智慧交通是吴建平教授的主要研究方向。他认为，全国大部分城市，已经很难依靠道路设施提升这种单一的方式去改善交通环境，而利用大数据，则可以绕开“城市机动车保有量增速过快”以及“道路规划不合理”等问题。

　　吴建平举例说，容易造成拥堵的往往是路口，通过大数据技术采集足够数据之后，即可掌握每个路口的车流量，通行效率。通过运算，不但可以动态调整不同时段路口的红绿灯等候时间，还可以向附近司机发送交通现状与短期预测图。如发生拥堵，或发现拥堵的苗头，分析好可为司机规划新线路，引导车辆分流到其他路口。

　　除了路口优化管理，智慧交通的解决方案中，还包括了区域交通组织、动态交通诱导、紧急事件响应、施工交通疏导、关键节点监控与保护、重要区域监控与保护、未来交通预测7个方面，基本涵盖了一个城市会遇到的各个方面的交通问题，例如目前贵阳，就存在施工路段、重要区域和关键节点的疏导问题。

　　这些技术将形成完善的预案库，当出现拥堵时，系统会自动分析成因，并从预案库中筛选解决方案。当系统运行一段时间，积累了一定量级的数据后，城市拥堵的深层次症结就会慢慢显现，此时再通过基础设施建设、道路交通改造、交通政策指导等方式，从根本上解决拥堵问题。

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