目前，随着“互联网智慧交通”项目的不断实施，各地收集了大量的交通方面的大数据信息。通过对交通大数据的分析和应用，不仅有助于人们高效便捷地出行，也有助于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。随着快速处理技术和分析提取技术的发展，可以快速挖掘其中包含的价值信息，为系统的决策提供帮助。智能交通中的大数据可以突破行政区域之间的限制，进一步共享数据和信息。

                                       

相信所有的事情不可能会一帆风顺，在发展的道路上难免会遇到一些难题，接下来开维创小编为大家讲述智慧交通在运用大数据过程之中面临的难题：

1、行业标准不统一

由于我国各地区经济发展不平衡，国家在实施智能交通系统项目时没有统一的行业标准，导致许多地区智能交通系统相对独立，衔接协调性不强。大数据在智能交通中的应用需要依靠前端传感器进行数据采集。由于铺设的前端传感器来自不同的生产企业，这些行业没有统一的接口标准，使得同一个城市的不同系统很难连接和配合。在智能交通的大数据的应用中，数据收集是十分关键的阶段，因为不一致的规范会比较严重增加交通出行统计数据获得难度系数，进而妨碍交通流的剖析与分折。

2、智慧交通系统无法保持设施的稳定现行以及可靠性

智能交通系统的集成度和复杂性越来越高，但其本身没有得到提高，因此系统的整体信息安全风险也相应增加。智能交通系统通常需要大量的服务器和前端设备，包括信号控制、交通流量采集、交通引导、电子警察、卡口等子系统。数据应连接到高级交通管理平台、低级交通管理子平台和公安业务集成平台等系统。该系统拥有流程复杂、业务繁多以及客户端分散等特点。数据中心需要尽一切努力确保业务系统的正常运行。但是，随着系统规模的不断扩大，前端设备点的数量也在增加，设备故障点的数量也在几何上增加。管理人员必须确保这些设备的正常运行。在数据传输期间，智能型交通系统的硬件装置由于功能的延迟或劣化而降低其传输速度，可能引起网络的延迟，引起数据泄露或丢失，对大型数据安全造成严重的影响。

3、数据来源质量无法保障

数据质量包括数据出处和数据失真两个层面，主要指的是数据的真实性以及数据可信程度。智能交通应用的数据主要来自系统中传感器、监控等设备采集的数据。大数据中心需要高质量的数据源。然而，目前无法保证设备的长期运行性能。低数据质量限制了智能交通业务的高层次扩展应用。

4、有数据隐私泄露的风险

大量的交通信息中包含了一些敏感信息。让数据集中的存储方法就加大了数据泄露的风险。这些信息一旦被利用将造成无法预计的后果。

5、数据信息安全问题无法保障

大数据在智能交通中的应用是利用道路、车辆等前端设备收集交通数据，从海量数据中分离出价值信息的过程。智能交通中大数据的收集、传输、存储和分析都依赖云计算平台和互联网传输，这一过程就增强了数据信息安全的风险。

6、对现有数据造成威胁

当大数据技术应用于智能交通系统时，不可避免地会导致大量的数据采集。如此大量的复杂数据需要存储在具有更高安全管理标准的数据中心。由于原始运输系统中的数据存储中心可能不符合规定，这对现有存储环境构成了威胁。另外，大量的数据也提高了防护的难度，对已有的安全防护措施的运行带来影响。 安全级更新的速度必须与数据增长的速度一致，并且如果安全措施赶不上数据增长的速度，则会造成大数据安全出现漏洞。

综上所述，大数据在智能交通中的应用不仅从根本上缓解了交通系统面临的压力问题，也给智能交通带来了挑战。面对这些挑战，我们需要各方发挥综合作用，加强交通平台资源整合，以推进数据标准化为目标，立足基础设施建设，严格控制数据真实性，加强智能交通系统中大数据的管理。

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