1.一种智能交通云控制系统，其特征在于，包括：设置于每个路口的控制服务器和与其通过基于IP地址的宽带总线通信的多个IP化现场设备，其中：
IP化现场设备用于采集交通路口数据；
控制服务器用于集中处理IP化现场设备采集的数据，并通过边缘计算实现对本地区域交通的控制，和/或，
控制服务器用于确定满足预设触发条件时，在该控制服务器所属的预先组建的自定义区域中，若该控制服务器为主控制服务器，则主控制服务器通过自我学习和边缘计算生成协同控制策略实现对自定义区域的协同控制；若该控制服务器为从控制服务器，则从控制服务器通过云计算从主控制服务器获得协同控制策略。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，一个通行方向具有一条宽带总线，针对每个通行方向，控制服务器采用该通行方向上的宽带总线与该通行方向上的IP化现场设备通信；或者，
一个路口的所有通行方向共用一条宽带总线，控制服务器采用该条共用的宽带总线与其所处路口的IP化现场设备通信。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，自定义区域由位置相邻的多个控制服务器的本地区域组成；
协同控制，包括：交通执法、轨迹追踪、交通控制、定位待定位对象。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
中心系统，用于与多个控制服务器通过网络实现数据交互，共享与其连接的控制服务器存储的数据，并通过对共享的数据进行分析、处理，得到分析结果；根据分析结果，生成协同控制策略，并将协同控制策略发送给相应的控制服务器；
控制服务器还用于通过云计算从中心系统获得协同控制策略，并根据协同控制策略执行相应的操作。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过边缘计算实现对本地交通的控制，包括：
控制服务器将采集的数据进行分析和存储，生成对IP化现场设备的控制指令，并通过所述宽带总线发送给IP化现场设备执行。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，自定义区域包括控制服务器的本地区域、以及除该控制服务器之外的指定控制服务器的本地区域；
所述通过自我学习和边缘计算实现对自定义区域交通的协同控制，包括：
共享指定控制服务器的数据，并根据共享的指定控制服务器的数据，生成协同控制策略，根据协同控制策略，对自定义区域交通进行控制；其中，自定义区域内的控制服务器采用分布式存储方式存储数据。
7.如权利要求1-2,5任一所述的系统，其特征在于，所述IP化现场设备包括第一IP化现场设备和/或第二IP化现场设备，其中：
第一IP化现场设备为支持IP协议的智能现场设备；
第二IP化现场设备包括支持IP协议的驱动设备、以及与该驱动设备相连的不支持IP协议的非智能现场设备。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，控制服务器还用于：
为与其通信的IP化现场设备分配唯一的IP地址。
9.如权利要求3所述的系统，其特征在于，中心系统与多个控制服务器通过网络实现数据交互，包括：
中心系统实时接收控制服务器的状态数据，非实时接收控制服务器的统计与查询数据，和按需订阅控制服务器的存储数据。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于：控制服务器还用于，对与其连接的控制服务器的数据备份、故障接管。