智能交通沙盤
智慧交通沙盤模型的核心在“智慧”，給交通安裝“大腦”，使之能夠有效消化和吸收所采集到的基礎數據信息，首先做到對交通數據及關聯數據的及時篩選、深度分析、全面共享、然后做出實時反應，有效反饋，多維度利用、對交通微調、精調，提高城市路段通行效率，用管理和技術手段解決城市交通擁堵、資源浪費、安全事故頻發、難于實時控制事態等難題，使城市交通發展走上良性發展的軌道。
智能智慧模型
隨著技術的發展，物聯網、大數據、云計算、機器學習、人工智能等高新技術融于交通領域，使智慧交通沙盤模型真正的實現“智慧”成為可能。據此提出以下幾點智慧交通沙盤模型未來研究的重點方向：
1.車聯網技術(智慧交通沙盤模型)
車聯網在車、路、行人、互聯網交互過程中，實現車輛與公眾網絡的動態移動通信，是物聯網技術在交通系統領域的典型應用，是未來智慧交通沙盤模型發展的措施之一。
車聯網是使用無線通訊、傳感器探測等技術收集車輛、道路、環境等信息，通過車-車(V2V)、車-路(V2R)、車-人(V2P)等信息交互和共享，使車和基礎設施之間智能協同與配合，從而實現智能交通管理控制、車輛智能化控制和智能動態信息服務的一體化網絡。
車聯網的應用主要包括：通過碰撞預警、電子路牌、紅綠燈警告、網上車輛診斷、道路濕滑檢測為司機提供即時警告，提高駕駛的安全性，為民眾的人身安全多添一重保障;通過城市交通管理、交通擁塞檢測、路徑規劃、公路收費、公共交通管理，提高道路的通行效率，為緩解交通擁堵服務。
智能智慧模型
2.浮動車技術(智慧交通沙盤模型)
浮動車(FloatingCarData)技術，也是物聯網在交通中的一種應用。其特點是成本低且效率高，具有實時性強，覆蓋范圍大的特點，特別適合用于對交通態勢感知，能夠實時反映道路的擁堵情況等交通信息，能夠為交通管理部門和公眾提供動態、準確的交通控制、誘導信息，將是智慧交通沙盤模型系統中強有力的“感知觸角”。
浮動車主要利用定位技術、無線通信技術和信息處理技術，實現對道路上行駛車輛的瞬時速度、位置、路段旅行時間等交通數據的采集，其數據采集流程如下：
目前，我國大中城市例如北京、廈門、深圳、杭州等城市都已經建立了基于浮動車技術的城市交通實時路況信息網，將繼續在中小城市、三、四線城市進行推廣應用，提高交通態勢的感知覆蓋面，助力“智慧交通沙盤模型”發展。
3. 5G通信技術(智慧交通沙盤模型)
第5代移動通信(5G)將融合大規模天線陣列、超密集組網、終端直通、認知無線電等先進技術，5G將在近幾年內逐步發展成熟，將為智慧交通沙盤模型中的發展提供新的動力源泉。5G的優勢在于其極高的速率，極大的容量，極低的時延，相對4G網絡，傳輸速率提升10~100倍，峰值傳輸速率達到10Gbit/s，端到端時延達到ms級，連接設備密度增加10~100倍，流量密度提升1000倍，頻譜效率提升5~10倍，能夠在500km/h的速度下保證用戶體驗。
5G在設計之時,就考慮了人與物、物與物的互連,是將真正幫助整個社會構建“萬物互聯”。例如能使車聯網擁有更加靈活的體系結構和新型的系統元素(5G車載單元OBU、5G基站、5G移動終端、5G云服務器等)。
在未來智慧交通沙盤模型中，5G技術將成為一股洪流，為智慧交通沙盤模型的發展帶來強大的推動作用。
智能智慧模型
4.大數據、云計算、機器學習、人工智能技術(智慧交通沙盤模型)
先簡單說一下這幾個名詞，更有便于大家的理解。
大數據的本質就是一大堆結構化的和非結構化的數據。因為數據量太大，沒辦法直接使用，需要從中抓取出有價值的內容或想要的數據，這就是大數據應用。
云計算其實就是讓計算、存儲、網絡、數據、算法、應用等軟硬件資源像電一樣，隨時隨地、即插即用。
對于機器學習簡單點說就是設計一些能夠讓計算機可以自動學習的算法，當學習的數據量達到一定程度，就具有了一定的“思考能力”，可以理解為具備了“智能”。
人工智能(AI)就是靠計算機用大數據在代替人腦來思考，而且可能比人思考的更全面和迅速。
這幾種技術是相輔相成的關系。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構，對海量數據的挖掘，必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。大數據應用依賴于機器學習和人工智能的底層支撐，反之大數據為機器學習、人工智能提供了大量的學習素材。
這些技術的發展應用可以讓交通真正的實現“智慧”，主要體現在以下幾方面：
讓用戶得到更加精準便捷的服務，如在動態的交通路網中，選擇出更合理便捷的出行方案。
減少人力的投入，如交通執法，人工介入越來越少，后臺自動處理、非現場處理，減少人工投入，讓人從單調重復的工作中解脫。
讓管理者、決策者的判斷更加有理有據。例如交通道路規劃、優化中，通過收集覆蓋較全、時間較長的交通出行數據，應用大數據分析測算出人們的出行路線、交通偏好等等，為道路的規劃、優化提供依據。
舉一個大數據的應用案例，某省高速公路的大數據綜合分析展示如下：
在圖表中展示全省的交通事件、交通事故的數據展示，包括最近30天交通事件類型組成、最近30天交通事件/交通事故情況、環比、最近90天發生交通事故排行，讓交通管理者通過圖表直觀地了解交通情況。
智能智慧模型
5.智慧停車(智慧交通沙盤模型)
智慧交通沙盤模型不能只考慮“動”，也要考慮“靜”，停車難的問題，在各個城市出現，城市級停車管理系統的停車資源如何與互聯網創業型的停車信息化平臺的資源互通;城市級停車管理系統如何介入更多停車場動態信息，是智慧交通沙盤模型發展的焦點問題，這些問題的解決需要更多的政府政策和法律的支持，本文先不談這些，只從技術角度去考慮智慧停車系統。
建立智慧停車系統的可以劃分為三個部分：
(1)建立城市級停車信息數據庫，并對外開放;
(2)建設智能化的立體停車庫，自動泊車基礎設施;
(3)建立面向大眾的停車誘導信息平臺;
現在大多城市都在努力建設路側泊車停車收費系統，建立城市級的停車誘導系統，把社會停車場信息接入城市級停車管理系統中，形成較全面完善的城市級停車管理信息平臺。
另外共享單車、共享汽車、互聯網停車，某種程度上也是緩解停車難的問題的措施。
