追踪能力。这项新技术不仅使SMART能够掌握每辆车辆的位置，还能查看其行驶速度并监控每辆公交车的维护数据。这使得当公交车开始延误时，调度工作更加得心应手；同时还能通过预防性维护来减少故障和重大维修，预计每年可为他们节省70,000美元。
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Digi 正通过高性能的工业级蜂窝路由器，包括用于优先级和预emptive通信的 FirstNet Trusted™ 5G 解决方案，支持智能交通和联网汽车系统在美国及全球范围内的部署。
智能交通市场对社会而言大有可为。随着智能城市的智能交通系统在全球范围内得到越来越广泛的应用，人们可以开始收获现代公共交通带来的诸多安全、效率和成本优势。利用当今的最新技术，思考社会如何与城市互动是一件令人兴奋的事情。
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关于智能交通的常见问题
智能交通是如何运作的？
智能交通利用联网传感器、通信网络、软件和智能交通系统（ITS），对车辆、道路和公共交通基础设施进行实时监测与管理。常见应用包括自适应交通信号灯、联网车辆、公共交通信号优先、事件管理以及车队监控。
哪些技术支撑着智能交通？
智能交通主要依赖于嵌入车辆和基础设施中的IoT 传感器和控制器，并配合高速5G和蜂窝通信技术。这些技术共同实现了实时数据采集、远程管理，以及车辆、交通信号灯和控制中心之间的低延迟通信。
智能交通有哪些好处？
智能交通通过减少人为失误来提高安全性，为城市提供更优质的数据以辅助基础设施管理，提高运营效率，并通过预防性维护和降低能耗来降低成本，同时使交通管理中心能够更迅速地掌握问题发生时的实时情况。
智能路口是如何运作的？
在智能路口中，车辆与交通信号灯可直接通信——例如，通过传感器或车路通信信号，而非压力板或计时器。信号灯能够检测等待的车辆数量并实时调整，而联网汽车则能自动响应信号灯的变化。
智能交通有哪些现实生活中的例子？
纽约市交通局将14,000个设有交通信号灯的交叉路口连接成一个覆盖全市的智能交通系统（ITS）网络，用于集中进行交通管理和监控。在波特兰，TriMet的“公交信号优先”项目利用实时公交车位置数据，减少交叉路口的延误，在提高服务可靠性的同时，减少交通繁忙路段的排放。
智能交通系统能否抵御网络攻击？
随着互联程度的提高，智能交通系统面临着网络安全风险，但与基础设施一直面临的物理威胁相比，这种风险通常更容易管控。定期软件更新、加密的VPN通信以及分层安全控制等措施，有助于降低互联交通系统中的网络安全风险。
智能交通有哪些缺点？
主要挑战在于功耗——因为大量传感器需要可靠的电源；以及负责任的数据管理——因为车辆和基础设施收集的位置及行为数据，这需要制定明确的政策，在保护隐私的同时仍能实现智慧城市的功能。
智能交通如何助力供应链？
智能交通通过实现货物的自动或半自动运输，在公共卫生紧急事件等中断情况下减少对人类驾驶员的依赖，并在能够提升安全或效率的领域利用自动化来补充供应链劳动力，从而支持供应链的韧性。
下一步工作
编者注：这篇博客文章最初发表于2020年12月，并于2026年9月进行了更新。