一、智慧城市智能交通系统的理论基础与经济发展关系
　　（一）智慧城市智能交通系统的内涵与特征
　　由感知、传输、处理以及反馈此四个核心环节所构成者，乃智慧城市智能交通系统也。感知部分借助传感器网络、视频监控、GPS定位等技术，对道路车辆、人流、环境等多元信息予以实时采集，将交通状态转化成为高频率、高维度的数据流。高速无线网络、5G通信等基础设施为信息传输所依赖，以确保数据在智能管理平台与分布式终端之间稳定且高效地同步，达成全天候的数据互联互通。
　　在数据中心，借助高级算法与分布式计算的运用，海量交通数据的分析以及智能建模这一处理环节得以开展。机器学习算法，对路段拥堵趋势的预测是其能力体现；大数据处理平台，多元数据动态融合的实现为其功能表征，此二者促使系统拥有快速反应与自我优化的能力。而反馈部分，调度方案与信息以智能信号灯调度、交通诱导屏、移动终端App等形式，被实时推送至交通参与者，人、车、路、管多方协同借此达成，出行体验的优化也随之达成。
　　交通系统技术表征，以高度自动化、智能化、集成化作为主要标识。传统人工巡视的交通流量监测与管理，向自动感知、远程控制转型。信号配时、自适应导航及异常预警等设备，借由算法实时调适，增进交通运营灵活性与安全性。各环节达成数据闭环，凭借物联网、大数据、云计算的融合，可塑造交通信息精准、决策高效、服务便捷的智能管理平台。
　　（二）智能交通系统与区域经济互动机制
　　城市交通网络结构及运行效率的优化由智能交通系统实施，此举措对区域经济要素的流动速度与成本产生直接影响。智能调度平台于物流运输环节具备动态线路分配、高峰拥堵路段规避的能力，促使货物运输时间大幅缩减，企业运营在实时性及灵活性方面得以显著强化，本地生产要素与外部市场达成高效对接。自动化监管以及电子收费系统的广泛应用，致使过路费、燃油费等可变成本降低，既减轻企业与个人出行负担，又为本地产业造就更大利润空间与外溢效益。
　　区域经济因智能交通而获得灵活资源配置机制。城市通勤便利性因高效信息互通及交通管理而得以提升，此情形下劳动力跨区域流动更为自由。服务业、制造业等行业依据交通状况对生产与服务时间做出灵活安排，企业资源闲置造成的损失亦因此有所降低。道路资源利用效率借由数据驱动的交通调控手段得到提高，为中心城区缓解压力、新兴板块开发助力，为经济空间结构的持续优化及区域均衡协同发展提供有力支撑。
　　（三）锦州经济发展现状与交通瓶颈
　　在辽宁省内，锦州以重要交通枢纽城市之姿存在。近年来，产业结构的调整以及城市化进程，持续得以推进，经济发展的基础愈发雄厚。然而，传统交通网络布局的不合理与城市道路扩展的滞后，对其形成制约。交通拥堵现象以及运输效率的低下，成为阻碍锦州经济进一步提质增效的突出瓶颈。在企业间物流配送环节之中，长时间等待与路线冲突状况频繁出现，影响到生产原料的及时配送及产品外销周期，经营成本由此扩大，本地产业的竞争能力亦遭削弱。
　　锦州市，其城市居民于通勤之际，亦遭遇如公交线路分布不均衡、班次密度较低等一系列状况。在高峰时段，核心街区呈现交通流量高度集中态势，致使通行速度减缓，同时安全隐患有所增加。区域内部交通一体化程度欠佳，这对城市外围新区与主城区之间的协同发展形成阻碍，使得流动人口以及劳动力资源在实现高效且合理配置方面存在困难。就该市现有的交通基础设施而言，仍以传统的人工作业以及静态管理方式占据主导，其响应速度较为迟缓，信息共享程度处于低位，难以契合快速变化的经济活动需求以及城市空间扩展的节奏。
　　城市管理者因信息采集、交通监控以及数据分析能力存在局限性，导致其难以即刻且精准地把握道路运行状态与突发事件，对交通瓶颈路段的动态治理以及资源调度缺少有效手段。而锦州作为物流节点城市，面临货运车辆进出效率欠佳与城市交通压力叠加状况。从外部环境视角审视，区域交通与城市经济互动关系的提升，迫切需要凭借新一代信息技术实施系统性的优化与升级。
　　二、计算机技术驱动智慧交通系统建设（一）大数据在交通运行优化中的应用
　　在智慧城市的智能交通体系内，大数据技术借助多源数据融合性剖析，给交通运行效率的提升带来了显著影响。就如锦州，其交通数据的来源涵盖道路传感器、车载装置、移动终端、监控视频以及公交刷卡记录等。当这些数据汇集之后，借由实时解析与自动建模的手段，道路拥堵、异常交通状况以及流量高峰能够被迅速识别，从而对交通管理部门在信号灯优化、线路调整以及高峰分流决策方面予以引导，达成道路资源的动态配置。
　　不同于凭借人工统计与过往经验的传统交通管理模式，大数据分析能够达成以分钟为单位的拥堵预判以及行车路线推荐。锦州市的智能交通体系运用机器学习算法，对往昔节假日与上下班高峰时段的数据规律予以剖析，动态性地对主干道信号周期做出调适，预先引导车辆规避易拥堵路段。就像依据车流量的实时监测，即刻把高密度流量引入次级道路，显著缩减主路拥堵时长，切实提升整体通行效率。
　　在锦州，大数据对智慧交通及公共出行模式的创新产生了作用。智能交通系统，借由对市民出行偏好与公交乘坐行为的剖析，可对公交线路开展有针对性的优化。以市区几个大型工业园区和住宅区的通勤流量分布为依据，对公交发车频率及站点布局予以调整，促使公交准点率提升，为城市居民出行带来更高的时效性与便利性。在出租车网约系统调度方面，运用相应数据，达成对车辆空驶率准确预测的目标，对早晚高峰区域运力失衡问题起到有效缓解。
　　（二）物联网融合提升交通系统智能化水平
　　在锦州市主干道智能信号控制系统内，物联网感知端对道路压力变化予以实时反馈，并借由网络同控制中心协同，对信号灯周期以及开放车道数量持续作出调整。交通事故或突发堵塞状况一旦出现，路面传感器与摄像头便自动识别异常且及时上报。管理平台依据实时数据，将预警信息推送至导航软件与公交系统，达成车辆的智能绕行。公交站点的智能显示屏同步发布到站时间以及线路变动。乘客能够凭借手机查询临近站点的到达情形，以此提升候车体验。而此种高度实时性，提升了交通调度灵活性以及市民出行效率。
　　依托于物联网，各类交通工具间达成协同配合。在出租车网约单量的急剧增加，亦或特定区域车流的迅猛增长出现之际，后台对区域供需对比予以实时分析，调度周边车辆前往，达成运力的跨区域分配。物流货运车辆轨迹与路况信息产生联动，仓储配送系统自动匹配最优路线以及时间窗口，使空驶与延误情况得以减少，园区物流效率获得提升。交通系统内部连同相关产业上下游之间的信息壁垒，因物联网的融合而被打破。经济运行效率又进一步提升，锦州市整体智慧交通与智慧城市发展的深度联动得以实现。
　　（三）云计算支撑智能交通数据处理与决策
　　全新处理方式被云计算技术引入智能交通系统的数据管理及决策支持领域。锦州城市交通流量递增态势显著，数据量级呈现指数级扩展情形。多源数据，如海量断面流量、车辆轨迹、事故报警及实时视频等，交通管理部门需予以应对。分布式存储与弹性计算由云平台达成，采集的交通信息得以进行高并发、跨地域的实时处理。本地服务器资源受限的传统架构与之不同，云平台具备随需分配算力与存储能力的特性，高峰时段交通监控、调度及响应系统的无阻运行由此获得保障。在重大节假日或突发天气之际，市区交通压力剧增，云计算通过动态扩展数据处理节点，为交通运行模型持续注入新参数，并迅速输出信号灯配时优化建议与拥堵预警。
　　在决策调度领域，凭借集成交通仿真算法与机器学习模型，云计算达成对交通流演变趋向的智能预估。在云端，历史数据以及实时输入会经历归类与剖析，系统能够自行辨别瓶颈路段。针对突发事件或者异常流量情形，即刻向导航终端以及公交调度后台推送可行的避堵策略。交通管理者不再受制于人工分析及静态决策，而是借助云平台具备的高性能计算能力，达成分秒级别的应急响应。与以往依赖本地中心点式管理相比，云计算为锦州交通体系构建起“数据即服务”的开放生态环境，交管部门、企业以及居民皆可经由授权获取高频数据接口，促使智慧交通决策更具多元性且精准度更高。
　　云计算，在跨部门协同以及城市层级交通治理领域，提供了技术层面的基础性支撑。借助云平台，对公安、交管、物流、公共交通、应急管理等众多系统的数据资源予以整合，一体化交通运行数据湖得以形成。数据壁垒在多部门之间被破除，城市调度中心因而能够统一调取关键指标，于极端天气、交通事故或者大型活动之际，展开协同性质的指挥。交通物流企业同样可借由云接口，获取实时路况以及运力资源分析相关信息，进而灵活地对配送计划作出调整，使运输效率得以优化。智能交通系统，在锦州凭借云计算技术的助力下，为城市经济发展以及生活质量的提升，构建起稳固的数据基础，智慧城市建设所具备的独特效能由此展现。
　　三、智能交通系统对锦州经济发展的实际效益（一）物流运输成本降低与产业效率提升
　　在锦州商业物流领域，智能交通系统的应用带来成本结构的深刻变革。运输车辆因路径优化算法的普及，于实时情境下得以遴选最优路线，绕开拥堵路段与交通事故，运输时间及油耗得到有效削减。计算机视觉与智能调度系统，针对城市路网流量信息展开动态剖析，达成车辆与货物分配的自动化适配，空驶及等待时间得以压缩，企业物流支出显著降低。企业物流部门凭借交通大数据，构建精细化物流计划，运输资源利用率得以提升，原本离散、低效的配送模式，转型为集中批量、精耕细作的流通体系。
　　锦州产业效率的提升，其直接关联在于物流运输成本的削减。运输网络的无缝衔接，使得生产原材料至产业园区的配送周期得以缩减。基于实时供应链信息，制造企业能够动态调整生产节奏，对库存管理予以优化，进而减少因物流延迟而引发的生产停滞以及资金占用情形。外部订单响应速度因智能交通平台而加快，企业对于市场变化的适应能力也随之增强，得以适时扩充或调整产能，把握短周期经济契机。行业间协同作业的智能调度，促使上下游产业链的协作趋于紧密，降低整体经济运行的摩擦成本，助力锦州地区构建起快速且灵活的现代物流体系。
　　供应链管理模式的改变亦由智能交通系统所引发。资源错配以及管理盲区，常因传统物流环节存在的信息不透明与时滞问题所致。智能交通平台达成了环境感知、信息共享及运输环节全生命周期的监控。凭借物联网设备实时对车辆状态与货物流向予以采集，企业管理者能够精准把握关键物流节点，对风险预警与应急响应机制加以强化。人为操作失误与管控漏洞经信息化管理而减少，敏捷制造的能力得以提升，同时为锦州新兴制造业、商贸服务业以及电商平台提供了高质量物流保障。
　　（二）城市流动性增强和居民生活便利性提高
　　市民通勤体验因智能交通系统的普及而历经转变。动态信号调控，在城市主干道与各功能片区之间，借由实时交通流数据分析，使得高峰时段拥堵概率降低。智能公交以及地铁调度平台凭借计算机算法对客流趋势予以预测，达成车辆发车频率的及时调整，进而减少乘客等待时间，并提升公共交通准点率。居民以可视化途径在智能出行App上获取路况与班次信息，依据即时反馈挑选最优路径，出行的灵活性与便利性得以大幅提升。在恶劣天气或者重大活动期间，城市交通管理系统能够迅速展开联动调度，对人流和车流加以分散，以保障市民日常通勤不因突发事件而遭受严重影响。
　　在锦州，城市流动性增强，居民生活圈半径实现拓展。居住、就业、教育、医疗等资源，原本因交通瓶颈而分布割裂，此现象也随之缓解。智能停车系统，将地理信息与移动支付相融合，达成停车资源分配的优化，“找位”时间得以减少。拥堵状况缓解，使得通勤时长缩短，居民对于生活与工作的空间配置，可加以综合考量，进而参与城市多元化活动，享有更多公共服务资源。无障碍交通信息共享，为特殊群体顺畅出行提供支持，城市包容度与公平性得以提升。智慧交通推动空间流动自由，居民精神文化生活的多样性与参与度，呈现显著扩展态势。
　　居民交通体验与城市管理之间的良性互动，通过信息反馈机制达成。智能交通平台对市民出行需求及行为轨迹展开持续采集，借由数据挖掘手段，实现交通配套的不断优化。诸如定制公交、小区接驳车之类的个性化服务，以数据驱动模式实施灵活调度，对外围居住区和工业园区实现有效覆盖。城市管理从单一静态管控朝着协同、响应式、智能化治理方向转变，为居民营造高品质生活环境。
　　（三）新兴信息产业带动区域经济转型
　　锦州信息产业受智能交通系统的助力，逐渐展现其作用。在城市交通基础设施迈向智能化改造阶段之际，针对交通信号控制器、车路协同终端、智能监控设备等软硬件所产生的需求，呈增长态势。这种需求增长，使得交通大数据采集、处理与传输技术展开研发。城市数据中心、云平台以及物联网产业链，因大量交通流量、车辆定位、气象与道路状态数据的聚合，获得实际应用场景。本地IT与设备制造企业的技术升级，亦由此得以达成。在交通系统数字化的演进进程中，创新型企业纷纷聚焦算法开发、边缘计算、GIS地理信息服务等方面，进而使得区域创新生态渐次形成。
　　城市经济结构的优化调整，亦为智能交通发展衍生效应的一种体现。传统交通服务与互联网技术借助交通信息网络构建得以深度融合，这一融合促使智慧出行、智能物流、移动支付等新兴服务业态加速落地。随着外地高端信息技术人才以及智能交通产业链上下游配套企业的流入，锦州产业结构随之渐次从以重制造业和传统批发零售为主，朝着信息服务、数据运营、技术研发方向转型升级。智能交通造就的规模化数据资产，为金融、保险、电商等信息密集型行业创造更优发展条件，于无形中拓宽了区域经济数字化转型的路径。
　　作者：张明昭（锦州市数据中心）