全国机动车保有量突破了4亿辆，在这个数字的背后，体现的是交警每日需面对数量超过1.4亿起的违法事件，并且人工审核时废片率却超过了一半。早高峰拥堵时处理响应时间长达15分钟，传统管理模式已然难以应对当前城市交通呈现出的复杂局面。
传统管理陷入三难困境
人工执法的效率已然触及顶点，有一名交警，其每天处理违停事件的数量大约在50起左右，然而，在早高峰这个违法高发的时段，从发现违停情况开始一直到完成处理，所需时间长达15分钟，而这15分钟的时长，完全能够致使一条主干道陷入瘫痪状态。大量的警力被消耗在了重复性的巡查当中，而针对于那些真正需要专业判断的复杂案件，反而出现了人手不够充足的状况。
各自为政的数据系统，车型识别系统如此，车辆计数系统亦如此，车牌识别系统同样如此，它们这般分散部署，致使数据利用率不到三成。不同系统之间，信息无法打通，交警所拿到的数据是碎片化的，难以支撑动态交通管控决断，并且存在占据一大部分的情况，那就是很多数据在服务器里处于沉睡状态。
新兴的风险正迅速地进行蔓延，关于电动车违背停车规定所引发的火灾事故，每年平均增长幅度为百分之四十，而电动车进入电梯致使电梯出现故障的概率上升了百分之二十五，传统的管理方式像张贴告示、通过口头进行劝阻的实际收效很有限，这类诸多问题在岁数比较大的小区以及城中的村子里表现得特别显著。
技术构建全链条感知网络
实现双引擎驱动的是高精度识别算法，能分辨出轿车、SUV、货车等不同类型车辆的是车型识别算法，准确抓取号牌信息的是车牌识别，两者协同工作，即便在夜间或者雨雾天气，识别准确率可依旧保持在高位。
动态感知网络达成立体化覆盖，车辆计数算法持续监测路段车流密度，违停检测摄像头自行捕捉违停行为。这套系统于杭州上线之后，交警巡逻里程降低40%，重点区域管控覆盖率由65%提高至95%。
为电动车专项治理构建的双重防护，其中违停识别系统会自动对违规停放的车辆予以标记，而电梯阻车系统借助图像识别来判定是否有电动车进入，北京建国门街道运用一车一池一码技术后，达成了从充电、停放直至进电梯的全流程管控。
执法模式转向主动预防
解放警力资源，传统模式里交警依靠人海战术，而智慧系统运用算法进行巡查，系统能够自动识别并推送两千多条违停数据，人工仅需审核百分之五的疑难案例，交警由此从重复劳动之中被解放出来，进而可以将更多精力投入到复杂案件处理以及应急响应之中。
提高打击的精准程度，系统借助大数据剖析进而生成交通热力图，辨别出高发违法的时段以及高风险的路段，金昌交警按照热力图去调整警力的部署之后，早晚高峰的效率得以提升百分之三十，拥堵指数降低了百分之十八，资源的投放从广泛撒网转变为靶向打击。
增强服务的能力，管理并非只是单向的执法，系统凭借数据的开放来赋能公众，杭州的某一商业综合体引入智慧停车系统之后，车牌识别加上无感支付使得车位周转率从每天3次提升至8次，车主寻找车位的时间从15分钟缩减到2分钟。
多场景落地解决实际问题
信号灯优化在城市主干道得以实现，西安钟楼商圈借助车辆计数算法对车流量进行实时监测，并动态调整信号灯配时，主干道通行速度提高了25%，违停检测摄像头能自动抓拍占用公交专用道的车辆，处罚准确率达99%。
停车资源在商业和住宅区被盘活，深圳岗头新围仔社区对电动车专用车位作出规划，2500平方米停车空间得以释放，95%居民停车需求被满足，过去停车难以及乱停放的问题获得有效缓解。
老旧小区针对电动车监管难题予以破解，电动车进入电梯、于楼道充电这类顽疾具备了技术方面的解决办法，电梯阻车系统在识别到电动车进入之际会自动发出警报，并且保持梯门处于打开状态，以此从源头杜绝安全隐患。
数据打通实现全域智能
系统相互之间的数据壁垒被敲碎了，车型识别系统、车辆计数系统、车牌识别等系统达成了数据的相互连通，交通警察能够实时把控全路网的运行状态，基于真实数据的动态管控决策变成了可行之事，而不再是凭借经验盲目决策了。
数据传输延迟更低促使实时调控更为精准，5G推动此升级，数字孪生技术能于虚拟环境里模拟交通方案并提前评估效果后才落地实施，以此降低试错成本，二者共同推动升级。
智慧车辆管理究其实质是将交警从重复性劳作里解脱出来。当系统承接起巡查、识别、预警这些基础性工作时，交警便能够把精力予以集中去处理那些需要人类进行判断的复杂案件以及应急事件。
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