交通流优化是指通过系统性方法改善道路网络中车辆流动效率的技术手段，其核心目标在于减少拥堵、提升通行效率并降低能源消耗。这一概念涵盖了从微观的单个车辆轨迹规划，到宏观的交通网络动态调控等多层次策略。传统交通工程中，交通流优化依赖于信号灯配时、道路渠化等静态手段；而在智能交通时代，则融合了实时数据采集、预测模型和协同控制算法，形成动态响应机制。
对于自动驾驶产品经理而言，理解交通流优化具有三重实践意义：首先，单车智能决策需考虑全局交通状态，例如路径规划算法需接入实时交通流预测数据；其次，车路协同场景要求车辆控制系统与路侧单元（RSU）共享优化目标；再者，大规模自动驾驶车队调度本身就是分布式交通流优化问题。当前前沿研究如清华大学《智能交通系统》期刊2023年提出的分层优化框架，正尝试将强化学习与传统的交通流理论相结合，这种技术路径很可能在未来三年内进入商业化应用阶段。