大数据+人工智能，如何给交通安装先进的智慧“大脑”？ _数据

大数据以及人工智能等新兴技术的快速发展，我们有了更多新型手段来提升智慧交通能力水平，但以传统大数据平台为核心的智慧交通解决方案依旧存在诸多痛点，主要集中在智慧决策层并没有高效地将大数据和AI融为一体，即AI 学习框架与大数据分析平台中间存在断层，在部署敏捷性、效率和基础设施成本等方面均无法满足实际需要。
“针对这个问题，浪潮与英特尔展开密切合作，基于浪潮云海大数据平台人工智能与大数据分析，推出了融合英特尔?Zoo的端到端智慧计算解决方案。
浪潮云海大数据平台力达高效统一数智赋能交通新发展
该解决方案以构建大数据与AI的统一分析平台为目标。将大数据预处理、模型训练、模型推理与现有的大数据处理工作流整合在一起，提供了端到端的大数据分析和深度学习应用流水线，大幅度提升应用开发及部署效率。
联系实践场景，在智慧交通领域，在数据存储至大数据平台中时，用户需要将数据拉取到AI集群中完成训练或推理，此条件下数据传输规模会受限制，传输效率低下，但凭借该解决方案中的智能计算引擎，存储与计算可达成无缝融合后的处理流程。“例如在模型训练阶段，数据源可以直接从HDFS上加载，分布式计算资源可以直接依赖于大数据集群进行调度，从而实现一站式端到端计算模式。”他补充道。
针对智慧交通业务场景的落地人工智能与大数据分析，在智慧交通解决方案的实现流程中可通过以上优势的技术特性，可轻松实现车辆速度、车流密度、车辆拥堵状态和车辆信息的监控以及车辆历史运行轨迹的追溯。
得益于浪潮云海在数智一体化等方面的优势，以及对于英特尔?Zoo、第二代英特尔? 至强? 可扩展处理器的融合，浪潮端到端智慧计算解决方案至今已经帮助政府、交通等诸多行业以及企业用户构建了高效、敏捷的大数据分析与人工智能平台。
【大数据+人工智能，如何给交通安装先进的智慧“大脑”？】本文到此结束，希望对大家有所帮助。