城市歷經古代、近代、現代城市，今后將逐漸發展成未來城市。目前正處于產業革命以后產生的現代城市逐漸轉移到智慧城市的階段，在這一過程中技術和基礎設施逐漸得以進化，并構建尖端未來城市所必需的尖端智能型城市的基礎環境。

因為城市的復雜性，我們正在面臨著很多問題：爆炸式的城市人口增長、達到擴張極限的城市空間以及層出不窮的城市病，這是一個非線性的、復雜多變的綜合性問題，期待在全面統籌下從多維度、多領域求解。城市中的社會問題、經濟問題或是環境問題產生的原因不是單純地在單一的子系統內就可以找到的,城市各個領域，無論是智慧交通、智慧城管、智慧政務、智慧建筑、智慧旅游、智慧醫療等等本身也都是一個復雜的體系，城市作為復雜系統的疊加，其管理的對象、內容以及管理的目標設定、過程設計等方面也顯得異常復雜。由此，從先落地各個領域各個維度的應用，才可能系統性地看待智慧城市的發展規劃和管理。而智慧交通就是這個復雜系統中最重要也是應用最廣泛的內容之一。

處于新時期的智慧城市建設呈現出新的特征，表現在:充分利用物聯網等技術,越來越多的基礎設施將具備信息自動采集和迅捷采集的能力,使城市的信息獲取更加便捷和高效；打破以部門為分割的信息資源壁壘對智慧城市建設至關重要,對城市主體范圍內人、土地、能源、經濟等信息資源的整合，能夠保障智慧城市各應用之間的資源共享；基于整合的信息資源,充分利用知識管理、數據挖掘等手段，智慧城市將越來越多的表現出數據智能化處理的特征，成為一切智能應用的基礎；面向市民、政府和企業三類主體，實現戰略性技術的深層次、創新型應用，智慧城市將最終表現為對城市生產和生活方式的改善。

數據、算法和算力的突破，掀起了AI浪潮，賦予了交通系統更加智能的感知能力。交通中常用的感知設備包括攝像機、拾音器、線圈、雷達、微波、地磁、紅外以及各種傳感器，例如風速儀、溫度計、振動傳感器、位移計、應變計、水平儀、GPS、電子測距、氣壓計、濕度計、雨量計等等。其中視頻是最直觀的方式，視頻中蘊藏著70%的現場信息，而其中40%的信息是趨勢性、經驗性的，需要智能處理才能提取出有效的信息。通過AI技術，可以從采集到的交通信息中提取更多的數據信息，例如車輛特征。

交通信息采集是整個智慧交通系統里最重要的組成部分。它是信號控制系統進行信號配時和優化的依據，是交通誘導系統發布的數據來源，是交通指揮調度等綜合策略的數據源頭。公路系統上最早的交通信息采集還是采用人工計數的方式，隨著技術的提升，環形感應線圈、微波、雷達等多樣化的采集方式，改進了交通信息采集的準確率，增加了數據采集種類，是目前最主流的交通信息采集方式。這三種方式，優劣勢非常明顯。