2025至2030中国智能交通系统市场格局及发展趋势研究报告

2025至2030中国智能交通系统市场格局及发展趋势研究报告目录一、中国智能交通系统行业发展现状分析 41、行业发展阶段与成熟度评估 4智能交通系统在主要城市的部署现状 4行业标准化与互联互通水平分析 52、产业链结构与关键环节解析 6上游硬件与软件供应商格局 6中下游系统集成与运营服务商现状 8二、市场竞争格局与主要参与者分析 101、国内外企业市场份额对比 10本土龙头企业（如海康威视、千方科技等）竞争策略 10国际巨头（如西门子、IBM等）在中国市场的布局与影响 112、区域市场集中度与差异化竞争 12一线城市与二三线城市市场渗透率对比 12地方国企与民营科技企业在区域市场的博弈 13三、核心技术演进与创新趋势 151、人工智能与大数据在智能交通中的应用 15交通流量预测与信号优化算法进展 15基于AI的违章识别与事件检测系统 162、车路协同与自动驾驶融合技术发展 18通信技术标准与测试进展 18高精地图与边缘计算在路侧单元中的集成 19四、市场规模、增长动力与细分领域前景 211、整体市场规模与未来五年预测（2025–2030） 212、驱动因素与增长瓶颈分析 21新型城镇化与智慧城市政策拉动效应 21数据安全与隐私保护对市场扩张的制约 22五、政策环境、风险挑战与投资策略建议 231、国家及地方政策支持体系梳理 23十四五”及“十五五”规划中智能交通相关部署 23地方试点项目与财政补贴机制分析 252、行业风险识别与投资机会评估 26技术迭代风险与供应链安全挑战 26摘要随着中国新型城镇化进程加速、交通拥堵问题日益突出以及“双碳”战略目标的深入推进，智能交通系统（ITS）作为融合新一代信息技术与交通基础设施的关键载体，正迎来前所未有的发展机遇。据权威机构数据显示，2024年中国智能交通系统市场规模已突破2800亿元，预计到2025年将达3200亿元，并以年均复合增长率约14.5%的速度持续扩张，至2030年有望突破6500亿元大关。这一增长动力主要源自政策驱动、技术迭代与市场需求三重因素的协同发力。在国家层面，“十四五”现代综合交通运输体系发展规划明确提出加快构建“智慧、绿色、安全、高效”的现代化交通体系，2023年发布的《数字交通“十四五”发展规划》进一步细化了车路协同、智慧高速、城市交通大脑等重点建设方向，为行业提供了清晰的政策指引。与此同时，5G、人工智能、大数据、边缘计算、高精度地图与北斗导航等核心技术的成熟与融合，显著提升了智能交通系统的感知、决策与控制能力，推动应用场景从单一功能向系统化、平台化演进。当前市场格局呈现“国家队+科技巨头+专业厂商”多元竞合态势，以中国电科、华为、阿里云、百度Apollo、海康威视、千方科技等为代表的头部企业凭借技术积累、生态资源与项目经验，在城市交通管理、高速公路智能化、车路协同示范区等领域占据主导地位；而区域性中小厂商则聚焦细分场景，通过定制化解决方案在地方市场形成差异化竞争力。未来五年，中国智能交通系统将沿着三大核心方向深化发展：一是基础设施智能化升级加速，包括ETC2.0、智慧灯杆、全息感知路口等新型基础设施的大规模部署；二是车路云一体化协同发展，依托国家级车联网先导区建设，推动V2X通信标准统一与商业化落地，预计到2030年全国将建成超过50个车路协同示范城市；三是数据驱动的交通治理模式创新，通过城市交通大脑整合多源异构数据，实现信号优化、事件预警、出行诱导等智能服务的精准化与实时化。值得注意的是，随着自动驾驶L3级及以上技术逐步走向商用，智能交通系统将从“辅助管理”向“主动协同”转变，成为支撑高阶自动驾驶落地的关键基础设施。此外，绿色低碳导向也将重塑行业生态，智能信号控制、动态路径规划等技术将在降低碳排放方面发挥重要作用。综合来看，2025至2030年将是中国智能交通系统从“局部试点”迈向“全域覆盖”、从“技术应用”转向“价值创造”的关键阶段，市场规模持续扩容的同时，行业集中度有望进一步提升，具备全栈技术能力、跨领域整合实力与可持续运营模式的企业将占据竞争制高点，而政策合规性、数据安全与标准体系建设亦将成为影响市场格局演变的重要变量。年份产能（亿元）产量（亿元）产能利用率（%）需求量（亿元）占全球比重（%）20252,8502,42084.92,50032.520263,1002,70087.12,75033.820273,4003,00088.23,05035.020283,7003,35090.53,40036.220294,0003,70092.53,75037.4一、中国智能交通系统行业发展现状分析1、行业发展阶段与成熟度评估智能交通系统在主要城市的部署现状截至2025年，中国智能交通系统（ITS）在主要城市的部署已进入规模化应用与深度整合阶段，北京、上海、广州、深圳、杭州、成都等一线及新一线城市成为技术落地的核心区域。根据中国智能交通产业联盟发布的数据显示，2024年全国智能交通系统市场规模已突破3200亿元，其中上述重点城市合计贡献超过60%的市场份额，预计到2030年整体市场规模将攀升至6800亿元，年均复合增长率维持在12.3%左右。北京市依托“智慧城市2.0”战略，已在五环以内主干道全面部署车路协同基础设施，覆盖智能信号灯、毫米波雷达、边缘计算单元等设备超过1.2万套，2024年试点区域通行效率提升18%，交通事故率下降15%。上海市则以“城市数字孪生”为牵引，在浦东新区和临港新片区构建了全域感知、全时响应的智能交通管理平台，接入交通摄像头、地磁传感器、浮动车数据等多源信息节点逾80万个，实现对2000余条道路的实时动态调控。广州市聚焦公交优先与慢行系统智能化，建成全国首个“公交信号优先+AI调度”融合系统，覆盖全市85%以上公交线路，高峰期准点率提升至92%，同时通过“穗智管”平台整合共享单车、电动自行车等微出行数据，优化非机动车道资源配置。深圳市作为国家车联网先导区，已开放测试道路里程超过2000公里，部署RSU（路侧单元）设备近5000套，支持L4级自动驾驶车辆在特定区域常态化运行，并计划到2027年实现全市主干道CV2X全覆盖。杭州市以“城市大脑”为核心，将交通治理与城市治理深度融合，其交通信号自适应控制系统已接入全市98%的交叉路口，日均处理交通事件超12万起，拥堵指数连续三年下降。成都市则重点推进“智慧高速+城市快速路”一体化建设，在绕城高速及天府大道等关键走廊部署ETC门架、高清视频监控与气象感知设备，实现车速引导、事件预警与应急响应的秒级联动。从技术演进方向看，主要城市正加速从“单点智能”向“系统协同”转型，边缘计算、5G专网、高精地图与AI大模型成为新一代智能交通基础设施的关键支撑。政策层面，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》及《智能网联汽车准入和上路通行试点通知》等文件持续释放制度红利，推动地方财政对智能交通项目投入年均增长15%以上。未来五年，随着国家综合立体交通网布局的深化，主要城市将围绕“全息感知、精准预测、自主决策、协同控制”四大能力，构建覆盖全域、全时、全要素的智能交通生态系统，为2030年实现交通碳排放强度下降20%、城市通勤效率提升25%的目标提供坚实支撑。行业标准化与互联互通水平分析中国智能交通系统在2025至2030年的发展进程中，行业标准化与互联互通水平的提升将成为推动市场规模化扩张与技术深度融合的核心支撑。当前，全国智能交通系统市场规模已突破2500亿元人民币，预计到2030年将超过6000亿元，年均复合增长率维持在15%以上。这一高速增长态势的背后，离不开国家层面持续推进的标准体系建设与跨区域、跨平台数据互通机制的完善。交通运输部、工业和信息化部、国家标准化管理委员会等多部门联合发布的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关部分）》《智能交通系统通用架构》《城市智能交通控制平台接口规范》等系列标准文件，为行业提供了统一的技术语言与数据交互框架。截至2024年底，全国已有超过80%的地级及以上城市部署了符合国家标准的城市交通大脑或智能信号控制系统，其中北京、上海、深圳、杭州等重点城市已实现交通感知设备、信号控制单元、出行服务平台之间的数据实时共享与协同调度。标准化不仅提升了系统部署效率，也显著降低了不同厂商设备与平台之间的集成成本，为市场参与者创造了更加公平、开放的竞争环境。在车路协同领域，CV2X（基于蜂窝网络的车联网）技术标准体系逐步成熟，3GPPRelease14至Release17中关于PC5直连通信、Uu接口、网络切片等关键技术规范已被国内主流企业广泛采纳。中国信息通信研究院牵头制定的《CV2X直连通信系统技术要求》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》等文件，为车端、路侧、云控平台之间的信息交互设定了统一的数据格式、通信协议与时延要求。据中国汽车工程学会统计，截至2024年，全国已建成超过5000公里的智能网联测试道路，覆盖30余个省市，其中90%以上路段采用统一的RSU（路侧单元）通信协议与数据上报接口。这种高度标准化的基础设施布局，为未来L4级自动驾驶车辆的大规模商业化落地奠定了坚实基础。与此同时，国家智能交通系统工程技术研究中心联合多家头部企业正在推进“交通数据中台”标准建设，旨在打通公安交管、城市规划、公共交通、共享出行、物流运输等多源异构数据壁垒，构建统一的数据资源目录与共享交换机制。预计到2027年，全国将有超过60%的省级行政区建成省级交通数据共享平台，并实现与国家级平台的对接。在国际标准对接方面，中国积极参与ISO/TC204（智能交通系统技术委员会）、ITUTSG16（多媒体编码、系统与应用）等国际组织的标准制定工作，推动中国方案融入全球智能交通生态。例如，由中国主导提出的“基于北斗的高精度定位在智能交通中的应用”提案已被纳入ISO/TS245345国际标准草案。这种双向互动不仅提升了中国标准的国际影响力，也促进了国内企业在全球市场的技术输出与产品兼容性。展望2030年，随着《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》《数字交通“十四五”发展规划》等政策的深入实施，智能交通系统的标准化覆盖率有望达到95%以上，跨区域、跨部门、跨行业的互联互通水平将实现质的飞跃。届时，全国主要城市群将基本形成“感知—决策—控制—服务”一体化的智能交通运行体系，数据驱动的交通治理能力显著增强，公众出行效率提升20%以上，交通事故率下降15%，碳排放强度降低10%。这一系列目标的实现，高度依赖于持续完善的标准体系与高效协同的互联互通机制，二者共同构成中国智能交通高质量发展的制度性基础设施。2、产业链结构与关键环节解析上游硬件与软件供应商格局中国智能交通系统（ITS）产业链上游涵盖感知层、通信层、计算层及平台层所需的硬件设备与基础软件，其供应商格局在2025至2030年间呈现高度集中与技术融合并存的态势。根据中国智能交通产业联盟发布的数据显示，2024年中国智能交通上游市场规模已达到约2,150亿元人民币，预计到2030年将突破4,800亿元，年均复合增长率维持在14.2%左右。硬件方面，感知设备如毫米波雷达、激光雷达、高清摄像头、地磁传感器等构成智能交通感知网络的核心，其中海康威视、大华股份、华为、宇视科技等企业凭借在视频监控与AI视觉领域的深厚积累，占据国内车载与路侧感知设备市场超过60%的份额。激光雷达领域，速腾聚创、禾赛科技、图达通等本土厂商加速技术迭代，2024年国产激光雷达在车规级应用中的渗透率已提升至35%，预计2030年将超过70%，显著降低对国外供应商如Luminar、Velodyne的依赖。通信模组方面，5GV2X（车联网）芯片与模组成为关键基础设施，华为、移远通信、广和通、高新兴等企业在CV2X模组市场合计份额超过80%，其中华为凭借自研巴龙5000芯片及端到端解决方案，在路侧单元（RSU）和车载单元（OBU）部署中占据主导地位。边缘计算设备作为连接感知与决策的关键节点，研华、研祥、浪潮、曙光等工业计算厂商持续推出高算力、低功耗的边缘服务器，支撑实时交通数据处理需求。软件层面，操作系统、中间件、AI算法平台及数据管理工具构成上游软件生态的核心。华为鸿蒙OS、阿里AliOS、百度Apollo平台在车路协同操作系统领域形成三足鼎立格局，2024年合计覆盖超过75%的新建智能网联测试区项目。AI算法方面，商汤科技、云从科技、依图科技等企业在交通事件识别、流量预测、信号优化等场景中提供高精度模型，其算法准确率普遍超过92%，并逐步向轻量化、边缘化部署演进。数据库与数据中台领域，达梦数据、人大金仓、星环科技等国产数据库厂商加速替代Oracle、IBM等国外产品，在省级交通大数据平台建设中渗透率已超50%。此外，开源生态与标准化进程推动上游软件模块化发展，OpenV2X、AUTOSAR等开源框架被广泛采用，降低系统集成门槛。政策层面，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》等文件明确要求核心软硬件自主可控，进一步强化本土供应商的技术投入与市场拓展动力。预计到2030年，上游硬件国产化率将提升至85%以上，软件自主可控比例超过90%，形成以华为、海康、百度、阿里等龙头企业为牵引，众多专精特新“小巨人”企业协同创新的多层次供应体系。同时，随着车路云一体化架构成为主流技术路径，上游供应商正从单一产品提供商向“硬件+软件+服务”综合解决方案商转型，推动整个智能交通系统向高可靠、低时延、强协同的方向演进。中下游系统集成与运营服务商现状近年来，中国智能交通系统（ITS）产业加速向中下游延伸，系统集成与运营服务商在整体生态中的角色日益关键。据中国智能交通产业联盟数据显示，2024年全国智能交通系统集成与运营服务市场规模已突破1,850亿元，预计到2030年将攀升至4,200亿元，年均复合增长率维持在14.3%左右。这一增长主要源于城市交通治理需求升级、新基建政策持续加码以及车路协同、智慧高速、城市大脑等新兴应用场景的快速落地。当前，中下游服务商已从传统的项目交付型角色，逐步转向“建设+运营+数据服务”一体化的综合解决方案提供商。以千方科技、易华录、海康威视、大华股份、银江技术等为代表的企业，不仅具备强大的软硬件集成能力，还在交通数据治理、AI算法优化、边缘计算部署等方面构建了差异化竞争优势。与此同时，部分新兴企业如蘑菇车联、百度Apollo、华为车BU等，依托自动驾驶与高精地图技术优势，正加速切入智能交通运营服务领域，推动行业边界不断拓展。在业务模式方面，系统集成与运营服务商正经历由“一次性项目收入”向“长期运营分成”转型。以智慧高速为例，部分省份已试点采用“BOT+EPC+O&M”（建设运营移交+工程总承包+运维）模式，服务商不仅负责基础设施建设，还需承担未来5至10年的系统运维与数据增值服务。此类模式显著提升了服务商的现金流稳定性与客户粘性。据交通运输部2024年发布的《智慧公路建设指南》，到2027年，全国将建成不少于30条具备全要素感知、车路协同与智能调度能力的智慧高速公路，预计带动相关集成与运营服务市场规模超过800亿元。城市交通领域同样呈现类似趋势，北京、上海、深圳、杭州等一线城市已全面部署城市交通运行监测与调度中心（TOCC），其背后均由专业服务商提供持续的数据清洗、事件识别、信号优化及应急响应服务。2024年，仅TOCC相关运营服务合同金额就达210亿元，同比增长28.6%。从区域分布看，华东、华南地区因经济活跃度高、财政投入充足，成为系统集成与运营服务的核心市场，合计占据全国市场份额的58%。其中，广东省2024年智能交通运营服务采购额达290亿元，位居全国首位；浙江省则通过“数字交通强省”战略，推动全省11个地市实现交通数据平台统一接入，催生了超过50家本地化运营服务商。与此同时，中西部地区在“东数西算”与交通强国试点政策驱动下，市场增速显著高于全国平均水平，2024年川渝、湖北、陕西等地相关项目招标金额同比增长均超过35%。值得注意的是，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规落地，运营服务商在数据合规处理、隐私脱敏、安全审计等方面的能力成为客户选择的关键指标，具备国家级等保三级认证或数据治理资质的企业在招投标中更具优势。展望2025至2030年，系统集成与运营服务商将深度融入“交通+AI+云+边”融合生态。一方面，依托5GV2X、北斗高精度定位、数字孪生等技术，服务商将构建覆盖“感知—决策—控制—反馈”全链条的闭环运营体系；另一方面，通过与地方政府、交管部门、车企及出行平台共建数据共享机制，探索基于交通流量预测、碳排放核算、出行行为画像等高附加值服务的商业模式。据赛迪顾问预测，到2030年，智能交通运营服务收入占企业总营收比重将从当前的30%左右提升至50%以上，行业集中度亦将进一步提高，头部五家企业市场份额有望突破40%。在此过程中，具备跨区域复制能力、标准化产品矩阵及可持续数据运营能力的服务商，将在新一轮市场洗牌中占据主导地位。年份市场规模（亿元）年增长率（%）主要企业市场份额（%）平均项目单价（万元/套）20252,85014.232.548020263,26014.433.146520273,72014.133.845020284,21013.234.243520294,73012.434.742020305,26011.235.0410二、市场竞争格局与主要参与者分析1、国内外企业市场份额对比本土龙头企业（如海康威视、千方科技等）竞争策略在2025至2030年中国智能交通系统（ITS）市场快速扩张的背景下，本土龙头企业如海康威视、千方科技等凭借深厚的技术积累、广泛的政企资源以及对本土交通场景的深度理解，持续巩固其市场主导地位。根据中国智能交通产业联盟发布的数据，2024年中国智能交通市场规模已突破3200亿元，预计到2030年将达6800亿元，年均复合增长率约为13.5%。在此增长曲线中，海康威视与千方科技合计占据约28%的市场份额，成为推动行业标准制定与技术演进的核心力量。海康威视依托其在视频感知、边缘计算和AI算法领域的长期投入，构建了覆盖“感知—分析—决策—执行”全链条的智能交通解决方案体系。其“AICloud”架构已在全国超过200个城市部署，支撑日均处理交通视频数据超10亿帧，并通过与公安、交管、市政等多部门的数据融合，实现城市级交通态势的实时感知与动态调控。与此同时，海康威视正加速向车路协同（V2X）和智慧高速领域延伸，2024年其在沪宁高速、京雄高速等国家级示范项目中部署的雷视融合感知设备已实现95%以上的事件识别准确率，为未来L4级自动驾驶提供基础设施支撑。千方科技则聚焦“云—边—端”一体化平台建设，其OmniT全域交通操作系统已接入全国30余个重点城市的交通管理平台，日均处理交通事件超50万起。公司通过并购宇视科技、整合AI算法团队，强化了在视频结构化、交通流预测和信号优化控制方面的技术壁垒。2025年起，千方科技重点推进“城市交通大脑3.0”升级计划，融合大模型技术与多源异构数据，提升对突发拥堵、事故预警等复杂场景的响应效率，目标在2027年前实现核心城市信号配时优化效率提升40%以上。面对华为、阿里云等跨界巨头的入局，本土龙头企业并未采取价格战策略，而是通过构建“技术+生态+服务”的三维护城河强化竞争壁垒。海康威视联合中国移动、中国电科等组建“智慧交通产业联盟”，推动5G+北斗+AI的融合应用；千方科技则与高德地图、滴滴出行等出行平台深度合作，打通“管理端—运营端—用户端”数据闭环。此外，两家企业均加大海外布局力度，海康威视已在东南亚、中东等地区落地智能交通项目，千方科技则通过“一带一路”沿线国家的智慧城市合作输出中国标准。展望2030年，随着国家“交通强国”战略深入推进及《智能网联汽车准入试点》等政策落地，本土龙头企业将进一步聚焦高阶自动驾驶支持、碳中和导向的绿色交通调度、以及基于数字孪生的城市交通仿真等前沿方向，预计其在智能交通系统高端市场的份额有望提升至35%以上，持续引领中国智能交通产业从“信息化”向“智能化”“自主化”跃迁。国际巨头（如西门子、IBM等）在中国市场的布局与影响近年来，以西门子、IBM、思科、阿尔斯通、日立等为代表的国际智能交通系统（ITS）巨头持续深化在中国市场的战略布局，凭借其在核心技术、系统集成能力与全球项目经验方面的显著优势，积极参与中国城市交通数字化转型进程。根据中国智能交通产业联盟发布的数据显示，2024年国际企业在华智能交通系统相关业务规模已达到约185亿元人民币，占整体市场比重约为12.3%，预计到2030年该份额将维持在10%至15%区间，虽受本土企业快速崛起影响略有波动，但在高端系统集成、车路协同底层架构、城市交通大脑算法优化等关键领域仍具不可替代性。西门子交通集团自2010年设立中国智能交通事业部以来，已在全国20余座城市部署其SITRAFFIC系列交通控制系统，覆盖北京、上海、广州、深圳等一线城市核心路网，其基于AI与边缘计算的信号优化平台在2023年成功中标雄安新区智能交通基础设施一期工程，合同金额逾9.2亿元，标志着其从传统硬件供应商向“软硬一体+数据服务”模式的战略转型。IBM则依托Watson人工智能平台与混合云架构，聚焦城市级交通数据治理与预测性调度系统，在杭州、苏州等地与地方政府合作建设“城市交通数字孪生平台”，通过整合公交、地铁、共享单车、网约车等多源异构数据，实现分钟级拥堵预测准确率超87%，为城市交通管理部门提供动态决策支持。值得注意的是，国际巨头正加速本地化合作步伐，西门子与华为在2024年签署战略合作协议，共同开发基于5GV2X的车路协同解决方案；IBM则与阿里云联合推出面向中小城市的“轻量化交通大脑SaaS服务”，降低技术部署门槛。从技术演进方向看，国际企业普遍将研发重心转向高精度感知融合、边缘智能决策、低碳交通调度算法等前沿领域，西门子在2025年规划中明确将投入3亿欧元用于中国区AI交通模型训练与碳足迹追踪系统开发，IBM则计划在未来五年内将其中国交通AI实验室规模扩大两倍，重点攻关多模态交通行为预测模型。市场预测表明，随着《交通强国建设纲要》与“十四五”新型基础设施建设规划持续推进，中国智能交通系统市场规模将于2030年突破5800亿元，年均复合增长率达14.6%，国际巨头虽面临本土企业如海康威视、千方科技、百度Apollo等在成本控制与本地响应速度上的激烈竞争，但其在复杂系统工程管理、国际标准兼容性、跨国数据安全合规等方面积累的深厚经验，仍将使其在国家级示范区、跨境交通枢纽、超大城市综合交通治理等高端项目中保持竞争优势。未来五年，国际企业在中国市场的战略重心将从单一产品销售转向“技术授权+联合运营+数据价值变现”的生态化模式，通过深度嵌入中国智能交通产业链关键节点，持续输出全球最佳实践，同时加速技术本地化适配与人才本土化培养，以应对日益复杂的政策环境与市场需求变化。2、区域市场集中度与差异化竞争一线城市与二三线城市市场渗透率对比截至2025年，中国智能交通系统（ITS）在一线城市与二三线城市的市场渗透率呈现出显著差异。根据中国智能交通产业联盟发布的数据显示，北京、上海、广州、深圳等一线城市智能交通系统整体渗透率已达到68.3%，部分核心城区甚至突破80%。这一高渗透率得益于长期的基础设施投入、政策引导以及城市治理对交通效率与安全的迫切需求。以北京市为例，其在2024年已实现全市主干道信号灯联网控制率达95%，车路协同试点覆盖超过300公里道路，智能公交调度系统全面接入市级交通大数据平台。与此同时，上海通过“城市大脑”项目整合交通、公安、应急等多部门数据，构建起覆盖全域的实时交通感知与响应体系，有效支撑了高峰时段通行效率提升15%以上。相比之下，二三线城市的整体渗透率仍处于较低水平，2025年平均仅为32.7%，其中二线城市如成都、武汉、西安等地渗透率约为41.2%，而多数三线及以下城市尚不足25%。造成这一差距的核心因素包括财政投入能力、技术人才储备、数据治理基础以及城市交通复杂度的差异。尽管如此，随着“十四五”新型城镇化战略深入推进，以及国家发改委、交通运输部联合推动的“智慧交通先导应用试点”向中西部和中小城市延伸，二三线城市正加速追赶。2026年起，多地政府开始将智能交通纳入城市更新与新基建专项规划，例如合肥计划在2027年前完成全市80%主干道的智能信号系统改造，南昌则依托赣江新区打造区域级车路协同示范区。从市场规模看，2025年一线城市智能交通系统市场规模约为420亿元，占全国总量的46%；而二三线城市合计市场规模已达490亿元，增速明显高于一线，年复合增长率预计在2025—2030年间维持在18.5%左右，远超一线城市的11.2%。这种增长动力主要来源于政策驱动下的基础设施补短板、新能源汽车普及带来的车路协同需求激增，以及地方政府对缓解拥堵、降低事故率的刚性诉求。展望2030年，随着5GV2X、边缘计算、高精地图等技术成本持续下降，以及国家统一数据标准和平台接口逐步建立，二三线城市智能交通系统渗透率有望提升至58%以上，与一线城市的差距将显著缩小。尤其在成渝、长江中游、关中平原等城市群内部，跨城市协同部署将成为新趋势，推动区域一体化智能交通网络成型。此外，财政转移支付机制优化、PPP模式创新以及地方专项债对智慧交通项目的倾斜，将进一步释放二三线城市市场潜力。可以预见，在2025至2030年期间，中国智能交通系统市场将从“一线引领、梯度发展”逐步转向“多极协同、全域覆盖”的新格局，二三线城市不仅成为增量市场的主要承载地，也将通过差异化应用场景（如中小城市公交优先、县域物流智能调度等）催生新的技术路径与商业模式，从而重塑整个行业的竞争生态与价值链条。地方国企与民营科技企业在区域市场的博弈在2025至2030年期间，中国智能交通系统（ITS）市场持续扩张，预计整体市场规模将从2025年的约2800亿元增长至2030年的5200亿元以上，年均复合增长率维持在13.2%左右。在此背景下，地方国有企业与民营科技企业在区域市场中的角色定位与竞争态势呈现出高度动态化特征。地方国企依托政府资源、基础设施掌控力及区域政策倾斜，在城市级交通管理平台、公共交通智能化改造、城市道路感知网络建设等项目中占据主导地位。以北京、上海、广州、深圳等一线城市为代表，地方交通投资集团或城投平台往往通过PPP模式主导大型ITS集成项目，2024年数据显示，其在省级及市级重点ITS项目中的中标率超过65%。与此同时，民营科技企业凭借技术迭代速度、算法创新能力及对细分场景的深度理解，在车路协同、高精度地图、边缘计算终端、AI交通信号优化等新兴技术领域持续突破。例如，华为、百度Apollo、海康威视、千方科技等头部民企在2023年已在全国30余个试点城市部署车路协同示范路段，累计覆盖里程超过2000公里，并在2024年实现相关软硬件产品收入同比增长37%。随着“交通强国”战略深入推进，地方政府对数据主权与系统安全的重视程度显著提升，促使地方国企在数据汇聚平台、城市交通大脑等核心系统建设中强化主导权，而民营企业则更多以技术供应商、解决方案合作伙伴身份参与其中。值得注意的是，在中西部及三四线城市，由于财政预算有限、项目体量较小，地方国企资源整合能力相对薄弱，为具备成本控制优势与模块化产品能力的中小民营科技企业提供了差异化切入机会。2025年，此类区域市场中民营企业项目参与度已提升至48%，较2022年增长15个百分点。未来五年，随着国家推动“全国一体化交通数据体系”建设，地方国企与民企之间的合作模式将从单纯竞标转向“平台共建+技术赋能”复合形态。例如，部分省份已试点由地方交投集团牵头搭建区域级交通云平台，引入多家民企提供AI算法、边缘计算、V2X通信等模块化服务，形成“国有主导、多元协同”的新型生态结构。据赛迪顾问预测，到2030年，此类混合型项目在区域ITS市场中的占比将超过55%。此外，政策层面亦在引导两类主体优势互补，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出鼓励地方国企与科技企业联合申报国家级智能交通创新应用试点，推动形成可复制、可推广的区域治理范式。在此趋势下，地方国企逐步从“工程建设者”向“运营服务商”转型，而民营科技企业则加速从“技术输出方”向“系统集成商”演进，双方在数据共享机制、收益分配模式、运维责任边界等方面的博弈将持续深化，并最终塑造出更具韧性与创新活力的区域智能交通市场格局。年份销量（万套）收入（亿元人民币）平均单价（万元/套）毛利率（%）202585.01,275.015.038.52026102.01,632.016.039.22027123.02,091.017.040.02028148.02,664.018.040.82029177.03,363.019.041.52030212.04,240.020.042.3三、核心技术演进与创新趋势1、人工智能与大数据在智能交通中的应用交通流量预测与信号优化算法进展近年来，中国智能交通系统（ITS）在政策驱动、技术演进与城市治理需求的多重推动下，交通流量预测与信号优化算法成为核心支撑技术之一。据中国智能交通产业联盟数据显示，2024年中国智能交通市场规模已突破3200亿元，其中与交通流量预测及信号控制相关的软硬件解决方案占比约28%，预计到2030年该细分领域市场规模将达1800亿元，年均复合增长率维持在15.3%左右。这一增长主要源于城市交通拥堵指数持续攀升、车路协同基础设施加速部署以及人工智能技术在交通管理场景中的深度渗透。当前主流算法体系已从传统的统计模型、时间序列分析逐步过渡至基于深度学习的时空图神经网络（STGNN）、Transformer架构与强化学习融合模型。例如，北京、上海、深圳等一线城市已在重点区域部署具备实时预测能力的AI信号控制系统，可对5至15分钟内的交通流量进行高精度预测，平均预测误差率控制在8%以内，显著优于传统ARIMA或卡尔曼滤波方法的15%以上误差水平。在算法架构层面，多源异构数据融合成为技术演进的关键方向，包括来自地磁线圈、视频监控、浮动车GPS、手机信令、ETC门架及车载OBU等多维度数据被统一接入交通大脑平台，通过时空对齐与特征提取，构建高维动态交通状态图谱。华为、阿里云、百度Apollo等科技企业联合地方政府推出的“城市交通智能体”项目，已实现对交叉口级、路段级乃至区域级交通流的分钟级建模与调控。与此同时，边缘计算与5G网络的协同发展，使得信号优化策略可在200毫秒内完成本地决策闭环，大幅提升响应效率。在政策层面，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出推动交通运行智能感知与自主调控能力建设，2025年前将在50个以上城市开展智能信号灯试点工程，2030年实现地级及以上城市全覆盖。技术标准化方面，中国智能交通协会正牵头制定《城市道路智能信号控制系统技术规范》，统一数据接口、算法评估指标与系统互操作性要求，为算法规模化部署奠定基础。值得注意的是，随着自动驾驶车辆渗透率的提升，混合交通流（人工驾驶与自动驾驶共存）对预测模型提出更高要求，未来算法需具备对异质车辆行为模式的识别与适应能力。清华大学、同济大学等科研机构已开展基于博弈论与多智能体仿真的混合流建模研究，初步实验表明，在自动驾驶占比达30%的场景下，优化后的信号配时方案可使交叉口通行效率提升22%，延误降低18%。此外，碳排放约束亦成为算法优化的新目标函数，部分城市试点将碳足迹纳入信号控制评价体系，通过动态调整绿波带与相位时长，在保障通行效率的同时降低单位车公里碳排放量。展望2025至2030年，交通流量预测与信号优化算法将持续向高精度、低时延、强泛化与多目标协同方向演进，结合数字孪生城市底座，形成“感知—预测—决策—执行—反馈”的闭环智能调控体系，不仅支撑日常交通运行，亦为重大活动保障、应急疏散、恶劣天气应对等特殊场景提供弹性调控能力，最终推动中国城市交通系统向高效、绿色、韧性与人性化深度融合的智能治理范式转型。基于AI的违章识别与事件检测系统近年来，人工智能技术在中国智能交通领域的深度渗透显著推动了违章识别与事件检测系统的智能化升级。根据中国智能交通产业联盟发布的数据显示，2024年该细分市场规模已达到约86亿元人民币，预计到2030年将突破320亿元，年均复合增长率维持在24.7%左右。这一增长主要得益于城市交通管理精细化需求的提升、视频监控基础设施的广泛部署以及深度学习算法在目标检测、行为识别和异常事件判断方面的持续突破。当前，全国已有超过280个地级及以上城市部署了基于AI的交通视频分析系统，覆盖路口数量超过15万个，日均处理交通视频流数据超过2亿小时。系统通过部署在前端摄像头中的边缘计算设备或后端云计算平台，对闯红灯、逆行、压线、不礼让行人、违法变道等十余类常见交通违法行为进行实时识别，准确率普遍达到95%以上，部分头部企业如海康威视、大华股份、华为和百度Apollo在特定场景下的识别精度甚至超过98%。与此同时，事件检测能力也从传统的拥堵、事故报警扩展至抛洒物识别、行人闯入高速、车辆自燃预警等复杂场景，依托多模态融合技术（如视频+雷达+V2X数据）实现毫秒级响应，有效缩短事件发现与处置时间，平均响应效率提升40%以上。政策层面，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出要加快构建“感知—分析—决策—执行”一体化的智能交通治理体系，为AI驱动的违章与事件检测系统提供了明确的制度支撑。2025年起，交通运输部联合公安部在全国36个重点城市开展“智慧交管2.0”试点工程，要求新建或改造的交通监控点位100%具备AI分析能力，并推动历史视频数据的结构化回溯分析，以支撑交通违法趋势研判与执法资源优化配置。技术演进方面，大模型与小样本学习技术的融合正成为新方向，使得系统在低光照、雨雾天气、遮挡严重等复杂环境下仍能保持高鲁棒性；同时，基于联邦学习的隐私保护机制也在逐步落地，确保海量交通视频数据在不泄露个人身份信息的前提下实现跨区域模型协同训练。市场格局上，除传统安防巨头持续领跑外，新兴AI公司如商汤科技、云从科技、旷视科技凭借算法优势加速切入，而高精地图服务商（如四维图新）与车路协同企业（如千方科技）则通过“端—边—云”一体化解决方案构建差异化竞争力。未来五年，随着5GV2X网络覆盖密度提升和自动驾驶车辆渗透率提高，违章识别系统将逐步从“事后取证”向“事前预警”演进，例如通过车路协同提前干预高风险驾驶行为；事件检测系统也将与城市应急管理体系深度耦合，形成覆盖交通、消防、医疗的多部门联动响应机制。据赛迪顾问预测，到2030年，全国将有超过80%的城市主干道实现AI事件检测全覆盖，相关系统年运维与数据服务收入占比将从当前的15%提升至35%，标志着行业从硬件导向向数据价值导向的战略转型。这一进程不仅将大幅提升城市交通运行效率与安全水平，也将为智慧城市建设提供关键的数据底座与决策支撑。年份AI违章识别系统市场规模（亿元）事件检测系统市场规模（亿元）AI渗透率（%）年复合增长率（CAGR,%）202586.542.338.7—2026105.251.844.121.62027128.763.549.822.32028156.477.255.622.92029189.393.661.223.52030228.0112.566.824.12、车路协同与自动驾驶融合技术发展通信技术标准与测试进展近年来，中国智能交通系统（ITS）在通信技术标准与测试体系方面取得显著进展，为2025至2030年市场格局的重塑奠定坚实基础。根据中国信息通信研究院发布的数据，2024年全国车联网（CV2X）路侧单元（RSU）部署数量已突破8.5万台，覆盖高速公路里程超过2万公里，城市主干道覆盖率提升至35%。这一基础设施的快速铺开直接推动了通信标准的统一化进程。目前，中国主导的CV2X技术路线已全面纳入国家智能网联汽车标准体系，其中《基于LTEV2X直连通信的车联网技术要求》《5GV2X应用场景与技术要求》等12项核心标准已完成制定并进入实施阶段。与此同时，工业和信息化部联合交通运输部、公安部于2023年联合发布《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》，明确要求所有测试车辆必须支持统一的通信协议栈和安全认证机制，确保跨区域、跨平台的数据互通能力。在测试验证方面，国家级智能网联汽车测试示范区数量已增至27个，涵盖北京、上海、广州、长沙、无锡等重点城市，累计开放测试道路里程超过1.2万公里。2024年全年，各示范区共完成超过15万小时的V2X通信性能测试，涉及低时延、高可靠、大规模并发连接等关键指标，实测数据显示端到端通信时延稳定控制在20毫秒以内，可靠性达到99.999%，满足L4级自动驾驶对通信性能的严苛要求。随着5GA（5GAdvanced）商用部署加速，2025年起通信技术将向更高带宽、更低时延、更强定位精度演进，预计到2027年，支持RedCap（轻量化5G）终端的车载通信模组成本将下降至200元以内，推动大规模前装量产。根据赛迪顾问预测，2025年中国智能交通通信设备市场规模将达到480亿元，年复合增长率达28.6%，其中CV2X模组出货量有望突破1200万片。在标准国际化方面，中国积极参与3GPP、ITU等国际组织的标准制定，推动CV2X成为全球主流技术路线之一，目前已与欧盟、东盟等地区建立双边测试互认机制，为未来跨境智能交通协同提供技术基础。此外，国家车联网产业标准体系建设指南（2023版）明确提出，到2030年将建成覆盖“车路云网图”全要素的标准化体系，实现90%以上核心标准自主可控。测试认证体系也将同步升级，计划在2026年前建成覆盖全国的V2X一致性测试平台，支持毫米波雷达、激光雷达与通信系统的融合验证。在政策驱动与市场需求双重作用下，通信技术标准与测试能力的持续完善，不仅将显著提升智能交通系统的安全性与效率，还将为车路协同、智慧高速、城市交通大脑等高阶应用场景提供底层支撑，最终推动中国在全球智能交通技术竞争格局中占据领先地位。高精地图与边缘计算在路侧单元中的集成随着中国智能交通系统（ITS）建设加速推进，高精地图与边缘计算在路侧单元（RSU）中的深度融合已成为支撑车路协同（V2X）体系落地的关键技术路径。据中国智能交通产业联盟数据显示，2024年中国路侧单元市场规模已突破48亿元，预计到2030年将增长至210亿元，年均复合增长率达27.6%。在此背景下，高精地图作为实现厘米级定位与环境感知的核心数据底座，正与边缘计算能力在RSU中形成高度耦合的协同架构。高精地图不仅提供车道级拓扑结构、交通标志、路面标线等静态信息，还通过动态图层实时融合交通流、事件预警、施工区域等动态要素，为自动驾驶车辆提供超视距感知能力。而边缘计算则通过部署在RSU端的本地化算力，实现对高精地图数据的低延迟处理、融合与分发，有效降低云端依赖，提升系统响应效率与可靠性。当前，国内主流RSU厂商如华为、千方科技、万集科技等已在其新一代产品中集成高精地图引擎与边缘AI芯片，支持每秒处理超过1000条V2X消息，并可在200毫秒内完成地图更新与事件广播。根据工信部《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》及《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》的指引，到2025年，全国将建成超过5000公里的智能网联道路，部署RSU设备超10万台，其中80%以上将具备高精地图与边缘计算融合能力。这一趋势在雄安新区、长三角、粤港澳大湾区等国家级示范区尤为显著，例如深圳前海已实现全域高精地图覆盖，并在关键路口部署具备边缘推理能力的RSU，支持L4级自动驾驶公交车的常态化运营。技术层面，高精地图与边缘计算的集成正从“数据传输型”向“智能决策型”演进，通过引入轻量化神经网络模型与时空对齐算法，RSU可在本地完成地图匹配、轨迹预测与冲突预警等复杂任务，大幅降低通信带宽压力。同时，国家测绘地理信息局于2023年发布的《智能汽车基础地图标准体系》进一步规范了高精地图的坐标系、精度等级与更新机制，为RSU端的地图集成提供了统一技术框架。展望2030年，随着5GA/6G通信、北斗三代增强定位与AI大模型的持续演进，RSU将不仅作为地图分发节点，更将成为具备自主感知、协同建图与动态优化能力的智能边缘节点。据赛迪顾问预测，到2030年，中国具备高精地图与边缘计算融合能力的RSU渗透率将超过90%，带动相关产业链规模突破500亿元。在此过程中，数据安全与隐私保护亦成为关键议题，《汽车数据安全管理若干规定（试行）》明确要求高精地图数据在边缘侧完成脱敏与加密处理，确保敏感地理信息不出域。整体而言，高精地图与边缘计算在路侧单元中的集成，正从技术验证走向规模化商用，成为构建“聪明的车、智慧的路、协同的云”三位一体智能交通生态的核心支柱，为中国实现交通强国战略提供坚实支撑。分析维度关键指标2025年预估值2027年预估值2030年预估值优势（Strengths）政府政策支持度（满分10分）8.28.58.8劣势（Weaknesses）区域发展不均衡指数（0-10，越高越不均衡）6.76.35.8机会（Opportunities）智能交通市场规模（亿元）285041206300威胁（Threats）数据安全事件年发生率（起/年）142168195综合评估SWOT综合指数（标准化得分，0-100）68.573.279.6四、市场规模、增长动力与细分领域前景1、整体市场规模与未来五年预测（2025–2030）2、驱动因素与增长瓶颈分析新型城镇化与智慧城市政策拉动效应近年来，国家持续推进新型城镇化战略与智慧城市建设，为智能交通系统（ITS）市场注入强劲政策动能。根据国家发展改革委发布的《“十四五”新型城镇化实施方案》，到2025年，全国常住人口城镇化率目标达到65%左右，城市轨道交通运营里程将突破10,000公里，同时强调以数字化、网络化、智能化手段提升城市治理效能。这一政策导向直接推动了智能交通基础设施的规模化部署。据中国智能交通产业联盟数据显示，2023年我国智能交通系统市场规模已达到2,860亿元，预计在政策持续加码和城市更新需求双重驱动下，2025年市场规模将突破3,500亿元，并在2030年前保持年均12.3%的复合增长率，届时整体市场规模有望逼近6,200亿元。政策层面，《新型城市基础设施建设试点工作方案》《关于加快智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展的指导意见》等文件明确提出，将车路协同、交通大脑、智能信号控制、城市级交通数据平台等作为重点建设方向，要求在2025年前完成不少于50个试点城市的基础设施智能化改造。在此背景下，地方政府积极响应，如北京、上海、深圳、杭州等地已启动全域智能交通升级计划，其中仅深圳市2024年智能交通专项投资就超过85亿元，涵盖高精度地图、边缘计算节点、AI交通调度系统等多个细分领域。与此同时，国家“东数西算”工程与城市算力网络布局也为智能交通系统提供了底层支撑，推动交通数据在区域间高效流通与协同处理。住建部联合工信部推动的智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点，目前已覆盖16个城市，预计到2027年将扩展至100个以上，形成覆盖全国主要城市群的智能交通示范网络。从技术演进路径看，政策引导下，智能交通系统正从单一功能模块向“感知—决策—控制—服务”一体化平台演进，融合5G、人工智能、物联网、高精定位等新一代信息技术，构建城市级动态交通治理能力。例如，杭州市“城市大脑”交通模块已实现对全市1,300余个路口信号灯的实时优化，平均通行效率提升19.2%；广州市通过部署AI视频分析与边缘计算设备，实现对交通违法、拥堵事件的秒级响应。展望2030年，随着《智慧城市评价指标体系》《智能交通系统建设指南》等标准体系的完善，以及财政资金、专项债、PPP模式等多元化投融资机制的成熟，智能交通系统将深度嵌入城市运行肌理，成为新型城镇化高质量发展的核心载体。政策拉动效应不仅体现在市场规模扩张，更在于推动产业生态重构，吸引华为、阿里云、百度Apollo、海康威视等科技企业加速布局城市级智能交通解决方案，带动芯片、传感器、软件平台等上游产业链协同发展。据赛迪顾问预测，到2030年，中国智能交通系统在城市治理、绿色出行、交通安全三大领域的应用渗透率将分别达到78%、65%和82%，形成以数据驱动、场景融合、服务普惠为特征的新型交通治理范式，全面支撑现代化城市体系的高效、安全、低碳运行。数据安全与隐私保护对市场扩张的制约随着中国智能交通系统（IntelligentTransportationSystems,ITS）在2025至2030年间加速部署，数据安全与隐私保护问题日益成为制约市场扩张的关键因素。据中国信息通信研究院数据显示，2024年中国智能交通市场规模已突破2800亿元，预计到2030年将超过6500亿元，年均复合增长率维持在14.2%左右。在这一高速增长背景下，智能交通系统依赖海量实时数据驱动，包括车辆轨迹、驾驶行为、道路状况、用户身份信息乃至生物识别数据，这些高度敏感的信息一旦泄露或被滥用，将对个人隐私、公共安全乃至国家安全构成严重威胁。近年来，国家相继出台《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》以及《汽车数据安全管理若干规定（试行）》等法律法规，对数据采集、存储、传输、处理和共享等环节提出严格合规要求。例如，2023年工信部发布的《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》明确要求车企建立覆盖全生命周期的数据安全管理体系，并对车内摄像头、麦克风等设备的数据采集行为进行限制。这些监管措施虽有助于构建可信的数据生态，却也显著提高了企业合规成本与技术门槛。部分中小型智能交通解决方案提供商因缺乏足够的安全技术储备和资金投入，难以满足日益复杂的合规要求，被迫退出市场或延缓产品上市节奏。与此同时，地方政府在推进智慧交通项目时，亦因数据权属不清、跨部门数据共享机制缺失以及安全责任边界模糊等问题，导致项目落地周期拉长、投资回报不确定性上升。据赛迪顾问调研，2024年约有37%的智能交通项目因数据安全审查未通过而被暂停或调整方案，直接影响市场规模扩张速度。此外，公众对个人出行数据被过度采集和商业利用的担忧持续加剧，用户信任度成为影响智能交通服务采纳率的重要变量。艾瑞咨询2024年的一项调查显示，超过62%的受访者表示不愿在未明确数据用途和保护措施的情况下使用车联网服务，这种态度直接制约了高阶自动驾驶、车路协同等依赖深度数据交互的创新应用场景的普及。为应对上述挑战，行业正加速构建以“数据最小化”“隐私设计（PrivacybyDesign）”和“端到端加密”为核心的技术防护体系，并探索联邦学习、差分隐私、可信执行环境（TEE）等新兴技术在交通数据处理中的应用。国家层面亦在推动建立统一的智能交通数据安全标准体系和第三方认证机制，预计到2027年将初步形成覆盖车、路、云、网、图全要素的安全合规框架。尽管如此，在2025至2030年期间，数据安全与隐私保护仍将持续对市场扩张形成结构性制约，尤其在跨区域、跨平台、多主体协同的复杂场景中，如何在保障安全与促进创新之间取得平衡，将成为决定中国智能交通系统能否实现高质量发展的核心命题。五、政策环境、风险挑战与投资策略建议1、国家及地方政策支持体系梳理十四五”及“十五五”规划中智能交通相关部署在国家“十四五”规划纲要中，智能交通系统被明确列为新型基础设施建设与数字经济发展的重要组成部分，强调以新一代信息技术赋能传统交通体系，推动交通基础设施智能化、运输服务智慧化、行业治理现代化。根据交通运输部发布的《数字交通“十四五”发展规划》，到2025年，全国将基本建成覆盖广泛、功能完善、协同高效的数字交通体系，智能交通基础设施投资规模预计累计超过3,500亿元，重点推进高速公路车路协同试点、城市智能信号控制系统升级、综合交通枢纽智慧化改造等工程。其中，车路协同系统（V2X）部署里程目标超过2万公里，智能网联汽车测试示范区覆盖30个以上城市，交通感知网络覆盖率在主要城市群达到90%以上。同时，“十四五”期间明确要求加快5G、北斗高精度定位、人工智能、大数据等技术在交通领域的融合应用，推动形成以数据驱动为核心的交通运行监测与决策支持体系。在此背景下，2023年中国智能交通市场规模已达约2,860亿元，年均复合增长率维持在15%左右，预计到2025年将突破3,800亿元。进入“十五五”规划前期研究阶段，国家发改委、交通运输部等多部门已启动面向2030年的智能交通战略预研工作，初步提出构建“全国一体化智能交通云控平台”“全域感知—智能决策—自主执行”闭环体系等前瞻性目标。根据中国智能交通产业联盟预测，“十五五”期间智能交通市场将进入加速整合与技术跃迁期，市场规模有望在2030年达到7,200亿元，年均增速保持在12%以上。政策导向将进一步聚焦于跨区域协同、多模态融合、低碳智能等方向，重点支持自动驾驶商业化落地、MaaS（出行即服务）生态构建、交通碳排放智能监测等新兴领域。特别是在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等国家级城市群，将率先试点全域智能交通操作系统，实现交通流、能源流、信息流的深度耦合。此外，“十五五”规划草案中明确提出，到2030年，全国主要城市智能信号灯覆盖率需达到95%以上，高速公路智慧化改造比例不低于80%，城市公共交通智能化调度系统普及率超过90%，并推动建立覆盖全国的智能交通数据标准体系与安全治理体系。这些部署不仅为智能交通产业链上下游企业提供了明确的发展路径，也为地方政府制定区域智能交通实施方案提供了政策依据。随着国家对交通强国战略的持续推进，智能交通系统正从局部试点走向规模化应用，从技术驱动迈向制度与生态协同驱动的新阶段，成为支撑中国经济社会高质量发展的重要基础