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人工智能與大數據分析，推出了融合英特爾?Zoo的端到端智慧計算解決方案 。
浪潮云海大數據平臺 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 ?！袄缭谀Ｐ陀柧氹A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 ?！彼a充道 。
針對智慧交通業務場景的落地人工智能與大數據分析，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 在數智一體化等方面的優勢，以及對于英特爾?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 。
【大數據+人工智能，如何給交通安裝先進的智慧“大腦”？】本文到此結束，希望對大家有所幫助 。
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