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大数据已成为连接城市信息基础设施与城市智能化应用系统之间的桥梁，对城市发展具有非常重要的意义。特别在交通运输领域，针对大数据尤其是时空大数据的研究可以打破区域限制，融合各领域数据资源，优化社会资源配置，提高社会效率。然而，由于国家层面对政府数据开放的推动力不足、政府部门之间存在着信息不对称以及部门利益化、顶层设计、相关法律法规等历史原因，政府部门间的数据共享久推难通，导致数据孤岛。与此同时，隐私问题也是各界关注的焦点。在PC端和移动端还未普及之前，个人信息泄露的规模和速度呈分散式小口径，而互联网与用户身份认定、金融信息等数据紧密绑定，个人隐私信息泄露呈几何倍数增加。 综上所述，围绕当前城市交通大数据开放共享研究所面临的挑战，本课题期望突破城市交通数据开放共享的一系列关键核心技术，研究面向数据开放共享的差分隐私保护与联邦学习等关键技术，研发基于群体智能的城市交通数据协同共享平台，形成构建城市交通大脑所需的数据基础与测试环境。在满足数据安全合规的前提下，实现数据流通和共享，提出面向城市交通大数据的满足数据安全和隐私保护的解决方案。 通过本研究，我们研发了城市交通大数据仿真测试与数据协同共享平台1套，算法动态部署时间小于5分钟，模拟数据与真实数据相似度不低于85%。提供了数据时间跨度不小于1年，包括15种以上交通数据的共享数据集，数据规模不小于1TB。并组织了1-2次全球范围内城市交通数据智能算法竞赛。