1.数据质量
我国目前有五六十家交通信号控制系统。现有信号控制系统在交通流量采集上，仍有很大的欠缺和不足。同样，虽然集成指挥平台在全国已有广泛应用，但路面交通监控系统的安装、调试到维护以及图像传输质量仍然存在很多问题。
2.传输带宽
采集的相应图像和数据能否顺利传回来也是需要解决的重要问题。
3.存储与算力
需要多大的投入来完成这些结构化的、非结构化的数据图像的存储？又需要多大的投入对这些数据进行有效的计算？
4.算法研发
数据进行挖掘和应用资源非常稀缺，交通管理业务需求缺乏足够的了解，交通工程基础理论和应用方面缺乏有效积累。如果不能很好地和交通管理的业务需求结合起来，不能和传统的经典的交通工程理论模型结合起来“智慧交管”也注定会成为水中月、镜中花。

1.管理难：人车总量与交通供给量 供需失衡。汽车保有量，城市人口增长和虹吸效应城市道路建设进度相对迟缓越来越复杂的城市道路环境 。

2.治理难：城市交通安全 压力山大。城市道路事故死亡总量惊人城市道路交通网络和规模持续增大，外卖业，快递业外来务工，人口老龄，城市重大公共活动，演唱会等举办。

3.服务难：人民出行频率频次 指数级提高。打车出行，共享单车等丰富手段，现代城市职场快节奏，各项商业娱乐旅游活动开展。

4.新需求：交通基础设施建设 急待升级，公交优先、智慧停车、新能源充电桩问题，车路协同 打造无人驾驶示范等

基于物联网、大数据、人工智能及交通工程传统经典理论，兼容汇总多源数据和提炼业务需求，精准描述交通运行和管理状态，并从底层数据中发现其复杂隐藏规律，从而采取解决问题对策的最佳措施，如路径优化、交通管控等。其目的是支撑公安交通管理、交通控制、路面交通执法、业务监管及面向社会、大众的服务。

通过“人、车、路”等要素自动识别、分析交通管理重点目标，对违法行为等交通事件进行管控，提高通行效率、优化交通出行秩序。