关于城市交通数据体系的建构，目前还没有什么“基本法”，参与者都在各自摸索，不过基本的城市智能交通系统已逐渐形成，已经开始担任起许多城市的“神经网络”建构工作。
城市智能交通系统 示意图
城市智能交通系统：将城市道路变成神经网络
对于城市交通领域的数据难题，显然不是单一的软硬件所能够解决的。城市智能交通系统应拆解成三个步骤：多模态传感器的全面铺设;多模组监测的综合解决方案;车人路联动的真-智慧交通。
首先是数据感知网络。目前，城市智慧交通最突出的问题就是采集方式和种类单一，导致数据的维度和精度不够，无法照顾到庞大的细节角落。
基于此，城市智慧交通系统将交通神经网络进行了从顶层设计到终端布局的系统设计。体现到具体的硬件部署上，就是将多模态的传感器结合各类数据采集模块，对城市道路进行因地制宜的综合改造。
比如通过路灯传感器，对路面的人和物实现10cm的高精度定位;在地面设置磁坐标，可以对车辆每10cm的移动都了如指掌;在隧道等复杂结构环境中，则采用了超声波测距仪、静力水准仪、裂缝传感器、振弦采集仪等传感器综合做功，并结合车联网，对交通出行所需要的数据进行了深层次、多模态的系统收集，让外部刺激的每一丝“神经冲动”，都能够被城市以立体的方式感知到。
车载网络 示意图
然后是场景化的多模组监测方案。这部分有点像神经网络的大脑分区，数据感知网络与处理模块一起，构成了垂直场景的监测模组，提供清晰而具体的能力。
目前，城市智慧交通系统可以为用户提供定位导航、通讯传输、气候监测、桥梁监控监测、隧道监控监测、地质灾害监测等不同模块的服务。
以地灾模组为例，城市智慧交通系统可以在边坡等道路环境上部署传感器、数据采集、数据传输等子系统，对自然灾害等进行实时监测。这些数据会实时上传到数据库和处理控制中心，一旦出现异常状况，就能够根据实际情况进行安全评价，预警子系统在向上发出分级预警，从而达到监控边坡安全、及时消除安全隐患的功能。
最后，就需要将路、车、人等不同的“子模块”联动起来，形成一个细节明确、功能多元、场景丰富的完整城市数字体系。再借助超级计算机的磅礴算力，完成城市交通的智能管理。
就拿最常见的“城市病”——交通拥堵来说，一旦道路、基建、人、车都被城市神经网络连通起来，那么一旦周边车辆发生异变，车与车之间的感应就会实时开启。特殊气候、网络失联、车流异常等外界环境的变化，都能够及时被无处不在的传感器网络所感知和处理，再借由城市大脑将指示传递给车主，进行合理避障。这样的无死角的城市网络，自然就不会再轻易就“心肌梗塞”了。
车与车之间通过传感器等技术进行感应
如此看来，从神经突触(传感器系统)，到独立脑区(垂直模块)，再到城市大脑(智慧交通系统)，城市智慧交通系统正是通过这样环环相扣的勾画，让真正的智慧城市更早地来到我们身边。
城市智能化道路上，传感器承担怎样的角色
至此，数据、智能与城市，完成了一次软硬件一体化的深度结合。那么，我们不妨简单总结一下，在智慧城市的建构过程中，传感器系统会承担什么角色?
传感器将作为数据规划师存在。在城市智能交通系统的部署细节中，我们会发现，传感器系统并不仅仅是在机械执行道路改造工作，而是充分结合城市交通发展中的实际问题，通过数字化、智能化的手段，去应对复杂而多变的交通状况。换句话说，一个优秀的数据规划师，才能让城市生活变得真实可感，进而从全局提升城市服务能力。
城市数字化吸引了无数厂商来分一杯羹，但芯片厂商、基建企业、数据维护等各自为政，由此带来的数据断层、协作失调，却是埋伏在城市神经网络上的“隐藏杀手”。而最最基础的传感器网络，则可以从最广阔的数据维度上，将车与车、车与人、车与网统一整合在一起。
城市智慧交通系统在环境不好的前提下，可以通过信号灯状态、天气监测、隧道健康监测、厘米级磁栅等综合做功，来解决车辆可能遭遇的通讯、定位、导航等诸多问题。正是这样细致到“毛细血管”级别的统一数据系统，才能够最大限度地保障行车安全。在这样的基础上，传感器扮演了城市守护者的角色。
城市智能交通系统对城市进行了综合部署
未来，传感器技术将成为城市智能交通系统的结合着。在现实的交通网络中，存在着许多垂直而细分的小环境，每个结构都有着各自特殊的部署需求，对此估计不足很有可能在道路软硬件改造上顾此失彼，让车辆上了路也走不远、走不快。
城市智能交通系统将桥梁、隧道、边坡灾害等特殊的公路场景都进行了缜密而细致的部署。基于此，自动驾驶、车路协同等技术才能真正走出试验场，走到城市道路上。
目前看来，城市必须以全面统一布局和垂直场景落地来双面进击，才能真正实现智慧的觉醒。因此，多模态、多种类传感器的综合部署、协同作战，也就变得至关重要。否则，城市道路的众多节点只能像偏瘫患者一样，肢体再如何动作，都难以被大脑所精准感知。