1、升级路径：有效整合车辆、道路、使用者的信息资源

交通产业智能化升级目前有效地综合运用于交通运输和车辆控制，持续加强车辆、道路、使用者三者之间的联系。在交通运输领域，围绕城市交通的基础设施建设资源，借助计算机视觉、深度学习和知识图谱等技术，对信号灯管控、车流诱导等问题进行建模，逐步实现城市、城际道路交通系统状态的实时感知，并通过手机导航、交通电台等途径将交通路况准确、全面的提供给车辆使用者。在车辆控制领域，各式车载雷达、智能传感器与深度学习技术的融合，辅助车辆构建周围发生所有活动的三维地图，以实现驾驶、车辆和道路的交互与融合，协助使用者实现部分自动化或特定场景的高度自动化。

2、升级效应：提高城市交通综合管理效率

车辆智能传感设备的广泛应用与其前端计算能力的持续提升，逐步推动车辆具备环境感知、路径规划、自主实现车辆管控的能力，大幅提高交通运输安全水平和运输效率。在此基础上，通过集成车辆驾驶行为，结合城市交通场景中众多智能传感器采集的数据信息，建立交通大数据，辅助交通管理部门制定交通管理方案，完成交通信号配时优化和时段自动划分，进而提升道路通行效率。与此同时，通过联动信号灯控制系统和手机地图软件等，实现公众出行多模式多标准动态导航，提高车辆出行效率，达到交通资源利用效率最大化的目的。
3、市场前景：推进交通智慧化和新能源化发展

随着应用新一代人工智能技术的交通大脑出现，城市交通领域正式步入智能化升级时代，根据美国市场调查与咨询公司Markets and Markets发布的《2019年全球智能交通市场》中调研数据显示，2019年利用新一代人工智能技术实现的交通管控项目规模约24.9亿美元，并随着交通产业智能化升级项目的持续落地，预计到2025年智能交通的项目规模将突破50亿美元。未来随着认知技术与知识图谱的进一步深度融合，结合车辆驾驶生成的非结构化数据，深度学习将尝试构建对驾驶行为的理解、规划、决策以及经验，逐步具备自主控制汽车的功能，最终实现无人驾驶。在无人驾驶技术的量产和普及的推动下，智能城市公路系统将逐步完善和建成，应急预案匹配、无感支付、逃费稽查、智能交互式客服、行为监督、智能路径规划和交通诱导、智慧停车等多方面应用逐步得到发展，将会提升城市整体交通效率，为智慧城市的建设提供基础和保障。