隨著全球城市化比例攀升，城市道路的壅塞現象也越來越嚴重，進而造成駕駛人在道路行駛時的壓力及挫折感。藉由智慧交通系統的發展，駕駛人能夠降低在街道上的逗留時間，不但降低每天通勤的困擾，還能減少堵車並降低排碳量，減少交通運輸對環境造成的影響。
根據2016年美國一間知名交通研究公司INRIX全球交通記分卡（Global Traffic Scorecard）的研究資料指出，交通堵塞的情況年復一年更加嚴重。單就2016年來看，美國駕駛人因交通堵塞所付出的成本約3,000億美元，平均每人為1,400元。在全球前幾大都會區中，交通問題最嚴重的城市為美國加州的洛杉磯，平均每位駕駛在交通尖峰時間有104個小時被困在車陣之中。
報告亦指出，不論間接或直接影響，這種情況也讓洛杉磯的每位駕駛多付2,408美元，造成整個城市的運作成本高達96億。直接成本包括石油價格以及時間浪費，間接成本包括運費、公司車輛堵在車陣中造成的企業成本等，並轉嫁至消費者身上，使得消費者需給付更高的價格。
由於都會區越趨嚴重的交通堵塞問題，促使智慧交通管理系統的需求不斷攀升。事實上，根據BIS研究報告結果，在2017年到2022年之間，全球智慧交通管理系統市場預期複合年均成長率可達7.9%。報告中也談到成長動能會促成更為精密的基礎建設，以及更先進的系統需求，以便有效管理交通與空間的利用。
解決塞車問題的挑戰
H E R E圖資公司產品行銷經理Alexandra Teachout表示，「當要解決塞車問題時，總會遇到一些挑戰，像是資料收集與資料處理等可以由我們自行解決。但其它像是資源分配、優先順序以及執行狀況等問題，只能仰賴政府機關，而HERE會分別在前後期進入政府機構協助處理問題。」
其中一些限制性比較大的挑戰則是成本價格。FLIR智慧運輸系統部門創新總監Michael Deruytter指出，傳統交通偵測（如感應線圈）的維護成本高昂。當車輛在十字路口停下來時會造成路面的磨損，使得感應線圈在安裝幾年後出現短路或故障的問題。地上偵測則是一種更經濟的選擇，感測器可以安裝在現有基礎建設上，並從單點偵測覆蓋到多線道範圍。FLIR的偵測感應器可應用於惡劣的環境條件，並具有較長的生命週期（MTBF，平均故障間隔），從而降低維護成本。
FLIR已經開發出一項電線寬頻上網通訊技術（Broadband-Over PowerLine, BPL），能有效降低感測器佈線成本。由於將BPL技術整合於感測器上，安裝FLIR的ITS感測器時不需額外佈線，並能繼續使用現行的所有線材。
整合問題則是智慧運輸系統建置時的另一個重大挑戰。KiwiSecurity的合夥人Florian Matusek解釋，「多年以來，許多都會區以及市中心已陸續安裝不同系統（有老舊也有新型），必須投入鉅額來整合這些系統，有些甚至必須不斷翻新，例如攝影機以及軟體系統等，以便導入原有的基礎建設中。然而，整合系統並不代表必須全部放在一起，像是增加影像分析工具這種新技術應用，可以使管理更為簡便。」
善用現有攝影機
Matusek指出，採用軟體便能夠繼續使用現有的攝影機，進而降低高額的道路工程費用。「使用我們的影像分析系統，不太需要支付高額的道路工程費用（例如在地底下安裝感應線圈），現有監控攝影機可以繼續使用。與傳統的交通管理解決方案相比，這些措施顯著降低了此種系統的基礎設施成本。」
然而，沿用現有攝影機也帶來另一個挑戰。Matusek進一步說明，「如何確保這些攝影機能夠正常運作是一項挑戰。大多數的情況是，由於通訊以及『安全監控』等問題，有20%左右的監控攝影機會因為氣候不佳、供電問題、韌體更新不及時，甚至是管理系統根本沒有意識到攝影機已經離線。而這些問題，只需要一套整體後端防護平台以及影像分析技術，便能監管、提示以及改善這些問題。」
不論是何種挑戰，當交通管控中心試著去擷取影像串流時，於智慧運輸系統之中使用智慧攝影機的好處更是顯而易見。Deruytter說明，「例如，當某些道路達到使用極限，或當交叉路口的平均延遲時間變得太高時，交通監控人員可擷取該區影像源並立即反應交叉路口處的情況，協助訂定不同的交通管理場景或策略，並監測這些變化的影響。當交通監控人員收到系統警示時，可以將流量轉向不同的路線，影像也能立即反映事故造成的交通堵塞，並持續監視同一個影像頻道，直到情況解決，流量恢復正常運行。」
採用智慧運輸系統改善車流量
為了讓ITS能更有效率的改善交通流量以及堵塞問題，最重要的部分就是了解即時路況。Deruytter解釋，「緩解交通堵塞意味著要了解這些狀況是如何發生以及何時發生，該如何對應以及如何避免再度發生。在都會區中，交叉路口周遭最常出現堵塞。總體看來，這些現象似乎非常相似，但實際上卻各自受到不同的變數所影響。」
這正是導入ITS系統的主因。他認為，在交叉路口偵測車流量，將即時偵測資訊提供給高階的交通號誌管控中心，如此一來便可基於實際需求以及即時路況，決定交通號誌該如何轉換以及轉換的時機。採用適應性號誌控制系統，偵測資訊也可用於調整沿途路網或交通幹道相鄰交叉路口的號誌變換時機。
Deruytter舉例，「系統可以界定有多少車輛到達及通過該路口，以藉此取得交叉路口周圍四條幹道的完整詳細路況訊息，例如車輛停止或延遲次數等。而延遲時間，不應該比適應性號誌控制系統所設定的週期時間來得長;也就是說，車輛不應該在紅／綠燈變換週期時通過交叉口。」
檢測車輛只緩解城市壅塞的其中一部分。城市的街道總是充滿了導致交通堵塞的行人和腳踏車，也是造成交通堵塞的問題之一，而腳踏車和行人檢測或許可以改善交通信號的時間點，如此一來，便只需在必要時才進行調整，不會造成車輛交通不必要的延誤。Matusek即表示，在十字路口等待時，腳踏車可以利用綠燈前幾秒鐘快速通行，倘若腳踏車通過數量較多，則可依需求延長通過時間。許多延誤是因為按下了行人通行按鈕的行人裡，有70%的人放棄等待燈號、直接穿越馬路所導致，因此等到號誌轉綠時，行人卻消失了。藉由行人檢測機制、路旁監控等，可以減少這些不必要的延誤。採用交叉路口檢測，號誌轉換時間可動態調整，以保證行人安全通行，又不會對車輛造成不必要的延誤。
影像分析的應用也可為交通管理提供重要的資訊，藉由免費停車位的監測系統，民眾可以了解何時何地會有免費的停車位，從而減少駕駛尋找停車位的時間，降低交通堵塞的機率。另外，安裝車牌辨識（LPR）來監控停車狀況也可以減少交通流量。藉著架設LPR系統，停車場入口處可辨識該車輛是否有停車權限，並自動控制停車位，且可以在車輛不完全停車的情況下完成，從而減少停車位的等候數量。
高連結、低堵塞
現今的所有一切已走向無線連線，根據MarketsandMarkets的報告，按價值計算，全球無線連接市場預計到2022年將達247億美元，2016年至2022年的年均複合增長率為7.6%。汽車和交通是這個市場不斷成長的一部分，並能幫助緩解交通堵塞。
HERE的Teachout解釋，「如今每兩輛車中就有一輛內建網路通訊，這樣的連通性增加意味著可以在車聯網上共享更多的資訊。我們正在與世界各地的幾個交通機構合作建立一個系統，使車輛在行進間能夠相互警告道路上所發生的各種危險事件。交通機構會發送通知到我們的雲端，然後透過我們處理這些信息，再回饋給那些正在行駛中、而且需要這些資訊的車輛。這個解決方案是藉由一個已在世界各地廣泛部署、且具有強大安全協議的蜂巢式網路來完成。透過標準的3G/4G網路，我們已經成功在測試地點清楚展示系統的可能性，相信幾年之後5G技術逐漸成熟，這種系統將前景可期。」
作為增加網路連結性的一部分，Matusek列舉了幾個相關的交通App應用程式。城市中的攝影機影像、分析資訊和即時通報等功能可以分享至交通App，如Google Maps、Waze等。它們可以提供關於交通流量的即時資訊在城市行駛的最佳時間、如何避開正在塞車的高速公路等。通過良好的感測器以及能夠統合攝影機影像與後端系統的資訊管理系統，這些數據將被分析作為可用的資料，並回傳給媒體跟應用程式。
此外，網路連結亦使無人駕駛汽車日漸普及。根據Infoholic Research的調查資料顯示，到2027年全球無人駕駛汽車市場預計將達到1,268億美元，預測在2017年至2027年之間，年均複合增長率為39.6%。
Deruytter指出，資訊串連以及無人駕駛汽車正在為交通管理開闢新的路徑。隨著市場增長，交通管理的機遇將越來越多。未來，期望能將即時感測的優勢與車輛之間的通信結合在一起，提供足夠的資訊給能夠處理感測器和資料處理演算法的系統，以預測和預防壅塞的發生。
降低壅塞、開心上路
由於都市化發展沒有停止的跡象，城市交通堵塞將繼續惡化。這不僅會造成駕駛情緒不佳，也影響經濟和環境發展。隨著各家公司不斷尋求更多降低ITS成本和改善技術的方法，這些系統的採用和安裝將有助於減少交通堵塞帶來的負面影響，並可望使駕駛降低挫折情緒。