据了解，美国交通工程学科的发展较国内要先进一些。美国交通工程毕业生的工业界的就业方向除了传统的设计和咨询，越来越多的互联网企业也接受交通类人才。这个趋势比国内要早，美国很多交通方向的学生主要就业方向为Uber、Lyft、Amazon、Facebook、Ebay这些互联网企业，同时这些企业都有与交通工程相关度非常高的岗位，交通人做的事情和所学完全符合，例如Uber eat部门的travel time estimation、Amazon和eBay的supply chain optimization。
美国名校学生能进入世界顶级互联网企业的重要原因之一，得益于他们交通工程学科的培养策略。国外交通名校在培养学生的时候注重交通学科知识与工具学科技术的结合，讲解算法模型的时候侧重原理推导与应用动机的构思。反观国内，因为数据科学（data science）的热门，中国交通工程学科的数据分支现在也越来越火。实际工业界对这个方向的需求也是供不应求。据老师介绍，最近两年的招聘市场上，对自动驾驶方向的交通工程人才也是供不应求。顺丰、菜鸟这些物流企业，百度、腾讯等互联网企业，都有对交通工程人才的需求。
在科研方面，交通工程研究主要涉及到的基础学科与工具学科有：统计物理、应用数学、计算机科学。研究方向（所涉及到的主要核心技术）一般包括：交通流理论（统计物理、计算机模拟）、交通安全（数理统计）、交通节能减排（数学建模）、公共交通（数学建模、控制理论、数据科学）、智慧交通（系统科学、数据科学、自动化科学）。
结合当下“新基建”和“智能交通”大背景，社会实际需求大的研究方向有：交通数据分析/挖掘（城市计算），交通状态预测，交通感知和边缘计算，交通仿真和仿真性能优化，交通网络规划与管理，区域/干线/匝道信控控制与交通安全，车路协同关键技术，智能网联汽车安全，智能汽车规划决策和虚拟测试，交通运行风险评估与预警管控，全息交叉口，MaaS等等。具体到技术上，主流也从过去用简单统计学、纯解析模型建模分析，过渡到了结合机器学习、深度学习、强化学习、高级运筹学、计算机视觉领域的模型，以达到更出色的结果、计算效率和鲁棒性。显然这些技术大多都是需要过硬的编程能力。
应该说交通学子本科学过的交通规划、交通设计、交通控制和交通流理论等交通学科的主干课，这些都是专业基础课程，培养一个人的交通素养，对交通从业者来说非常重要，但与此同时，本科所学的数学、计算机相关的课程或实践就非常之少，导致部分研究生一开始连基本的编程能力都没有，十分遗憾。
有关编程知识的学习，国内外差异更大。美国和印度的编程文化应该算是世界前沿。2015年，美国前任总统奥巴马曾经号召：所有美国人都应该学习编程。世界IT巨头包括比尔盖茨、扎特伯格、杰克多西等人与众多世界顶级程序员。很多美国人确实把编程看做一种基础技能，类似于很多年前计算机刚普及时候的打字技能。
除了美国人，很多印度人把能进入硅谷里的互联网大公司作为民族骄傲。很多中国人是也靠着编程技能拿到了美国绿卡。在美国接触过这部分人群的都会知道，全民编程的文化并不局限于学科分类。上面扎特伯格和克里斯波什的组合也正是为了宣传这个理念。现今，除了自然学科，美国的人文学科、社会学科、艺术学科都在学习编程知识。
例如，考古学者用深度学习去映射破译失传的古罗马文字，音乐人基于RNN和Deep Learning进行人工智能算法作曲。反观国内，绝大多数文科生对编程望而却步，深层意识里就觉得编程是理工科学生的事情。而到了理工学科，土建类的学生觉得编程是电信类的事情，从而对编程有着抵触心理。因此，很多人一直学不好编程的主要原因之一是心理上的排斥。其实，编程学的并非某几种语言，而是一种思维方式。因为编程知识接受程度的不同，也是上述交通工程学科毕业生的就业方向国内外差异较大的原因。
伴随着第四次工业革命的到来，交通工程也将迎来变革时期。这与当前智慧城市、智慧交通、新基建密不可分。当前的交通环境已经不是10年前的交通环境。当前的交通环境体现出车流量更大、交通设施更先进、管理者的素养更高、交通数据的采集能力更强等特点。
也就是说，交通工程专业传统所学习的内容可能逐渐难以满足现实的需求了。对于行业发展。交通工程很快就会将与大数据、计算机科学融合在一起。从当前新基建的重点来看，智慧城市是今后发展的主力方向，那么，智慧交通便显得至关重要。
