利用边缘人工智能识别潜在的碰撞情况，提醒驾驶员或自主系统采取纠正措施，从而防止事故发生。
运输分析
事故警报
限速警报
错误警报
优化交通信号配时：利用分布式边缘技术，根据实时交通状况调整信号配时。
减少拥堵，保护易受伤害的道路使用者 (VRU)，提高繁忙路口的安全性。
智能交通灯
流量检测
VRU 检测
救护车探测
在美国，汽车碰撞每年造成 43,000 多人死亡。减少碰撞和保护易受伤害的道路使用者（VRU）是我们的首要目标。
自适应交通控制系统（ATCS）可根据对传感器和摄像头数据的实时人工智能分析，动态调整交通灯模式。这样，某些类型的交通，如紧急车辆或公共交通，就可以根据需要优先通行。
Supermicro优化边缘AI而设计的创新服务器，能够检测并预测自行车、车辆和行人的移动轨迹，从而提升所有人的出行安全。
智能海港
智能海港利用边缘人工智能优化港口运营，提高效率、安全性和可持续性。
利用在海港本地部署的人工智能，可以实现任务的自动化和简化，例如通过分析来自起重机和集装箱的数据来优化资源，并创建一个整体的运营视图。
智能机场
边缘人工智能在机场中的作用非常大，可以增强机场运营和安全的多个方面。
用于加强安检的人工智能通过实时处理来自安检摄像头和扫描仪的数据，可以快速准确地识别威胁。在行李处理方面，人工智能可以通过分析乘客和行李的流量来预测拥堵点，并提出更好的交通管理建议，从而确保更顺畅的运营，减少停机时间。
安全的铁路运输
将边缘人工智能与铁路路旁装置（RSU）相结合可提高安全性。
人工智能驱动的 RSU 可实时监控铁路道口和轨道状况，提醒操作员注意轨道上的障碍物或信号故障等潜在危险，从而提高安全性。人工智能还能分析来自 RSU 的传感器数据，预测维护需求，从而减少停机时间，防止因设备故障引发事故。
交通领域的人工智能
让物流和车辆更安全、更高效、更可持续
- 路线优化
- 预测性维护
- 交通管理
优化海港、机场、公路和铁路的运输系统需要分析大量数据。这些数据可能包括交通信息、天气预报或使用计算机视觉的智能摄像头馈送。要确保无延迟地处理这些数据，需要专门设计用于在网络边缘运行人工智能和 IT 工作负载的硬件。
