近年来，随着城镇人口逐渐增长，城镇化所从引发的城市交通问题日益加剧，现有配套资源无法满足城市居民日益增长的出行需求。为了解决长期困扰城市交通管理的供需不平衡问题，一系列按需出行的新型交通服务应运而生。但尚无法预判大规模的新型交通方式推广与应用，是否可切实解决城市拥堵等城市困境。因而，本文建立了面向未来城市的客流预测模型，在全深圳范围开展了基于多元交通时空大数据的中观模拟仿真。通过人工智能和大数据技术，构建了面向异构、高维特性的大数据感知融合与智能推演平台。分析了34个智能推演方案的可能性，发现微型交通可助力实现城市的可持续发展，自动驾驶可满足整个区域路网的供需动态平衡分布，优化拼车的等待和绕路时间可提高居民的拼车意愿等相关结论，本文可为政府的应急决策和高品质管理提供必要支撑。