精准定位城市出行难题，需要通过多维度数据收集与分析，结合智慧交通技术实现。

建立全面的舆情监测体系，收集市民反馈的交通问题。利用大数据技术对海量数据进行筛选，识别高频出现的出行痛点，如拥堵路段、停车难区域、公共交通覆盖不足等。

应用 GNSS 定位系统，结合实时交通流数据，实现精准的空间定位。通过分析车辆轨迹和停留点，识别交通瓶颈和资源分配不合理区域。例如，在两江新区洞庭立交案例中，通过点对点排查，结合车流监测数据，精准定位爱琴海商圈的拥堵成因，进而通过优化交通标志标线和信号配时解决微循环问题。

此外，整合共享单车、公交、地铁等多源出行数据，构建城市交通行为分析模型。分析不同时段、区域的出行需求与供给匹配度，找出供需失衡的关键节点。例如，通过分析共享单车乱停放数据，结合路缘空间利用率，优化停车位布局，实现精细化路缘管理。

最后，引入人工智能技术，对交通数据进行深度挖掘，预测潜在出行问题。例如，通过机器学习算法分析历史拥堵数据，预测未来高峰期的拥堵路段，提前发布预警，引导市民调整出行路线。同时，结合自动驾驶、车路协同等未来技术，提升交通系统的响应速度和资源利用率，从根本上解决城市出行难题。