边缘AI在智慧交通领域中的应用（边缘智能与边缘计算）

在5g浪潮的推动下，车辆道路协调、智能停车、智能交通规划、自动驾驶等技术越来越多。与此同时，5g带来了数据的激增，越来越多的应用程序开始运行在云端，通过网络进行数据通信。

对于交通运输行业，一些应用场景对传输时延要求非常严格。强实时数据量不断增加，应用领域对数据处理的需求也不断增加。因此，“边缘计算”技术也被应用到智能交通领域。

边缘计算是5g网络架构的核心环节。它是一种集网络、计算、存储、应用等核心功能于一体的分布式计算框架。它是一个独立的处理终端，部署在数据源上，离用户更近。

其分布式计算框架可以使处理终端更接近数据源，如物联网设备或本地边缘服务器。该特性可以为业务处理带来更准确的监控、更快的响应时间和更小的带宽压力。

当然，边缘计算是一个连续迭代更新的概念。不同核心计算技术的持续集成。例如，人工智能和神经网络的应用为“边缘人工智能”的落地提供了帮助。

在物联网时代，大量的硬件将连接到互联网上进行数据采集和传输交互。边缘人工智能通常与物联网相关。物联网设备正变得越来越强大，导致数据量巨大。边缘人工智能计算机可以将数据重新迁移到网络的“边缘”，这意味着数据不需要在ECs和用户之间反复传输进行处理。

因此，边缘AI可以更有效地管理来自物联网设备的大量数据，具有更低的延迟、更快的处理速度和更好的可扩展性。在5g和AI的乘数效应下，增强了无线数据传输的高带宽、低延迟能力，大大提高了边缘AI计算机的处理速度，最终增强了对实时应用的支持能力。

据IDC预测，到2025年，全球物联网连接数量将增加到270亿，物联网设备数量将达到1000亿。全球数据总量将达到163 ZB，超过70%的数据和应用将在边缘生成和处理。

智能交通的实施是一项巨大的系统工程。除了调整城市空间和道路，还需要稳定可靠的管理系统，能够结合最新的软硬件技术，处理各种场景下的复杂应用。根据相关研究报告，在边缘计算的行业应用中，交通运输所占比例最高。

随着城市交通智能化的发展和各类终端数量的增加，对海量信息实时处理的需求也显著增加。将所有数据上传到云计算会占用大量带宽资源，提高传输时延。然而,如果数据分析和实时处理的一部分工作是把在人工智能计算机的用户终端,终端将直接反馈,只有必须参加由云计算需要上传,可有效减少带宽占用和信息延迟。

例如，在视频监控领域，单路口的高清摄像头每天就会产生几十g的视频文件。如果是街道、区域甚至是城市，所产生的数据量是极其巨大的。在这些视频中，真正有效的内容和违法行为只占很小的比例。

为了避免大量无效视频占用带宽资源上传到云端进行分析，可以在现场进行智能分析处理的边缘AI计算机提供了帮助。可以在本地直接分析违法行为，筛选有价值的内容进行上传，大大减少了无效内容造成的带宽浪费。

通过边缘AI框架与视频监控技术的融合，软硬件结合的视频监控应用平台可以提高视频监控系统前端摄像头的智能处理能力，进而加强预警系统和处置机制。

由此可以理解，“云计算”相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的过程，而“边缘AI”相当于智能设备的神经末梢，会做出一些“潜意识”的反应，为解决行业长期发展中遇到的问题带来了希望。

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