国外城市智能交通系统（ITS）包括智能交通管理系统、交通信息服务系统、车联网系统、自动驾驶系统等，其中以美国、欧洲、日本较为成熟。

美国作为全球大数据应用的发源地和全球大数据发展的中心，加上美国政府对大数据应用的政策支持，以及美国交通网络的完善，都使得美国的大数据交通发展成为全球大数据交通发展的旗帜，其技术的先进性和经验的丰富性都远超其他国家和地区。在洛杉矶，全市架设摄像设备以及磁路传感器，将收集到的数据汇总至中央计算机系统，让电脑进行计算分析，并自动控制1215平方千米的4500个交通信号灯，大大改善了交通拥堵情况，交通通行速度提高了16%以上。交通状况的改善也减少了汽车尾气排放，从而提高了空气质量。

美国拥有完善的交通信息服务载体，道路交通信息作为美国开放的数据资源之一，公众可随时登录交通路况查询网站，查询和开发利用美国近40个州100多个城市的实时道路交通路况，包括对交通事故发生情况、交通监控路段实景视频等进行实时查询，如图3-7所示。

图3-7　美国洛杉矶交通数据

国外的道路交通信息服务系统结合各国家和地区的特点已基本成熟，目前处于大规模应用及不断提高精度的阶段。道路可变信息板（固定及移动式）所提供的实时道路交通信息服务——覆盖全路网的实时道路交通信息服务（便携移动智能终端的发展及车载终端）。比如日本VICS（Vehicle Information and Communication System）能够实现从车载终端、交通部门采集、交通数据中心、VICS中的全路网覆盖，如图3-8所示。

图3-8　日本VICS(www.daowen.com)

20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用性方面都取得了突破性进展。虽然自动驾驶系统尚未走向应用，但汽车辅助驾驶技术在近年来得到了较大的发展。比如宝马公司的Connected Drive，除汽车信息服务，还包括了多项辅助驾驶功能，如限速信息、周边视景、尾部摄像机、停车辅助、夜视辅助、车道偏离报警、车道变换报警、碰撞报警，如图3-9所示。

图3-9　自动驾驶

为了实现无人驾驶的功能，谷歌无人驾驶汽车上配备了大量传感器，包括雷达、车道保持系统、激光测距系统、红外摄像头、立体视觉、GPS导航系统、车轮角度编码器等，这些传感器每秒产生1GB数据，每年产生的数据量将达到约2PB，如图3-10所示。

图3-10　谷歌无人驾驶汽车

大数据分析技术将帮助无人驾驶系统做出更加智能的驾驶动作决策，比人类驾车更加安全、舒适、节能、环保。