Система интеллектуального управления общественным транспортом в крупных мегаполисах развивается по следующим направлениям:

• Внедрение систем автоматического определения местоположения транспортного средства (АОМТС). 2 Они в реальном времени предоставляют перевозчику информацию о транспортных средствах: скорость и направление движения, сведения о задержках на маршруте из-за дорожных пробок, плохих погодных условий или ремонта дороги. 2
• Развитие систем автоматического подсчёта пассажиров (АСМПП). 2 Они записывают данные о количестве пассажиров, совершающих посадку и высадку на каждой остановке. 2
• Внедрение систем поддержки принятия решений (СППР). 2 Они помогают диспетчерам сохранить контроль над транспортной сетью, подсказывая им альтернативные стратегии. 2
• Развитие систем информирования пассажиров (СИП). 2 Они информируют пассажиров о текущей транспортной обстановке, в том числе о времени прибытия и отправления рейсов. 2
• Использование геоинформационных систем (ГИС). 2 Они обрабатывают данные, собранные системами позиционирования, такими как GPS/ГЛОНАСС и Galileo. 2 В результате транспортные средства отслеживаются на своих маршрутах в реальном времени, что позволяет анализировать транспортные потоки, а также выявлять помехи движению в транспортной сети. 2

Кроме того, в крупных мегаполисах внедряют систему адаптивного управления светофорами «Умный перекрёсток». 4 С помощью заложенных в дорогу детекторов она распознаёт транспорт и позволяет гибко менять работу светофоров под трафик. 4 Это повышает пропускную способность, снижает заторы, экономит время водителей и пешеходов. 4

Также в Москве реализуется стратегия «Умный город-2030», которая предусматривает создание централизованной, сквозной и прозрачной системы управления городом на основе больших данных и с использованием искусственного интеллекта. 6