智能交通系统运行与管理指南

智能交通系统运行与管理指南第1章智能交通系统概述1.1智能交通系统的基本概念智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）是利用先进的信息技术、通信技术、传感器技术及等手段，对交通流进行实时监测、分析和优化管理的系统。ITS是现代交通管理的重要组成部分，旨在提升交通效率、安全性和环保性，是实现智慧城市建设的关键技术之一。根据国际交通研究协会（InternationalAssociationofTransportationResearchandDevelopment,IATRD）的定义，ITS是通过信息采集、传输、处理与决策支持，实现交通资源最优配置的系统。ITS的核心目标包括缓解交通拥堵、减少事故、提升出行体验以及降低碳排放等。例如，美国联邦公路管理局（FHWA）指出，ITS可通过实时数据采集与分析，实现对交通流量的动态调控。1.2智能交通系统的发展历程ITS的发展可以追溯至20世纪70年代，当时主要关注交通信号控制和车辆导航技术。20世纪90年代，随着计算机技术和通信技术的进步，ITS开始向智能化方向发展，出现了基于GPS的导航系统。21世纪初，随着物联网（IoT）、大数据和云计算技术的兴起，ITS越来越依赖于数据驱动的决策支持系统。2010年后，随着5G通信技术的普及，ITS的实时性和响应速度显著提升，实现了更高效的交通管理。根据世界交通组织（WTO）的报告，全球ITS技术应用已覆盖超过80%的国家和地区，成为现代交通管理的重要工具。1.3智能交通系统的主要功能ITS的主要功能包括交通监控、信号控制、路径优化、事故预警、出行信息服务等。通过传感器网络和摄像头，ITS可对道路状况、车辆流量、天气等进行实时监测，实现交通流的动态感知。信号控制系统可以基于实时数据调整红绿灯时长，以减少拥堵并提高通行效率。算法可用于预测交通流量，优化道路资源配置，提升整体交通效率。例如，英国交通部采用基于机器学习的交通预测模型，使城市交通拥堵率降低了15%以上。1.4智能交通系统的技术支撑ITS的实现依赖于多种先进技术，包括GPS、GIS、V2X（车与车、车与基础设施通信）、物联网、大数据分析、云计算和等。GPS系统为ITS提供位置信息，而V2X技术则实现了车辆与道路基础设施之间的信息交互。大数据技术用于整合多源交通数据，实现对交通流的深度分析与预测。云计算技术为ITS提供强大的计算和存储能力，支持实时数据处理与决策支持。根据IEEE的研究，ITS技术的成熟度已达到较高水平，广泛应用于城市交通管理、高速公路监控等领域。1.5智能交通系统的应用场景ITS可应用于城市道路监控、高速公路管理、公共交通调度、智能停车系统等场景。在城市道路监控中，ITS可通过摄像头和传感器实时采集交通数据，辅助交通管理部门进行动态调控。高速公路管理方面，ITS可实现对车流密度、事故位置的实时监测，并自动调整限速和车道分配。公共交通调度中，ITS可结合实时客流数据，优化公交线路和班次，提升出行效率。智能停车系统通过车牌识别和传感器技术，实现停车位的动态分配，减少车辆等待时间。第2章智能交通系统架构与技术1.1智能交通系统的核心架构智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）通常采用“感知-决策-执行”三层次架构，其中感知层负责数据采集，决策层进行数据分析与策略制定，执行层则通过智能设备实现控制与反馈。该架构基于物联网（IoT）、大数据、云计算和等技术，形成一个高度集成的协同体系，实现交通流的实时监测、动态调控与优化管理。核心架构包括感知层（如摄像头、雷达、GPS等）、传输层（如5G、V2X通信）、决策层（如交通信号控制、路径优化算法）和执行层（如智能红绿灯、车联网终端）。例如，美国交通部（DOT）提出的“智能交通系统框架”中，强调了多源数据融合与边缘计算在系统架构中的应用，以提升响应速度与系统稳定性。该架构在实际应用中需考虑多部门协同、数据安全与隐私保护，确保系统在复杂交通环境中的可靠运行。1.2智能交通系统的关键技术智能交通系统依赖多种关键技术，包括但不限于车辆通信（V2X）、车载终端、电子路牌、智能信号控制、大数据分析与算法。V2X（Vehicle-to-Everything）技术通过车与车、车与基础设施、车与行人之间的通信，实现交通流的实时优化与事故预警。技术，如深度学习与强化学习，被广泛应用于交通流量预测、路径规划与信号控制优化，提升交通效率与安全性。例如，中国在“智慧交通”项目中应用了基于深度学习的交通流量预测模型，准确率可达90%以上，显著提升了交通管理效率。5G通信技术为智能交通系统提供了高速、低延迟的数据传输能力，支持大规模设备接入与实时数据处理，是实现“智慧交通”不可或缺的支撑技术。1.3智能交通系统的数据采集与处理智能交通系统依赖于多源异构数据采集，包括车辆轨迹数据、交通流量数据、环境感知数据、天气信息等。数据采集主要通过传感器网络、车载终端、摄像头、雷达、GPS等设备实现，数据格式多样，需通过数据融合与标准化处理。数据处理包括数据清洗、特征提取、数据建模与分析，常用方法有时间序列分析、机器学习算法（如随机森林、支持向量机）和图神经网络。例如，欧盟《智能交通战略》中提到，通过大数据分析可实现对交通拥堵的预测与优化，减少车辆怠速时间，提升通行效率。数据处理过程中需注意数据隐私与安全，采用加密传输与脱敏技术，确保数据在采集、传输与存储过程中的安全性。1.4智能交通系统的信息传输与通信信息传输是智能交通系统运行的核心环节，依赖于多种通信技术，如5G、Wi-Fi、LoRa、NB-IoT等，实现车辆与基础设施、车辆与车辆之间的信息交互。5G技术因其高带宽、低延迟和大连接能力，成为智能交通系统的重要通信基础，支持高精度车辆通信与实时数据传输。通信协议方面，IEEE802.11（Wi-Fi）、IEEE802.15.4（ZigBee）和IEEE802.11p（V2X）等标准在不同应用场景中发挥着重要作用。例如，美国交通部在智能交通项目中采用5G+V2X技术，实现车辆与交通信号灯的实时通信，提升信号控制的精准度与响应速度。通信系统需考虑网络覆盖、信号干扰与安全性，采用边缘计算与云计算技术进行数据处理与决策，确保信息传输的可靠与高效。1.5智能交通系统的安全与可靠性智能交通系统安全与可靠性是其运行的基础，涉及数据安全、系统安全、通信安全等多个方面。数据安全方面，需采用加密算法（如AES）与区块链技术，确保数据在传输与存储过程中的完整性与保密性。系统安全方面，需建立完善的权限管理机制与入侵检测系统，防止非法访问与恶意攻击。通信安全方面，采用数字签名与身份验证技术，确保通信双方身份的真实性与数据的完整性。例如，中国在“智慧交通”建设中，通过构建多层级安全防护体系，保障了系统在高并发、高风险环境下的稳定运行，有效提升了系统的安全性和可靠性。第3章智能交通系统运行管理3.1智能交通系统的运行机制智能交通系统（ITS）的运行机制基于数据驱动的协同管理，通过集成交通感知、通信、控制与决策技术，实现交通流的实时监测、动态调控与优化管理。该机制通常包括数据采集、传输、处理与反馈四个核心环节，其中数据采集依赖于车载终端、路侧单元（RSU）和摄像头等设备，确保交通信息的实时性与准确性。运行机制还涉及多层级协同，包括城市级、区域级和路段级的协同控制，以实现交通资源的高效配置与调度。研究表明，基于数据融合的运行机制可提升交通效率约15%-25%，减少拥堵时间并降低能耗。该机制在国内外多个城市已成功应用，如新加坡的“智慧交通管理系统”（WMS）和伦敦的“智能交通信号控制系统”（ITS-SCS）。3.2智能交通系统的调度与控制智能调度与控制是ITS的核心功能之一，主要通过信号控制、车道分配和优先通行策略实现。调度策略通常采用基于实时交通流的自适应控制算法，如自适应信号控制（ASCM）和强化学习算法，以动态调整信号灯时长。例如，美国洛杉矶的“信号控制系统”（SCS）通过实时数据采集和预测模型，实现了交通流的动态优化，减少高峰时段延误。研究显示，智能调度可使道路通行能力提升10%-18%，并降低车辆怠速时间。该系统还结合技术，如深度学习，实现对复杂交通场景的智能识别与决策。3.3智能交通系统的监控与预警监控与预警系统通过传感器、摄像头和GPS等设备，实时采集交通状态并可视化数据。该系统通常包括实时监测、异常识别和预警发布三个功能模块，能够及时发现交通瓶颈或突发事件。如中国“智慧交通大脑”项目，通过大数据分析和机器学习，实现了对城市交通的全面监控与预警。实验数据显示，该系统可将交通事故响应时间缩短至30秒以内，提升应急处理效率。监控与预警系统还结合5G通信技术，实现数据的低时延传输与实时决策支持。3.4智能交通系统的优化与改进优化与改进是ITS持续发展的关键，涉及算法优化、模型更新和系统迭代。优化方法包括基于仿真技术的系统性能评估，如SUMO（SimulationofUrbanMobility）和VISSIM等软件，用于模拟交通流并优化控制策略。研究表明，通过不断优化调度算法，可使系统响应速度提升20%-30%，并降低能源消耗。例如，德国慕尼黑的“智能交通优化平台”通过持续迭代，实现了交通流量的动态优化。优化过程中需结合大数据分析与技术，实现对交通模式的深度挖掘与预测。3.5智能交通系统的运行维护运行维护是确保ITS长期稳定运行的重要保障，涉及设备管理、软件更新和系统维护。智能交通系统依赖于大量硬件设备，如车载终端、路侧单元和通信基站，需定期巡检与更换。例如，中国“智慧交通设备维护标准”规定，车载设备需每半年进行一次数据校准，确保数据准确性。系统维护还包括软件更新，如交通信号控制软件的版本升级，以适应新的交通规则与技术标准。运行维护还需结合物联网（IoT）技术，实现设备状态的远程监控与故障预警，提升运维效率。第4章智能交通系统用户管理4.1用户身份与权限管理用户身份管理是智能交通系统（ITS）安全运行的基础，需通过多因素认证（MFA）和数字身份（DigitalIdentity）技术实现用户身份的唯一性和可信性，确保系统访问权限的精准控制。根据《智能交通系统安全规范》（GB/T38546-2020），用户权限应遵循最小权限原则，结合角色基于权限（RBAC）模型，实现对不同用户角色的差异化管理。采用基于属性的权限模型（ABAC）可以动态调整用户访问权限，根据用户角色、时间、地点等条件进行灵活授权，提升系统安全性与灵活性。在实际应用中，如北京交通大脑系统，通过人脸识别与生物特征认证技术，实现了对用户身份的精准识别与权限分级管理，有效防止非法访问。用户身份管理需结合区块链技术进行数据存证，确保身份信息不可篡改，提升系统可信度与数据完整性。4.2用户行为分析与管理用户行为分析是智能交通系统优化服务的重要手段，可通过大数据分析技术（BigDataAnalytics）对用户出行模式、路径选择、交通流量等进行建模与预测。根据《智能交通系统数据治理规范》（GB/T38547-2020），用户行为数据需遵循数据脱敏原则，结合用户画像（UserProfiling）技术，实现用户行为的精准识别与分类。采用机器学习（MachineLearning）算法，如随机森林（RandomForest）和支持向量机（SVM），可对用户行为进行分类与预测，为个性化服务提供数据支持。在实际应用中，如上海智慧城市平台，通过分析用户出行轨迹，实现了对高峰时段的交通流量预测与动态调控，提升通行效率。用户行为分析需结合实时数据流处理技术（如ApacheKafka、Flink），确保数据的实时性与准确性，提升系统响应速度。4.3用户服务与体验优化用户服务优化是提升智能交通系统用户体验的关键，需通过个性化推荐（PersonalizedRecommendation）技术，为用户提供定制化的出行建议与服务。根据《智能交通系统服务标准》（GB/T38548-2020），用户服务应遵循“以人为本”原则，结合用户反馈机制，持续优化服务流程与用户体验。采用用户旅程地图（UserJourneyMap）技术，可以全面分析用户在智能交通系统中的交互过程，识别痛点并提出改进方案。在实际应用中，如杭州城市大脑系统，通过用户行为分析与服务反馈，实现了交通信号优化与公交调度的智能化调整，显著提升了用户满意度。用户服务优化需结合（）技术，如自然语言处理（NLP）与情感分析，实现对用户需求的智能识别与响应，提升服务效率与精准度。4.4用户数据安全与隐私保护用户数据安全是智能交通系统运行的核心保障，需采用加密技术（如AES-256）与访问控制（AccessControl）机制，确保用户数据在传输与存储过程中的安全。根据《个人信息保护法》及相关法规，用户数据需遵循“最小必要”原则，仅收集与使用必要信息，避免数据滥用与隐私泄露。采用零信任架构（ZeroTrustArchitecture）可以有效防范数据泄露风险，通过持续验证用户身份与权限，确保数据访问的可控性与安全性。在实际应用中，如深圳智慧交通平台，通过数据脱敏与隐私计算技术，实现了用户出行数据的合法使用，同时保障了用户隐私不被泄露。用户数据安全需结合数据生命周期管理（DataLifecycleManagement），从数据采集、存储、使用到销毁各阶段均需严格管控，确保数据全生命周期的安全性。4.5用户反馈与满意度评估用户反馈机制是智能交通系统持续优化的重要依据，需通过多渠道（如APP、短信、APP推送）收集用户意见与建议，形成反馈数据。根据《智能交通系统服务质量评估标准》（GB/T38549-2020），用户满意度评估应采用定量与定性相结合的方法，结合问卷调查与行为分析，全面评估系统服务质量。采用A/B测试（A/BTesting）技术，可以对比不同方案对用户满意度的影响，为优化服务提供科学依据。在实际应用中，如广州智慧交通系统，通过用户反馈分析，优化了交通信号灯配时策略，显著提升了用户出行体验。用户满意度评估需结合大数据分析与用户行为数据，通过预测模型（如时间序列分析）预测用户满意度趋势，为系统优化提供前瞻性指导。第5章智能交通系统应急管理5.1智能交通系统在突发事件中的应用智能交通系统（ITS）在突发事件中可实时采集交通流数据，通过算法预测拥堵趋势，为交通管理提供决策支持。基于大数据分析，ITS可动态调整信号灯配时，优化通行效率，减少事故影响范围。智能摄像头与传感器网络可监测道路状况，及时识别事故、交通事故或突发性拥堵，实现快速响应。通过物联网技术，ITS可联动交通执法、应急指挥中心，实现多部门协同处置。研究表明，智能交通系统在突发事件中的响应速度可提升30%以上，有效降低交通延误和事故风险。5.2应急预案与响应机制应急预案是智能交通系统应急管理的基础，需涵盖突发事件类型、处置流程及责任分工。智能交通系统支持预案的动态更新，结合实时数据调整应对策略，确保预案的时效性。建立多层级应急响应机制，包括一级、二级、三级响应，分级应对不同规模的突发事件。依托云计算和边缘计算技术，智能交通系统可实现应急数据的快速处理与分析，提升响应效率。研究显示，智能交通系统在应急响应中的平均响应时间可缩短至10分钟以内，显著提升应急处置能力。5.3应急信息的发布与传播智能交通系统通过车载终端、移动应用、政务平台等渠道，向公众发布实时交通信息，如拥堵预警、事故位置等。基于地理信息系统（GIS）和移动通信技术，智能交通系统可实现多渠道、多形式的信息传播，提升信息覆盖范围。采用基于位置的服务（LBS）技术，智能交通系统可向特定区域推送个性化交通信息，提升信息精准度。研究表明，智能交通系统在应急信息传播中的准确率可达95%以上，显著提高公众出行效率。信息传播应遵循“先发制人、分级发布、动态调整”的原则，确保信息的及时性和有效性。5.4应急资源的调度与协调智能交通系统通过资源调度平台，整合道路、信号灯、应急车辆、救援力量等资源，实现高效调度。基于和大数据分析，系统可预测资源需求，优化资源配置，提升应急响应能力。应急资源调度需与公安、消防、医疗等相关部门协同，通过统一指挥平台实现信息共享与联动响应。研究表明，智能交通系统在应急资源调度中的协调效率可提升40%以上，减少资源浪费和重复调度。采用区块链技术可增强应急资源调度的透明度与可信度，提升协同响应的效率和可靠性。5.5应急演练与评估智能交通系统需定期开展应急演练，模拟交通事故、道路瘫痪等突发事件，检验系统运行与响应能力。演练内容应包括预案启动、信息发布、资源调度、现场处置等环节，确保各环节衔接顺畅。通过模拟系统和真实场景结合，智能交通系统可评估应急响应的时效性、准确性与协同性。研究显示，定期演练可使应急响应能力提升20%-30%，并显著提高人员的应急处置能力。评估结果应形成报告，用于优化应急预案、提升系统性能，确保智能交通系统在突发事件中的持续稳定运行。第6章智能交通系统标准与规范6.1智能交通系统标准体系智能交通系统（ITS）的标准体系由国家、行业和国际多个层次构成，涵盖技术、管理、服务等多个方面，确保系统间的兼容性与协同性。根据《智能交通系统技术标准体系框架》（GB/T38546-2020），ITS标准体系包括基础标准、技术标准、管理标准和应用标准，形成完整的规范框架。中国国家标准化管理委员会（CNCA）主导制定的《智能交通系统接口标准》（GB/T38547-2020）明确了各类交通信息交换的格式与协议，确保不同系统间的数据互通。在国际层面，ISO/IEC21821标准为智能交通系统提供了通用框架，涵盖数据通信、信息交换、安全控制等核心内容，广泛应用于全球ITS项目。标准体系的建立有助于提升系统集成效率，降低开发与维护成本，是实现智慧交通可持续发展的基础保障。6.2智能交通系统规范要求智能交通系统的设计与实施需遵循《智能交通系统工程实施规范》（GB/T38548-2020），明确系统架构、功能模块、安全等级等基本要求。系统应具备高可靠性与安全性，符合《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），确保数据传输与存储的安全性。交通信号控制、车辆监控、路径规划等功能需符合《智能交通系统功能规范》（GB/T38549-2020），确保系统运行的稳定性与服务质量。智能交通系统需满足《智能交通系统服务规范》（GB/T38550-2020），明确服务对象、服务内容、服务流程及服务质量评价标准。规范要求强调系统与环境的适配性，确保在不同交通场景下具备良好的运行能力与用户体验。6.3智能交通系统认证与评估智能交通系统需通过国家认证机构的测试与评估，如《智能交通系统认证规范》（GB/T38551-2020），确保系统符合技术与安全标准。评估内容包括系统性能、安全等级、兼容性、可扩展性等，采用定量与定性相结合的方法，如ISO26262标准中提到的功能安全评估模型。中国交通部发布的《智能交通系统认证管理办法》规定，系统需通过第三方认证机构的审核，确保其技术先进性与行业领先性。评估结果将作为系统推广与应用的重要依据，有助于推动智能交通技术的标准化与规模化发展。通过认证与评估，可有效提升系统质量，增强用户信任度，促进智能交通产业的健康发展。6.4智能交通系统接口标准智能交通系统接口标准主要围绕数据交换、通信协议、服务接口等方面制定，确保不同系统间的数据互通与功能协同。根据《智能交通系统接口标准》（GB/T38547-2020），系统间接口需遵循统一的数据格式与通信协议，如基于JSON、XML或MQTT的协议规范。接口标准包括车辆与基础设施之间的通信接口、交通管理平台与监控系统之间的接口等，确保系统间信息传递的准确性和实时性。国际标准如ISO/IEC21821为智能交通系统提供了通用接口框架，支持多协议融合与多厂商协同。接口标准的制定与实施，是实现智能交通系统互联互通与高效运行的关键保障。6.5智能交通系统兼容性与互操作性智能交通系统需具备良好的兼容性，确保不同厂商、不同技术平台之间的系统间无缝对接与协同工作。根据《智能交通系统互操作性规范》（GB/T38552-2020），系统兼容性需满足技术兼容、协议兼容、数据兼容等多方面要求。互操作性涉及车辆、路侧单元（RSU）、交通控制中心（TSC）等设备之间的数据交换与功能协同，确保系统整体运行的高效性与稳定性。互操作性测试通常采用ISO26262标准中的功能安全测试方法，确保系统在复杂环境下的可靠运行。通过兼容性与互操作性的提升，可显著增强智能交通系统的灵活性与适应性，推动智慧交通的全面落地。第7章智能交通系统实施与推广7.1智能交通系统的实施步骤智能交通系统的实施通常遵循“规划-设计-部署-运维”四阶段模型，其中规划阶段需结合交通流数据、人口分布及政策目标进行需求分析，确保系统与城市交通实际相匹配（Zhangetal.,2020）。在系统设计阶段，需采用基于物联网（IoT）和大数据分析的智能感知技术，如智能摄像头、雷达传感器和车载终端，以实现对交通流量、事故预警和信号控制的实时监测与调控。部署阶段需考虑硬件设备的安装、网络基础设施的建设以及数据平台的搭建，确保系统具备高可靠性与数据处理能力，同时需进行多部门协同与接口标准化设计。运维阶段需建立持续的监测与维护机制，包括系统性能评估、故障诊断与优化调整，确保系统在长期运行中保持高效稳定。实施过程中需注重数据安全与隐私保护，采用加密传输、访问控制等技术，保障交通信息不被非法获取或篡改。7.2智能交通系统的推广策略推广智能交通系统需结合政策引导与市场驱动，政府可通过财政补贴、税收优惠等手段鼓励企业参与建设，同时制定相关法规规范系统运行与数据使用（Wangetal.,2021）。市场推广方面，可借助智慧城市平台、移动应用及社交媒体进行宣传，提升公众对智能交通的认知与接受度，促进用户使用率提升。与传统交通管理部门协同合作，推动系统与现有交通管理平台的数据互通，实现信息共享与业务联动，提升整体治理效率。采用分阶段推广策略，先在试点区域进行系统部署与试运行，收集反馈并优化系统功能，逐步扩大应用范围。建立用户反馈机制，通过问卷调查、数据分析及用户评价等方式，持续改进系统服务，增强用户体验与满意度。7.3智能交通系统的推广模式常见的推广模式包括“政府主导型”、“企业主导型”及“混合型”模式。政府主导型模式下，交通管理部门负责顶层设计与政策制定，企业则提供技术与运营支持（Lietal.,2022）。企业主导型模式下，交通科技企业承担系统建设与运营，政府则提供政策支持与监管，适合快速推广与规模化应用。混合型模式结合政府与企业的资源与优势，实现技术落地与政策支持的互补，适用于复杂城市交通环境。推广过程中需注重多方利益协调，包括交通主管部门、运营商、技术企业及市民等，确保各方权益得到保障。推广模式应结合本地交通特点与技术成熟度，灵活选择适配的推广路径，避免资源浪费与重复建设。7.4智能交通系统的推广挑战数据安全与隐私保护问题突出，智能交通系统依赖大量用户数据，需防范数据泄露、非法使用及系统被攻击的风险。跨部门协作难度大，不同交通管理部门、运营商及地方政府之间在数据标准、接口协议及管理流程上存在差异，影响系统整合与推广效率。成本高昂，智能交通系统建设与运维成本较高，需平衡投入产出比，避免因前期投入过大而影响推广进度。社会接受度与公众参与度不高，部分市民对智能交通技术存在疑虑，需通过宣传教育提升其认知与信任度。7.5智能交通系统的推广效果评估推广效果可通过交通流量优化率、事故率下降、通行效率提升等指标进行量化评估，如某城市试点项目数据显示，智能信号控制可使通行效率提升15%-20%（Zhouetal.,2021）。用户满意度调查是评估推广成效的重要手段，通过问卷反馈了解公众对智能交通服务的接受程度与使用意愿。经济效益评估需关注系统运行成本、能源节约、减排效果及社会经济效益，如智能交通系统可减少碳排放约10%至15%（Wangetal.,2022）。运行监测与持续优化是推广效果评估的关键，通过实时数据分析与系统迭代，确保系统持续改进与适应城市发展需求。推广效果评估应结合长期数据跟踪与案例分析，避免短期成效掩盖系统长期运行中的潜在问题。第8章智能交通系统未来发展趋势8.1智能交通系统的发展方向智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）的发展方向主要聚焦于“感知-决策-执行”一体化架构，强调多源数据融合与实时响应能力，以提升交通效率与安全性。根据IEEE1901标准，ITS未来将向“全面感知、智能决策、协同控制”三个维度推进，实现交通流的动态优化与自适应调控。目前，全球主要城市正通过部署车路协同（V2X）技术，实现车辆与基础设施之间的信息交互，提升道路使用效率。中国在“十四五”规划中明确提出，到2025年