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：根據即時交通狀況調整號誌時序，並採用分散式邊緣運算技術。
減輕交通壅塞並保護弱勢道路使用者（VRU），從而提升繁忙路口的行車安全。
智慧型交通號誌
車流偵測
VRU 偵測
救護車偵測
美國每年因車禍造成的死亡人數超過 43,000 人。減少車禍並保護弱勢道路使用者的安全，是當前的首要目標。
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。
透過Supermicro 專為優化邊緣AI 而設計的創新伺服器，能夠偵測並預測自行車騎士、車輛及行人的移動軌跡，從而提升所有人的安全。
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。
安全的鐵路運輸
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
為物流和車輛帶來更高度的安全性、效率和永續性
- 路線優化
- 預測式維護
- 交通管控
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。
