1、大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、交通大数据主要包括以下内容：交通流量数据：路段交通流量：实时或历史的车流量数据，反映道路使用情况。交通拥堵情况：包括拥堵路段、拥堵时间、拥堵原因等，有助于分析交通瓶颈。交通事件数据：交通事故：记录事故发生的时间、地点、原因及损失，为交通安全分析提供依据。
3、常见的交通类大数据包括高速大数据、车辆大数据、ETC大数据、运力大数据和运政大数据。以下是具体介绍：高速大数据：覆盖全国逾13万公里高速网络（西藏、海南除外），包含20000余个高速出入口的实时车辆通行数据。
1、交通大数据的发展现状与应用难点解决方案分析交通大数据的发展现状 近年来，随着经济的快速发展和城镇化进程的加速，交通问题日益凸显，交通大数据因此应运而生并迅速发展。政府不断加大对交通基础设施建设的投入，同时积极推动“互联网+”行动计划，促进移动互联网、云计算、大数据等技术与传统交通行业的深度融合。
2、目前，大数据在交通中的应用主要有两个方面。一方面，大数据传感器数据可以用来了解车辆的交通密度，合理的道路规划可以包括单车道的路线规划。另一方面，可以利用大量的实时数据实现信号量的实时调度，提高现有线路的运行能力。信号灯的科学布置是一项复杂的系统工程，需要利用大数据计算平台制定出更加合理的方案。
3、第所谓的交通大数据基本还是针对单一数据源开展分析，分析精度有待进一步提高，应用场景有待进一步丰富。大部分的研究集中在基于车载GPS数据以及视频数据提取车辆描述信息、交通流状态信息，研究拥堵的表征指标以及交警执法应用；第城市交通传感设备布局并未从交通大数据的视角进行优化分析。
交通大数据主要包括以下内容：交通流量数据：路段交通流量：实时或历史的车流量数据，反映道路使用情况。交通拥堵情况：包括拥堵路段、拥堵时间、拥堵原因等，有助于分析交通瓶颈。交通事件数据：交通事故：记录事故发生的时间、地点、原因及损失，为交通安全分析提供依据。
交通大数据是所有服务于交通管理的数据的统称，种类丰富，包括车辆大数据、高速大数据、运政大数据、etc大数据等。交通违法数据的获取方法通常会有三种途径，分别是网上查询、电话查询、现场查询。
交通情况数据来源：大数据技术可整合来自交通传感器（如摄像头、雷达）、GPS设备（如出租车、公交车上的定位系统）、手机信令数据、社交媒体数据以及交通卡刷卡记录等多源信息。分析内容：通过分析这些数据，可以实时监测交通流量、车速、拥堵路段及发生时间，识别出交通高峰期和拥堵热点。
1、当智能交通遇上大数据，将通过数据驱动实现交通系统优化、管理效率提升和出行体验改善，具体体现在以下几个方面： 交通拥堵治理：从被动应对到主动调控实时路况分析与动态调度：通过GPS定位、视频监控、RFID识别等技术采集的交通大数据，可构建实时路况模型，精准识别拥堵点位及成因。
2、智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。
3、例如，观察传统交通工具在使用过程中存在的拥堵、效率低下等问题，从而引发对新型交通工具设计的思考。联想法：核心在于将看似不相关的事物建立联系。当把不同领域、不同性质的事物联系起来时，往往能够碰撞出新的火花，寻找到全新的思路和解决方案。
4、对于未来的汽车行业来说，智能汽车、智能交通和自动驾驶是三大基石，而这三个领域都是百度Apollo的强项。先来看智能汽车，不久前的生态大会上，百度为整车企业们推出了高级别智能驾驶解决方案ANP（Apollo Navigation Pilot），是一款基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite降维打造的产品。
5、激情与耐心互补促进，才能碰撞出最美丽的火花，工作才一能做到最好。 要主动出击 当你可以选择的时候，把主动权握在自己手中。我想很多人和我一样，刚进实习单位的时候，都做过类似复印打字的“杂活”。或许同事们认为你是小字辈，要从小事做起，但有些时候，是因为他们心中没底，不知道你能做什么。
