交通人工智能是在道路、城市、轨道与物流中系统性应用机器学习、计算机视觉、强化学习与车路协同技术，以数据驱动提升通行效率、安全与碳减排。其本质是“数据资产+算法能力+业务闭环”，通过KPI与ROI量化价值，以分层架构、仿真验证与MLOps实现从试点到规模化。安全与合规是底线，隐私、公平与可解释需纳入治理。未来将演进为多智能体与基础模型驱动的协同系统，结合碳智能与开放标准，构建可持续与可互操作的交通生态。

本文系统阐述了用Python合规采集交通数据的完整流程：优先使用官方API与开放数据（OSM/Overpass、GTFS/GBFS、城市开放平台与商业交通API），在工程上通过异步并发、缓存、限速与重试提升稳定性与吞吐，结合GeoPandas/pyproj完成地理处理与标准化，以PostGIS或Parquet高效落库，并用folium/pydeck等完成地图可视化与分析；同时强调遵守条款、robots与隐私法规，建立版本化与元数据追溯；在运维上引入调度、监控与成本控制，并通过项目协作系统（如在研发管理中使用PingCode）统一管理需求、合规与SLA。文章还展望了API标准化、边缘与隐私技术、空间数据湖与语义层等趋势。