近日，赛文交通网对东南大学、同济大学、清华大学、浙江大学、长安大学、中山大学、吉林大学、中南大学、天津大学、华南理工大学、北京工业大学、北方工业大学、西南交通大学、北京交通大学、兰州交通大学、重庆交通大学、武汉理工大学、大连理工大学、北京航空航天大学等高校的20位老师进行了采访。
分别就我国智能交通行业目前发展水平、互联网巨头给智能交通行业带来的影响、未来交通科技领域的发展趋势等问题表达了各自真实的感受。
行业专家普遍认为我国智能交通行业的发展尚处于“及格线”水平。
目前智能交通领域的各个方向发展比较碎片化，行业整体发展存在严重不均衡。
纵观我国智能交通市场发展历程，在起步和培育阶段，我国智能交通行业的主体为系统集成商，背靠政府支持发展；到了基础和提升阶段，以海康、大华为首的硬件厂商入局，与系统集成商并进；近几年，随着信息化技术的发展，以互联网企业为代表的科技巨头在传统智能交通领域的崛起引发市场关注。
以互联网企业为代表的科技巨头进入智能交通行业的利大于弊是市场普遍态度。
正如同济大学交通运输工程学院党委书记马万经所言：如果行业对科技巨头进入交通行业的动态异常关注，代表着交通领域在进行反思，并进行改革创新，那么显然这种影响就是巨大的，是积极地。
同样认为科技巨头进入交通市场正面影响大于负面影响的行业人士不在少数。智能交通产业是一个巨大的生态体，需要各方将自己最优势、最精华的力量聚合起来。总体来说，科技巨头带来的新技术、新模式、新玩法正在促进行业进步。
当然，科技巨头对行业的理解不够也在制约其发展步伐，“新进入者”需要考虑到交通行业本身的特点，在发挥其优势的过程中，也要依据交通的基础逻辑和理论，重视交通技术的研发。
智能交通行业需要拥抱科技巨头，科技巨头更应该做好基础底盘的服务，不越位、不垄断，让专业的人做专业的事情。
Q1：在您看来我国智能交通行业目前的发展水平怎样？如果满分是100分，您会给多少分。
- 北京交通大学交通运输学院教授、党委书记姚恩建：
应该说在过去的5年里，随着我国社会经济的快速发展，我国智能交通行业很好地抓住了移动通信、大数据、人工智能等技术带来的发展机遇，在城市交通智能化管理、公交、轨道、出租、物流、停车管理等运输行业业务系统的智能化、以及出行信息服务等方面都取得了令人瞩目的成就，在提升交通运输系统的效率、安全等方面发挥了实实在在的作用。应该说整个智能交通行业不管在研发、建设和应用等方面都保持了良好发展态势，也催生了很多智能交通新业态，但考虑到未来还有更大的发展空间，所以我给打85分。
- 北方工业大学智能交通控制北京市重点实验室研究员张福生：
近几年来智能交通行业的最大成绩应该是成功吸引了全社会的关注，成为一个“网红行业”，但行业整体发展水平仍然是60分水平。行业整体发展存在严重不均衡，一方面“新名词、新概念”层出不穷，大量资金投入到高大上的系统整合、平台建设、示范项目领域；另一方面基础设施陈旧、运维管理不善的问题没有得到足够重视和有效解决；智能交通领域层出不穷的研究成果和斥巨资建设的智能交通项目并没有带来交通的实质改善与提升，交通参与者对智能交通发展严重无感。行业内相关法规、标准严重滞后且令出多门、自相矛盾、不成体系，在执行层面缺乏对标准法规的正确理解和敬畏之心，大量表面文章吸引眼球的“伪创新”充斥智能交通行业。与此同时，行业内却充满了自高自大情绪，既不屑于了解最基本的交通常识，也不屑于学习借鉴国际智能交通行业发展经验，在行业认知、产品技术、应用实践等方面都与世界先进水平存在巨大差距。
- 长安大学信息工程学院教授徐志刚：
60分，目前智能交通行业还是以投资规模论英雄，没有以智能交通取得的成效论英雄，这个问题不解决，行业就不会健康发展。
- 重庆交通大学交通运输学院教授刘伟：
70分，勉强及格。目前智能交通领域的各个方向发展比较碎片化，缺乏系统的智能化应用和集成。在交通感知领域，基本实现了全方位检测技术和装备的国产化。交通控制装备制造领域，产品百花齐放，基本能够满足交通控制场景的需求，但未来的车路协同和自动驾驶辅助场景应用还处于开发和适配阶段。智能交通集成领域的企业体量逐步壮大，尤其是互联网企业的加入，推进了信息化技术的应用，目前还处于信息技术与交通基础理论和方法的融合阶段，有待智能化水平的提升。
- 清华大学副教授李瑞敏：
十三五期间在智能交通领域的投资持续较高，而且在车路协同、自动驾驶方面着力较多，总体而言，取得了明显的进步，相对5年前，信息采集、出行服务、指挥调度、交通业务服务等方面都有较大的提升，但是在信息利用、交通智能化治理水平、针对性解决交通问题等方面还需较大的提升，结合“交通强国”建设需求的真正创新性工作较少。总体：及格偏上，76分。
- 浙江大学建工学院副教授金盛：
80分。我国智能交通行业在最新的感知与信息技术（如雷视一体、5G、机器视觉、深度学习等）的大规模应用方面一直快速发展，大量新技术快速广泛应用于实际项目中。但是在新技术与传统交通工程相结合方面还有待深入研究细化，并找到适合的应用场景。
Q2：以互联网企业为代表的科技巨头进入智能交通行业，您怎么看他们在行业发展所带来的影响？对其发展有哪些建议？
- 同济大学交通运输工程学院党委书记马万经：
这个问题本身，就是科技巨头进入交通行业之后的重要影响。一件事情的作用，事情本身固然重要，更重要的是人们的反应。如果这个问题的提出，代表着交通领域在进行反思，并进行改革创新，那么显然这种影响就是巨大的。在实际应用中，如果能对实际问题、实际需求具有更强的针对性，与交通工程技术进行更深入的结合，互联网科技企业将取得更大的成功。
- 西南交通大学交通运输与物流学院院长刘晓波：
在“新基建+交通”的时代，互联网企业在基于5G、物联网、人工智能的技术优势和应用领域的用户资源，相比于国家管理部门与技术研发机构是不可比拟的。
三者之间的共融合作，可以有效扬长避短实现共赢。
1、技术研发机构专长的理论与技术方法需要找到实施空间，避免与应用的脱节；
2、互联网企业的业务场景与商业模式需要理论的指导与验证，避免与社会服务公平性的冲突；
3、国家管理部门的管理权力与技术开发应用之间的关系需要建立合理生态，避免出现不合理的壁垒。建立彼此之间基于开放、公平的合作契约机制是至关重要的。
- 清华大学副教授李瑞敏：
影响方面：
1）有助于推动一些先进技术在交通领域的尝试及应用，存在解决一些痛点问题的可能；
2）有助于非交通领域专业人士的参与，与交通领域人士结合良好有助于取得更好的成果；
3）有可能从更大角度应对交通系统，存在潜在的资金、技术、理念、资源等优势（但尚需时间转为有效的成果）；
4）有助于提高原传统智能交通行业人士群体的整体平均薪资水平；
5）若能初期不计收入支出平衡，则有利于加大智能交通行业研发的投入。
关于建议：
1）深入理解交通系统特性、交通行业特性，更好的将自身优势与交通领域需求相结合；
2）以交通系统改善性能提升为目标，专注于技术炫酷本身之外对交通发展的实际推动效果；
3）踏踏实实坐几年冷板凳，发挥资金、技术、人才队伍等优势，“不鸣则已一鸣惊人”（自己注：说的容易，做起来何其难）。
- 长安大学信息工程学院副院长徐志刚：
带来的影响肯定是正面大于负面的。
但是希望IT Giant能求同存异，凝聚共识，而不是仅在推荐自己的解决方案的同时，完全推倒别人的方案，从而独霸天下。
智能交通产业是一个巨大的生态体，需要各方将自己最优势、最精华的力量聚合起来。因此希望IT Giant通过竞争后实现差异化的发展。同时还希望他们能将自己期待政府做的事情说出来，发声比较多的问题、共同关注的问题，肯定是急迫需要行业主管部门解决的问题。
如：车路协同的异构通信融合问题、智慧高速的功能分级及发展路线图、智能交通系统效能评估标准、车路协同与ETC未来发展路线图等等，都不是一家IT Giant能搞定的事情。
需要行业主管部门、科研院所、企事业单位的代表坐下来慢慢谈，可以先求同存异，然后达成一个共识，再建立一个框架，最后大家才能将自己的东西慢慢填充进去。
否则永远是零基础，各家粉墨登场，你方唱罢，我登场，都是跟随发达国家的步伐，亦步亦趋，不能像我国航天事业那样通过艰苦奋斗、长期积累，最终实现自力更生。
- 武汉理工大学智能交通系统研究中心研究员张存保：
互联网巨头的进入，一方面对传统智能交通企业来说肯定是存在竞争冲击的，另一方面，从整个行业的发展前景来看，总体是利好的，毕竟引入了新的业态和新的技术。由于基因不同，互联网企业拿项目的模式与传统企业存在较大差异，玩法也不一样，这给传统企业带来了不小的生存压力，当然，科技巨头带来的新技术、新模式、新玩法也促进了行业的进步。
值得关注的是科技巨头对行业的理解不够，特别是对交通基础理论的欠缺，存在短板。此外，在项目落地和交付能力方面也有待提升。
对科技巨头在智能交通行业的发展我主要有两点建议：第一，加强构建产业生态，将传统智能交通企业整合起来，加上科技巨头自身的技术、品牌、政企关系等优势，让”专业的人做专业的事”，达到各方共赢，推动行业进步。第二，加大对交通专业人才的引进，交通本身的理论性和专业性都很强，巨头们若想在智能交通市场持续发展，需要补充交通专业的人才，加强对行业的理解和认识。
- 重庆交通大学交通运输学院教授刘伟：
互联网企业的进入带来了鲶鱼效应，推进了智能交通行业的发展，为行业插上了“交通+互联网”的翅膀，但智能交通行业的弱小，部分企业被动变成了“互联网+交通”。
建议行业冷静的看待互联网巨头加入智能交通行业，互联网行业迫切需要进入交通领域寻找存在感，同时也是互联网企业进入人们每天生活的全过程的接口。智能交通行业需要拥抱互联网，互联网企业应该做好基础底盘的服务，不越位、不垄断，让专业的人做专业的事情。
- 天津大学管理与经济学部教授贾宁：
首先，以互联网企业为代表的科技企业进入智能交通行业，对行业的推动趋势是肯定的。
但互联网企业真正融入交通行业并实实在在地为城市交通做出贡献，需要“交通互联网化”和“互联网交通化”两个过必不可少的过程。
在这些企业进入智能交通行业的前期，需要的是“交通互联网化”的过程，即互联网企业运用技术和品牌优势，推动交通基础数据的采集、互通与整合，还可能运用互联网思维去对传统交通产生一些颠覆性变化。
近年来出现的城市交通大脑、交通云平台、以及共享交通、MAAS等，都是交通互联网化的产物，确实一定程度上克服了传统智能交通系统的某些问题，对交通行业的推动作用是毋庸置疑的。
但长期来看，还需要“互联网交通化”的过程才能真正实现落地、生效，实现互联网的先进技术真正融入智能交通系统的建设之中，用互联网的思维和技术解决交通的行业问题，用交通的领域知识融合互联网的先进技术。
- 中南大学交通运输工程学院教授黄合来：
如果把传统的以集成指挥平台为核心的智能交管系统定义为ITS1.0，现今，大量科技巨头快速进入智能交通行业，以先进IT技术为基础，主动开拓“车路协同”、“自动驾驶”、“智慧大脑”等阵地，其实质是想跨过ITS2.0，直接进入ITS3.0。
ITS1.0以点为主，主要服务于交通管理效能提升，实现交通监测、交通控制、路侧诱导、违法抓拍、信号联网等智能化功能，缺乏定制化的面向交通系统科学设计、精准研判和管控的交通模型及算法体系；ITS3.0目前能够看到的应用技术体系仍然是以点为主，实现全息感知、快速决策、智能驾驶等功能。
然而，交通系统效率、安全等目标的实现不仅仅要求管理效能提升，更要面向交通供需均衡，做好在交通系统层面的交通设施优化设计、动态需求管控、精准交通控制和诱导、主动安全防控等，这恰是ITS2.0的本质使命，用信息技术2.0直接推动ITS3.0，将会持续原来ITS1.0阶段的问题，造成交通系统科学与技术在应用领域的空心化。
科技巨头进入智能交通领域，能够带来更精准的交通感知和更强大的数据运算能力，进入交通行业后，在相当长一段时间应该主动对接和系统应用交通科学技术成果，推动交通系统静态设施、动态环境、实时运行的数字化，聚焦交通流层面的交通系统时空供需匹配，逐步实现宏观层面的交通资源科学规划和设施优化设计、中观层面的交通流控制与精准诱导，以及微观层面的个性化信息服务、精准化安全预警和驾驶决策支持等功能，实现ITS2.0+,为ITS3.0的未来发展铺平道路。
- 武汉理工大学交通学院交通工程系教授杜志刚：
优点：1、媒体报道更多，社会关注度提升；2、总体投入更大，从业者更年轻，更有活力；3、有利于基于信息的全产业链的构建。
缺点：
1、经济效益、社会效益一般；众多企业更关注新技术、新产品（重点为电子执法产品）的推广与应用，提升了交通管理部门的执法便利性。与对于提升交通安全、缓解交通拥堵性价比不高。
2、对基础信息、基础研究不够，更关注机动车通行效率，电瓶车、非机动车、行人等交通弱势群体关注不够。
建议：
1、练好基本功，协同新战略；基于大数据研判多层次发展需求并构建协同发展战略：包括用路人需求、建设与养护需求、交通管理需求、交通设施新技术发展需求；
2、差异化场景，精准化施策。分析不同的交通场景（隧道、桥梁、互通立交、交叉口等）特点，提出基于全寿命周期成本最小的交通工程传统设施与智能设施的设置方法，达到设施设置效益最大化。传统设施全生命周期较长，社会需求更大，建设与养护单价更低，智能设施生命周期更短、建设与养护单价更高。
3、服务于交通，慎用管与罚；注重交通管理中服务、管理、执法业务的整合与优化。
4、构建新平台，可持续发展；需要打造产学研用管大平台，引入地方科研、交管、建设、媒体等各方力量，长期协同发展，兼顾社会效益与经济效益。
- 吉林大学教授于德新：
科技巨头可以分为几类，一是高德（背后阿里系）、百度系、腾讯系为代表的以提供数据为代表产品的互联网企业，还有就是像华为、中兴这样的可以提供整套平台以及硬件的科技企业。后者其实和传统的智能交通企业差别不是很大。
更大的冲击来自于前者。以高德地图和百度地图为例，其提供的路况由于背靠大样本的数据量，已经在一定程度上代替了交通流采集设备，而且这种数据服务本身价格很低甚至大部分情况是免费的，外加其可视化的特点，挤占了传统交通行业的盈利模式，进一步倒逼了传统交通企业的转型。
但应该注意到，互联网企业对于智能交通的关注点到底落在哪里，智能交通作为其进入智慧城市应用的重要一环所代表的业务核心是什么。共享单车的发展过程应该说是一个很好的例子，大浪淘沙最后剩下的是什么，这是值得我们思考的。
但互联网企业本身的影响力、资金、技术、人才等优势是要肯定的。所以在未来的发展过程中，互联网企业要考虑到交通行业本身的特点，在发挥其优势的过程，也要依据交通的基础逻辑和理论，重视交通技术的研发，可以基于其累积的大数据来进一步推演交通模型，尤其不要为了盲目扩张发明创造噱头和概念。
Q3：在您关注的交通科技领域，您认为未来几年有哪些重点（待突破）的基础性技术与理论研究？
- 同济大学交通运输工程学院党委书记马万经：
在智能交通领域，有两个方向非常重要，第一是新型混合交通流的管控与服务。不同智能程度的车辆、网联或不网联的车、人等共同构成的新型混合交通流将长期存在。一定程度上，原来的检测与控制的对象，变成了检测与控制的手段，如何进行高效、精准和差异化的协同管控，是亟待突破的关键问题。
第二是多模式一体化的出行服务。如何规划、设计、运营多模式交通系统，实时调度有限的运输资源，为出行者提供个性化且可靠的出行服务，是令人期待研究前沿。
- 西南交通大学交通运输与物流学院院长刘晓波：
未来5-10年，一是交通运输与物流行业的智能理论，比如，有效的优化管控手段从局部向全局逐步延伸所需的技术与理论；二是新能源和城市环境污染的研究，比如电动汽车新型电池与充电技术的整体效率与安全管理；三是综合运输与区域经济的协同增长，比如物流行业技术进步与产业革新之间的演变关系。
- 北京工业大学城市交通学院院长陈艳艳：
智能网联时代的到来正逐步颠覆现有的城市交通运行场景与运营管理模式，未来一段时间内城市交通的发展方向与科学研究的重点包括三方面。
第一，大数据、云计算、移动互联及人工智能技术对交通需求的理解及引导控制能力增强，使得交通系统规划、管理、控制、服务一体化及多方合作机制形成成为一种可能，如何通过对交通需求全面感知，以及时空大数据驱动下的仿真推演与决策支持，推进交通规划理论与方法由需求满足型向需求约束型扩展和延伸将成为保障未来城市可持续发展的重要方向。
第二，网联自动驾驶广泛参与及需求响应公交、共享出行等新业态影响下的交通流理论与运营管控技术亟待拓展。包括新型交通系统中出行者的行为选择、道路交叉口组织形式与泛在管控、动态调度与合乘定价的高效优化模型及求解算法等。
第三，车辆电动化或新能源化依然任重道远。综合考虑电力-交通-信息网，实现多网动态调控，多措并举彻底解决电动汽车充电难题，也会是未来研究的重点和热点。
- 清华大学副教授李瑞敏：
从城市交通信号控制而言，未来需要突破的几个点：第一，真正有效支撑信号控制的可靠检测手段；第二，一流的交通信号控制软件平台（含实用有效的优化算法等）；第三，支撑信号控制工作的良好的工作机制。
- 东南大学交通学院院长陈峻：
科技的进步和发展给传统交通运输行业带来了新的技术变革，主要表现在两大方面，一方面是它对交通要素，人、车、路、环境间相互作用关系的解析提供了更多的支持，另一方面是对交通系统规划、设计、建设、运营提供了新的方法和手段，以及在控制、决策、分析、评价方面也带来了很大的变化。
未来，大数据、5G通讯、人工智能、区块链、云计算等新技术将持续推动交通基础设施、运载工具等的智能化应用。
- 北京交通大学交通运输学院教授、党委书记姚恩建：
近年来，5G技术、北斗卫星定位技术、大数据、人工智能以及数字孪生等技术在我国交通领域的应用受到越来越多的关注，这些年来我们国家在交通大数据、车路协同、自动驾驶等技术领域也投入大量的科研力量集中攻关，我认为在未来几年在这些热点领域应该会取得一些技术和理论上的突破。
同时，除了传统的围绕交通拥堵治理、安全管理等方面之外，面对日益严峻的交通节能减排形势，未来在交通环境领域，也应该会产生更多的智能交通的解决方案。
另外，随着车辆的电动化、自动化、网联化、共享化的发展趋势，面向“四化”场景的道路交通系统的智能化管理和应用的相关技术也将是今后的研究热点。
- 北京航空航天大学交通学院副院长田大新：
在车联网领域，依托于传感、通信、计算技术的不断进步，车路云系统的协同化感知、传输与决策等技术将得到进一步的发展，相关理论与技术需要继续深入研究。
感知上，如何理解信息误差在车路云多个层级传播的动态规律，如何提取多个物理场景的有效特征，并能够将对已知信息空间的特征理解迁移到对未知信息空间的特征理解，是突破车路云一体化融合感知所要解决的关键难题。
传输上，在车路云异构组网场景中，传输信息的安全保障和性能优化至关重要，如何跨网调度全链路计算传输资源、构建网络内生安全机制有待深入探索。
决策上，如何集成多学科、多物理量、多尺度、多随机过程建立全生命周期的虚拟现实仿真评估，对高风险交通场景和小概率驾驶工况加速重构是亟待解决的关键科学问题。并且，动态跟踪多个场景交通参与对象的运行轨迹、联合推演人-车-路-环境态势，也是车联网环境下交通风险评估与安全决策所要深入研究的内容。
- 浙江大学建工学院副教授金盛：
当前雷达、视频、车载定位等多源传感设备的大规模布设和普及，使得交通大数据获取变得相对充分。同时，各地大数据平台、数据中台等的建设也如火如荼。在这样的背景下，基于多源交通大数据进行深度挖掘，有效支撑交通管理、出行服务与决策支持就显得尤为重要。其中，交通知识图谱构建、个体出行画像的挖掘、大规模网络交通状态预测与大范围网络交通控制策略制定等基础性理论与技术是未来几年重要的突破点。
- 华南理工大学教授卢凯：
1、对于城市大规模路网的精细化控制，如何进行控制子区的快速动态划分以及如何在子区内优选协调线路集合，需要建立和完善控制子区划分与协调路径集选取理论。
2、对于平峰期的绿波协调控制，如何从干道及交叉干道上升到包含闭合环路的整个路网，实现真正意义上的区域绿波协调控制，需要建立一套区域交通信号绿波协调控制理论方法。
3、对于高峰期的交通拥堵防控，如何计算与优化信号控制作用下的单个路口、一条干道以及整个区域的承载能力，需要建立信号控制下的交通承载能力分析理论与优化方法。
4、对于交通信号控制效果的评价，如何能够实现对各种状态（饱和与未饱和）与不同范围（交叉口、干道、区域）的客观评价，需要建立一套科学合理的评价指标体系与计算方法。
- 长安大学信息工程学院副院长徐志刚：
未来急待解决的问题：在基础性技术与理论研究方面，车辆的高精度、低成本、连续时空定位问题和并发条件下车联网的高可靠、低时延通信问题必须攻克，才能保证车路协同真正发挥功效。同时希望我国也尽快制定出具有开放性、实用性和技术演进性的车路协同体系框架，形成与欧洲C-ITS、美国CVRIA、日本Smartway并驾齐驱的车路协同体系或者路线图。
- 兰州交通大学教授吕斌：
高精度车辆轨迹检测与分析是构建智能交通系统、发展交通流理论和提升道路交通安全重要数据保障。
利用地感线圈、地磁、摄像头、激光雷达等可以探测区域内的所有车辆并进行监测，借助车路协同系统可以实现对车辆的全程无缝追踪。
但各数据源产生的数据结构、时间序列、分辨率以及存储形式不一，现有的轨迹追踪算法仍以位置和速度为主要输出参量，未充分利用传感器融合后的多源优势，同时缺乏对车辆轨迹精度的系统性验证，尤其缺乏多场多作用对车辆轨迹精度影响的量化评价。
未来需要从微观尺度上对多源路侧数据的结构异质特性及时空分布规律进行系统性辨识，揭示雨雪雾霾、多目标共存及复杂路况多场作用对多源路侧数据的影响机制。
依据辨识结果，对多源路侧数据进行融合，实现多源路侧数据在时间与空间维度上的同步。基于融合后的多源路侧数据，建立（在线或离时）多场作用下高精度车辆轨迹追踪方法，为智能交通发展提供有力支撑。
- 中山大学教授、广东省智能交通系统重点实验室主任何兆成：
以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一轮技术革命使得交通系统人-车-路等核心要素及其相互作用方式与关系正在发生深刻的结构性变化：交通系统正在从物理系统向信息物理系统转变。
自然地，随着这一转变，我认为首先需要突破的是新的交通系统理论，也就是说我们要从具有新的要素特征及关系的交通信息物理系统出发，构建新的理论框架，其中包括新的系统对象模型体系、新的系统分析范式以及新的系统调控干预手段。
只有通过系统理论的突破，车路协同、智能驾驶等新技术在智能交通行业才能真正得以有效应用，才能避免形成各类“技术花瓶”或是“新瓶装旧酒”现象，形成体系化、规模化实用场景，推动智能交通行业整体内涵式可持续发展。
- 大连理工大学交通运输学院执行院长王仲：
未来随着无人驾驶技术的不断提升，公共交通领域有望成为无人驾驶技术在城市内率先以较大规模应用的场景。
随着各城市测试试点工作的推进，在规模应用下的一些基础性技术和研究有待展开和进一步完善，例如无人驾驶出租车在区域内的调度优化技术、无人驾驶公交车辆在线网中的调度优化技术、与无人驾驶相匹配的基础设施与管理的改进、相关技术标准以及行业管理政策制定等。
此外，随着小汽车普及到家庭，为提升公共交通的吸引力与出行分担率，鼓励绿色出行，发展定制公交等差异化的服务以及差异化定价模式势在必行，这也涉及到一系列需求管理和运营优化技术。
基础性技术和理论研究可为上述应用提供有效支撑，鉴于我国公共交通规模和运量在世界上的绝对领先地位，通过高校、企业、政府密切协作，在上述相关领域取的世界领先的研究和应用成果，为实现交通强国战略目标贡献力量，也应成为行业内研发人员的使命。
【以上内容转自微信公众号：赛文交通网】