城市交通拥堵预测与管理是提升居民生活质量和城市运行效率的核心课题。AI技术的引入为这一领域提供了动态化、精准化的解决方案。数据是AI应用的基础，通过整合多源异构数据，包括交通摄像头、地磁传感器、浮动车GPS、公共交通刷卡记录等，可构建城市交通实时感知网络。机器学习算法能挖掘历史数据中的时空关联性，识别早晚高峰、特殊事件等场景下的流量演变规律，建立具有自适应能力的预测模型。
在预测结果的应用层面，深度学习驱动的仿真系统可模拟不同管控策略的效果。例如针对关键拥堵节点，通过遗传算法优化信号灯配时方案，动态调整红绿灯周期；结合强化学习技术，实现可变车道的智能调控。车路协同场景中，AI可实时推送个性化路径诱导信息，平衡路网负荷分布。
管理闭环的构建需要打通预测与执行环节。数字孪生平台将物理交通系统映射为虚拟模型，支持预案推演与决策评估。异常事件检测模块能自动识别交通事故或突发拥堵，联动导航平台进行分流引导。长期规划方面，卷积神经网络对路网结构进行特征提取，结合OD矩阵分析，为道路改扩建提供量化依据。
伦理与隐私问题需同步考量。交通数据的匿名化处理、模型决策的可解释性、公众信息反馈机制的建立，都是确保AI系统可信赖的关键。通过人机协同的智慧交通治理体系，城市管理者能实现从被动响应到主动干预的范式转变，推动交通系统向韧性化、可持续方向发展。