凌华科技推出专为智能交通设计的边缘运算解决方案

创建智慧城市，AI让生活更便利

交通运输是社会运作的大动脉，不过在人流、车流数量庞大的特定时、地，这条动脉难免会堵塞，AI智能控制灯号则可舒缓此状况，凌华近期试运行的智能交通计划中，就利用AI技术让车辆停等红绿灯的时间减少20%。

“AI智能控制灯号是社会大众最有感的智能交通系统之一，这项技术确实可以让路人大幅降低塞车之苦。”凌华科技智能视觉事业中心资深产品经理许凯翔指出。

现在城市的交通灯号，背后都有一套运作多年的系统，系统数据库内则有各县市政府长年累积的人车流信息，交通局透过这些数据评估、设定各路口的号志秒数，并在交通尖峰时段容易壅塞的路段，视状况以人力控制灯号。这套运作模式对城市交通的舒缓确实有一定程度帮助，不过，当都市中人车数量渐多，交通灯号系统必须变得更聪明，AI在这里就会扮演关键角色。

当 AI 进入交通灯号中，

红绿灯能自主判断路口状况

根据研究机构Emergen Research的预测，由于各城市对于高效交通管理的需求不断增长，全球AI交通运输市场规模将在 2028 年达到 70 亿美元，各国都有运用智能控制交通灯号的相关案例，希望可达到增加城市交通效率、减少城市碳排，并让消防车、救护车等车辆可以优先通行等效益。

不过具体来说，装设了AI智能灯号控制系统的路口会与现在有何不同？许凯翔解释，在有此类适应性号志的路口上，交通灯号的摄影机会先将影像传送到灯号设备内的边缘运算计算机中，由边缘运算计算机实时判断当下状况控制灯号，让道路的人车流动更顺畅。

此外，计算机也会经由内部的AI算法自主学习，让灯号控制越来越精准，相较于秒数固定的现有灯号控制系统，AI系统则可依路口状况自动调整灯号，更适合状况多变的路口环境，就好像是人类警察一样，可以判断现在的车流量做到实时调整。

实时处理庞大影像信息不容易，

凌华科技如何助攻？

此一智慧情境看来美好，不过要达此目标并不容易，有三大难题需要被解决：

首先是交通灯号设备的所处环境严苛，冬夏两季的高低温会影响路口交通号志的计算机效能；其次，则是需有足够的运算能力才能实时处理庞大影像信息；第三是分散各处的设备不易监控、维护，过去常见因摄影机断电，导致监控画面无法取得的状况就是因此而来。

为解决此困境，凌华科技推出了专为智能交通设计的边缘运算解决方案：

“凌华科技深耕工业计算机领域多年，效能与稳定性已是基本功，EOS-JNX的宽温设计足以因应严苛环境挑战。”许凯翔解释道。

至于在运算能力方面，此设备采用NVIDIA的Jetson Xavier NX AI模块视觉系统，NVIDIA是AI运算处理器大厂，凌华科技则与NVIDIA是长期合作伙伴，因此在先进技术研发初期就可取得相关信息，确保我们的产品功能领先市场。

EOS-JNX在交通灯号控制系统还有两大优势：包括轻松实现AI部署，以及易于管理维护。EOS-JNX有4信道GigE接口，透过此一安全监控系统的主流接口设计，系统可以快速连接IP监控摄影机，并将影像传送到Jetson Xavier NX AI模块视觉系统，利用AI算法分析画面。

此外，系统业者还可利用EOS-JNX提供的传输出入端口，将影像画面上传到NVR，既有的监控系统也能获得升级。

在管理维护部分，许凯翔特别介绍了EOS-JNX的Smart PoE设计。PoE是监控系统常见的网络通讯技术，此技术的主要特色是让单一条缆线同时具备通讯与电力传输功能，大幅简化监控摄影机的配线架构。

传统的PoE只能传输数据和电力，EOS-JNX的Smart POE则进一步赋予远程控制功能，让设备的监控维护工作更容易！系统管理人员可以透过Smart POE掌控监控摄影机的供电状态，当设备无预警断电也会实时发出通知，并可从远程重启，在短时间内恢复供电，维持设备正常运作。

不具备AI专业，

也能在2周内建立PoC起项目

除了EOS-JNX之外，为协助系统业者快速导入智能化系统，凌华科技也推出EVA SDK边缘视觉分析软件。

许凯翔表示，这是因为AI的专业需求相当高，导致多数企业无力投入发展，EVA SDK可让不具相关专业者也能轻松快速的建置应用系统，透过预载EVA SDK的AI硬设备，系统业者最快可以在两周内建立起PoC项目。

运用智能化提升交通运输效益，已成为各县市政府的重点政策，可自主学习的AI，将在智能交通系统中扮演关键角色，凌华科技会持续研发可以降低AI开发门坎的软硬件解决方案，协助企业与系统业者轻松布局交通场域，共创智能交通未来。

审核编辑：彭静

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