利用邊緣AI (EdgeAI ) 識別潛在的碰撞情境，並提醒駕駛人或自主系統採取糾正措施，以防止意外發生。
運輸分析
事故警報
限速提醒
逆向行駛警示
優化交通號誌時序：運用分散式邊緣技術，依據即時交通狀況調整號誌時序。
減少交通壅塞並保護弱勢道路使用者，提升繁忙路口的安全性。
智能交通號誌燈
交通流量偵測
VRU檢測
救護車偵測
汽車碰撞事故每年在美國造成超過43,000人死亡。減少碰撞事故並保護弱勢道路使用者（VRU）是當務之急的目標。
自適應交通控制系統 (ATCS) 可根據感應器和攝影機資料的即時AI 分析，動態調整交通燈模式。這可讓某些類型的交通，例如緊急車輛或公共運輸，依需要獲得優先處理。
Supermicro優化邊緣AI所設計的創新伺服器，得以偵測並預測自行車騎士、車輛與行人的移動軌跡，從而提升所有使用者的安全保障。
智慧海港
智慧型海港利用 EdgeAI 來優化港口作業，並提升效率、安全性和永續性。
利用在海港當地部署的AI ，可以自動化和簡化任務，例如透過分析起重機和集裝箱的資料來優化資源，並建立營運的整體觀點。
智慧機場
邊緣AI 在機場的用途極大，可提升多方面的運作與安全性。
AI 用於加強安全檢查，透過即時處理來自安全攝影機和掃描器的資料，可以快速、準確地識別威脅。在行李處理方面，AI 可透過分析旅客與行李的流量，預測壅塞點並建議更好的交通管理方式，以確保運作更順暢，並減少停機時間。
安全鐵路運輸
將 EdgeAI 與鐵路的路側裝置 (RSU) 整合可提高安全性。
AI RSU 可即時監控鐵路道口和軌道狀況，提醒操作員注意軌道上的障礙物或訊號故障等潛在危險，從而提升安全性。AI 也能分析 RSU 的感測器資料，預測維護需求，減少停機時間，防止設備故障造成意外。
運輸領域的AI
使物流與車輛更安全、更高效、更永續
- 路線優化
- 預測性維護
- 交通管理
海港、機場、公路和鐵路等運輸系統的最佳化涉及大量資料的分析。這些資料包括交通資訊、天氣預報或基於電腦視覺的智慧型攝影機資料。若要確保對這些資料進行無延誤式的處理，需要透過專門的硬體在邊緣端運行AI和IT工作負載。
