我们可以预知，未来的智能运输系统（ITS）将在两个重要方面取得显著进展。首先，在不久的将来，智能运输方式的核心理念将超越汽车和火车运输的范围，扩展到其他运输方式，如航空客、货运输，海运等以及个性化快速公交（PRT）系统等。在更远一些的未来，我们甚至可能看到ITS的发展延伸到星际旅行。我们会在以下三个方面更深切地感受到人们对智能运输的需求：行驶速度的增加、出行者数量的显著增加以及出行者对精确和及时信息的需求增加，所有这些在未来都是极有可能出现的。从科学和工程的角度来看，智能运输的进步将在理论和技术创新方面都有所体现。然而，从普通旅客的角度来看，智能运输的真正进步和直接获益之处在于不同运输方式之间实现无缝的一体化衔接。这种一体化衔接的结果应该是：①旅客可以从系统中的任何位置获得世界上任何地方、任何一种运输方式的准确信息；②旅客可以在任何时刻，甚至是在旅途中，对世界上的任何一种运输方式实现有效的和动态的预订。信息的准确性和及时性对旅客建立对系统的信心和信任是至关重要的，而这种信心和信任是可以相互传播的。旅客可以利用智能个性化辅助决策系统处理所获得的信息，计算最有效的路径，或在所有不同的运输方式（航空、铁路、汽车、轮船等）中重新设定路线。而重新规划出行的最常见原因可能有：旅客的出行目的或需求发生改变，或者在当前预定的运输系统中发生了预料外的延迟等。
其次，ITS是一个非常复杂、昂贵的系统。ITS一旦建立，人们就期望它能在较长一段时间内持续地提供服务，这一要求显然是合乎逻辑的。因此，绝对有必要对ITS发展建立一个正确的和全面的认识，对ITS的建设和扩展做好规划和部署，因为对该系统的需求必然会随着时间推移而增长。基于这个原因，同时考虑效率性和经济性，我们有必要利用目前所能采用的最实用的科学工具——行为模拟和异步分布式仿真技术，对ITS的体系结构和设计的具体细节进行深入研究。在异步分布式仿真中，运行一次高度复杂的系统仿真只需要几天时间，而目前的单处理器仿真系统可能需要数月时间。假定一项研究可能需要运行上百次仿真过程，就可以利用行为建模和异步分布式仿真来更好地理解这种复杂系统的行为，因此，行为建模和异步分布式仿真已成为发展未来ITS的不可缺少的工具之一。举一个例子，如果需要将美国某个地理区域内若干个交通管理中心连接起来，就可以对方案进行模拟和仿真，其结果可以为我们构建控制中心之间互联和信息交换的合理结构提供有意义和有价值的参考，促使我们实现所设定的长期目标和高层次目标。投资数百万美元，建立一个在完成后无法实现目标和持续发展的系统，明显是不合理的。(www.xing528.com)
未来ITS的研究范围会很广，一些其他待研究的重点领域包括：为PRT设计新的体系结构、开发嵌入式光纤，并将其用于高速公路以评估车辆的平均速度、把通信网络设计的基本原则融合到ITS设计中去等。
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