在数字化转型和智慧城市创建的双重推动之下，城市智能交通同区域供应链的协同发展，成了冲破物流效率障碍、改良资源调配的有效途径。机器学习由于具备很强的数据处理和建模优化能力，为两者的深度合作提供主要的技术支持。本文从交通运输和供应链管理的学科底层逻辑相吻合之处出发，结合机器学习技术的特点，从城市智能交通与区域供应链协同调度核心价值、运行机理、存在问题三个方面展开论述。梳理两者在研究对象、核心能力、课程体系上的重叠之处，挖掘机器学习在协同调度方面的应用优势，创建起包含数据融合、模型搭建、动态优化、落地保障的全流程策略体系，给提升区域物流运转效率、缩减协同成本、达成智慧供应链与智能交通的协同升级赋予理论参照和操作途径。