大数据是今年来相当火爆的一个词，对城市交通而言，大数据绝对不是一个时髦词，其价值在于，为我们提供一个更为深入了解城市交通的环境。这是同济大学杨东援教授在报告中提出的。

当前的城市交通日益重视"跳出交通看交通"，因此需要增强预见性。轨道交通一定能够改变城市交通模式吗？这是我们应该思考的问题。MOBILIY 2030提出了全球应共同努力的7个目标：减少交通工具产生的传统排放物，达到不会对世界任何地方的公共健康产生严重危害的程度；把交通所产生的温室气体排放限制在可持续的程度；大量减少全世界由于道路交通事故而死亡和受伤的人数，特别是需要关注交通能力迅速提高的发展中国家； 降低交通所产生的噪声；缓解交通拥堵；缩小在"发达"与"欠发达"、"贫困"与"非贫困"之间的机动化分化；提高大众的机动化机会。

面对城市城市交通目标多样化这样的复杂问题，需要建设精明政府，要求政府具有预见性、正确的价值理念和增强把脉诊断能力。预见性即建立在不断深入了解问题基础上，建立在不断研究他人经验的基础上，不断调整我们的工作视野和工作内容；正确的价值理念就是交通的可持续发展是要在尽可能少产生生态环境影响，尽可能少消耗资源和能源的基础上，提供能够满足社会、经济发展需求的综合交通服务体系；增强把脉诊断能力是指真正了解问题的实质，发现问题的苗头，判断对策可能的效果。

公交都市建设也要以大数据为支持。需要讨论的方面包括在城市外围是否需要拓展轨道网络？交通需求管理与公交服务提升；如何精细地提升公交服务水平；轨道交通与土地开发的关联等等。

而基于大数据对出租车运营情况的诊断，也能从中发现问题，从而掌握出租车服务水平，对城市交通无疑也极有参考价值。

城市交通大数据有其特殊性，由于并非专门"定制数据"，往往所提供的只是间接证据，如何使用间接证据对重大问题形成决策判断，成为基本应用逻辑问题。因此，大数据环境下基于证据的决策分析技术框架，其主要目标是提升有机融合城市交通战略、政策、规划、建设、管理和控制等技术环节的战略调控过程的决策效果。这就需要，在管理层逐步融入数据化思维，不仅是证明我们知道的，而且要善于利用数据发现我们所不知道的；强调问题导向，方法隐藏在目的之中；推进开放性大数据研究平台的建设，大数据的应用研究不可能脱离实际在实验室中仿真完成。

大数据之于城市交通，重要的不是技术，而是应用技术变革管理的决心。应用大数据是为了发现我们所不知道的，而不是验证或者证明我们已经知道的，因此，一个开放性的平台是非常重要的。研究者们的任务，是帮助政府更加聪明地进行管理。