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我是做智能化弱電的，前個幾年，主流安防廠家智慧交通還是以電子警察和卡口攝像頭等硬件為主導，這幾年人工智能大火后，主流廠家都利用大數據和人工智能技術，開始主推交通智慧大腦的產品，來解決城市擁堵，城市安全，城市資源人、車、公路的合理調配。

1、前端攝像頭實時采集分析通過接入道路交通的電子警察和卡口攝像頭以及城市監控等海量攝像頭數據資源，實時獲取城市交通的貨物、物流、出租車、私家車等流量，匯聚到交通大數據平臺，交通大數據平臺進行數據分析后，輸出人工智能分析數據，并結合專家指導意見，給出合理方案，優化道路路口紅綠燈時間配置，提高車輛人員的出行效率。

2、城市公共安全通過道路交通前端攝像頭采集到的數據，匯聚的交通大數據平臺，結合人工智能技術進行分析，對人臉和車臉進行身份確認，做到事前預警處理。

3、打破城市數據壁壘在云棲大會上，王堅博士曾經說過，世界最遙遠的距離不是南極到北極，而是紅綠燈到交通攝像頭，他們在同一根桿上，但數據卻沒有互通，所以現在最重要的事情就是首先打破數據壁壘，改善紅綠燈，讓攝像頭和紅綠燈能彼此交流，只有底層信息互通后才能調配人，車，路三者的資源。

綜上所述，早個幾年前智慧交通主要還是以道路卡口、電子警察等攝像頭硬件為主導，這幾年人工智能、大數據的不斷發展，也出現了新型的交通大腦大數據平臺，隨著交通大腦大數據平臺不斷的推廣和完善，也必將改變人們的出行方式。

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大數據以及人工智能等新興技術的快速發展，我們有了更多新型手段來提升智慧交通能力水平，但以傳統大數據平臺為核心的智慧交通解決方案依舊存在諸多痛點，主要集中在智慧決策層并沒有高效地將大數據和AI融為一體，即AI 學習框架與大數據分析平臺中間存在斷層，在部署敏捷性、效率和基礎設施成本等方面均無法滿足實際需要。

“針對這個問題，浪潮與英特爾展開密切合作，基于浪潮云海大數據平臺 Insight，推出了融合英特爾? Analytics Zoo的端到端智慧計算解決方案。

浪潮云海大數據平臺 Insight力達高效統一 數智賦能交通新發展

該解決方案以構建大數據與AI的統一分析平臺為目標。將大數據預處理、模型訓練、模型推理與現有的大數據處理工作流整合在一起，提供了端到端的大數據分析和深度學習應用流水線，大幅度提升應用開發及部署效率。

聯系實踐場景，在智慧交通領域，在數據存儲至大數據平臺中時，用戶需要將數據拉取到AI集群中完成訓練或推理，此條件下數據傳輸規模會受限制，傳輸效率低下，但憑借該解決方案中的智能計算引擎，存儲與計算可達成無縫融合后的處理流程。“例如在模型訓練階段，數據源可以直接從HDFS上加載，分布式計算資源可以直接依賴于大數據集群進行調度，從而實現一站式端到端計算模式。”他補充道。

針對智慧交通業務場景的落地，在智慧交通解決方案的實現流程中可通過以上優勢的技術特性，可輕松實現車輛速度、車流密度、車輛擁堵狀態和車輛信息的監控以及車輛歷史運行軌跡的追溯。

得益于浪潮云海Insight 在數智一體化等方面的優勢，以及對于英特爾? Analytics Zoo、第二代英特爾? 至強? 可擴展處理器的融合，浪潮端到端智慧計算解決方案至今已經幫助政府、交通等諸多行業以及企業用戶構建了高效、敏捷的大數據分析與人工智能平臺。

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