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智能手机已经很普及 ，大大都的人们都拿着具有定位功效的手机 ，而4G网络又是这样的笼罩普遍 ，以至于我们每小我私家的行动时时刻刻都被运营商、互联网应用提供商所“监控” ，这些数据被整合脱敏之后可以成为大数据剖析的基本信息泉源 ，从而为交通和出行提供管理上的资助。
媒体报道 ，2006年 ，斯德哥尔摩与IBM合作 ，在通往市区的18个路段装置了传感器和照相机。搭载了感应装置的汽车在通过该路段时 ，系统会自动识别该车辆 ，并对其征收通行费。没有搭载感应装置的汽车通过该路段时 ，系统会自动识别照相机拍摄的车头照片上的车牌号码 ，确认汽车所有者 ，并对其征收通行费。该系统实验后 ，斯德哥尔摩市区交通量降低了25% ，二氧化碳排放量镌汰了14%。
我们许多人都乐观的预计 ，主要信息足够 ，通过大数据剖析来实现的智慧交通系统就会资助我们做出理性的妄想 ，从而 ，路路流通。
理想很优美 ，可现实却很残酷。即即是各部分的大数据应用都起到了作用 ，国庆节出行的蹊径却依然拥堵 ，且没有任何改善的迹象。许多人都体会了去年10月1日各地蹊径上的堵车盛况 ，甚至有旅客下车在高速路上最先遛狗。在这一刻 ，大数据选择了失灵。
现实上 ，许多公司通过大数据已经对交通拥堵做出了展望。好比 ，去年天下最堵的京藏高速原来预计从30号到1号下昼拥堵凌驾24小时 ，十一的返程岑岭会泛起在长假竣事前一天下昼3点到长假最后一天的23点。但这些数据都没有能够帮到许多人 ，大大都人照旧会一如既往的走上拥堵的蹊径。
大数据一定不是万能的 ，即便再强 ，也执偾基于现实数据举行的一种剖析 ，可以给我们提供参考 ，但这种参考的价值却不应该被无限制的放大。好比 ，我们可以提前通过大数据剖析举行预警 ，那条蹊径会拥堵 ，会拥堵到什么水平 ，可若是条条亨衢都是超负荷的 ，大数据的提前预警作用也就失效了。
大数据可以资助我们提前妄想蹊径 ，避开拥堵的蹊径 ，但一旦蹊径全在拥堵 ，我们就失去了选择的机会。在这种情形下 ，“理性的人”应该选择呆在家里 ，这样就可以让自己不被堵在路上 ，也不会造成更大的拥堵 ，这样选择的人多了 ，蹊径可能就通畅了。问题是 ，许多人都这样想 ，各人都以为别人会不出行 ，效果 ，群体性理性的选择带来了更大的拥堵�Ｉ杏幸恢智樾问� ，各人只有这个时间出行 ，再挤也要去 ，不然就没有别的机会可以选择。
因此 ，大数据的剖析效果在群体性公共知识的眼前 ，一定会变得毫无意义 ，甚至会起到负面作用。许多人以为 ，信息差池称的是导致交通拥堵的主要缘故原由 ，而在实践中 ，信息太对称 ，也一样会导致拥堵。
我们获得的大数据也并非周全 ，尚有许多人并不使用智能手机的定位功效 ，一些大数据剖析公司无法获得数据。斯德哥尔摩是通过在公共交通工具上装置传感器 ，剖析这些传感器数据 ，来掌握蹊径的拥挤情形 ，这种方法对都会蹊径很适用 ，而关于高速公路来说 ，现在大数据剖析普遍接纳的用户小我私家的智能手机定位数据并不可靠。
大数据剖析也是十分重大科学的事情 ，任何的理论或操作上的细小失误都可能造身剖析效果的被过失使用。即便获得了用户数据 ，在剖析的要领和使用的战略上也保存缺乏 ，难以充分验展大数据的价值 ，这也造成了剖析上的误差 ，过失的指导会带来局部更为严重的拥堵。
与此同时 ，大数据在偶发事务眼前也无能为力。在国庆节这样的大车流的情形下 ，一起无意爆发的交通事故就可以造成蝴蝶效应 ，由此带来一个路段的拥堵 ，然后是整个路段的拥堵 ，接着会造成更多辐射的路段上的连环拥堵的爆发。这种事故是不可展望的 ，其效果也很难提前预知 ，而节日的蹊径变通的余地很小 ，一旦爆发突发事务 ，交通拥堵的严重水平就会凌驾想象。
实事求是的说 ，大数据确实可以提升蹊径管理水平 ，但大数据却无法解决信息相同中的群体错位决议 ，也无法解决凌驾切合的刚性需求到来的蹊径绝对拥堵 ，更没有步伐应对随时可能泛起的随机性的事故影响。大数据关于节沐日时代的交通拥堵问题 ，绝对是有心无力
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