人工智能算力卡（AI加速卡）是一种专门用于加速人工智能计算的硬件设备。它不同于一般计算机的CPU或GPU，而是采用了专门的芯片或处理器，具有更加出色的计算能力和效率。
人工智能算力卡通常需要安装在服务器、工作站等高性能计算设备上，以支持更加复杂和高效的人工智能应用。是的，AI边缘计算盒子可以应用于工地监控中，实现对安全帽和反光衣等的识别。利用深度学习和计算机视觉技术，可以训练出高精度的模型，能够在实时视频流中快速准确地识别出安全帽和反光衣的佩戴情况。
具体来说，AI边缘计算盒子可以将摄像头采集的视频流传输到边缘设备中进行实时处理，对视频中的目标进行检测、识别和跟踪。在安全帽和反光衣识别方面，可以通过训练深度学习模型，对不同颜色和形状的安全帽和反光衣进行识别，同时可以对未佩戴安全帽和反光衣的人员进行预警提示，以保障工地安全。
除了安全帽和反光衣的识别，AI边缘计算盒子还可以通过添加其他的深度学习模型，实现对不同的目标进行识别，例如危险区域入侵、危险品识别等，为工地安全监控提供全面的保障。
行业主要上市公司：海康威视(002415)、易华录(300212)、大华股份(002236)、千方科技(002373)、五洋停车(300420)、新智认知(603869)、众合科技(000925)、四维图新(002405)、皖通科技(002331)等
本文核心数据：智慧交通行业链、行业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等
行业概况
1、定义：智慧交通概念源于智能交通 更区别于智能交通
智慧交通的概念来源于智能交通，智能交通最早在1960年由美国智能交通协会提出，其认为智能交通系统ITS(Intelligent
Transportation
System)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成并运用于交通系统，从而提高交通系统效率的综合性应用系统。
2009年，IBM首次正式提出智慧交通的概念。2012年中国《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系(试行)》当中，首次提出了智慧交通的概念。中国交通运输部规划研究院认为，智慧交通指的是在城市已有的道路基础设施的基础上，将信息技术集成运用于传统的交通运输管理中，整合交通数据资源的同时协同各个交通管理部门，由此形成的结合虚拟与现实的，提供一体化的综合运输服务的智慧型综合交通运输系统。
2、产业链剖析：智慧交通产业链覆盖范围广
智慧交通行业链上游主要是提供信息采集与处理的设备制造商，中游包括软件和硬件产品提供商、解决方案提供商，下游以运营/集成/内容等第三方服务商为主。
行业链各环节玩家众多，传统安防企业、互联网厂商、云计算服务商、算法提供商等均开始进入智慧交通各细分领域。
智慧交通行业上游制造商具体包括数据提供商、算法提供商与电子器件制造商，相关代表企业有商汤科技、腾讯、同有科技、拓尔思、金溢科技等。
中游产品与服务领域可以细分为智慧交通硬件制造商、软件开发商与解决方案提供商，硬件制造代表企业有海康威视、千方科技、天迈科技等;智慧交通软件开发企业包括四维图新、易华录、四创电子与三大互联网巨头等;一体化智慧交通解决方案代表企业主要有大华股份、佳都科技、万集科技与银江技术等。
在下游智慧交通服务市场，代表企业如多伦科技、车联网络与大众交通等，为交通领域提供智慧化的咨询与运营服务。
行业发展历程：当前中国智慧交通行业处于快速成长阶段
2010年至今，随着大数据、机器学习等技术的不断发展，基于人工智能的车路协同、自动驾驶、智能出行等将会成为智慧交通系统技术发展的关键方向。
相对比发达国家，中国智慧交通产业发展起步时间较晚，智能交通向智慧交通的演变历程，大致可以概况为以下四个发展阶段。当前，中国智慧交通行业处于快速成长阶段。
行业政策背景：智慧交通进一步发挥“新基建”的支撑作用
从2015开始，政府层面持续出台相关政策法规推进智慧交通行业快速发展，以匹配现代化经济体系的建设需求，为全面建成社会主义现代化强国提供重要基础支撑。2020年以来，我国智慧交通相关政策更是频出，智慧交通基础建设成为行业发展重点，2021年9月交通运输部发布的《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》提出到2025年，我国将打造一批交通新基建重点工程，智能交通管理将得到深度应用。
行业发展现状
1、行业市场规模：行业投资规模超3600亿元
随着智慧城市建设的转型升级，我国对智慧城市的投资规模也在不断扩大，根据中国信通院公布的智慧城市投资规模数据，2020年智慧城市相关项目总投资约为24万亿元，初步统计2021年约为26万亿元。以IDC统计的智慧交通占智慧城市的投资比重为14%进行测算，初步统计2021年中国智慧交通投资规模约为3640亿元。
2、行业招投标情况：行业招投标规模高速增长
——智慧交通千万项目规模快速增长
根据ITS114统计数据，2015年以来我国智慧交通市场呈现快速增长状态。根据ITS114不完全统计，2021年中国城市智慧交通(除停车)千万项目市场规模27641亿，同比增长2163%，项目数量1664个，项目平均投资规模166114万元;如果将135亿的停车项目加进来，那么千万项目总市场盘子超过了411亿，同比增长389%，项目数量1958项。
——运营商、互联网与传统交通建设企业为智慧交通领域主要中标人
据ITS114数据统计显示，截止2021年12月底，智能交通千万项目中标金额总和最高的是移动系，中标总金额为1509亿元，中标项目有117项;排名第二的是电信系，中标金额为1271亿元，中标项目有40项;排名第三的是德州静态交通，其单一中标项目金额达到739亿元;排名第四的是海信网络，中标总金额为722亿元，中标项目数30项。
3、智慧交通细分领域分布：智慧停车占据主要市场
根据ITS114统计，大型项目方面，2021年城市智慧停车中标过亿项目22个，总计为8973亿，数量较多，规模大。
2021年城市智慧交通市场(除停车项目)中标过亿项目21个，中标过亿项目市场规模总计约为5656亿。其中交通管控市场中标过亿项目7个，总计为1784亿;智慧运输市场中标过亿项目13个，总计为2913亿;其他项目1个，大理州城市感知能力提升项目(96亿)。
行业竞争格局
1、区域竞争：中国智慧交通企业主要分布在京津冀与东部沿海等交通发达地区
在国家政策牵引下，目前全国涌现出包括北京、上海、无锡、常州、重庆、长沙、武汉、海南等大量的示范区，进行智慧交通车路协同的业务应用示范。
截至2021年，全国已经有工信部和交通部批复共计40家智慧交通车联网业务应用示范区在全国落地，主要分布在中南部与东部沿海等交通发达地区。中国智慧交通行业示范区地域分布情况如下：
从前瞻统计的智慧交通行业30家代表性上市企业的区域分布来看，智慧交通行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和达14家，占比接近50%。
注：图中数据仅包含前瞻统计的30家上市企业。
从招投标市场来看，据ITS114统计数据，截至12月31日，2021年城市智慧交通市场(除停车项目)中标过亿项目20个，中标过亿项目市场规模总计约为55亿。从中标项目的区域分布来看，西南、华南、华北与华东地区为我国智慧交通行业发展的主要区域，四者合计占比超过90%。因此，从整体区域分布来看，中国智慧交通企业的区域集中度较高。
、企业竞争：传统交通信息化企业为行业主要玩家 企业业务布局各有侧重
2021年11月，IDC发布的《智慧交通管理应用级解决方案市场份额，2020》数据显示，中国智慧交通行业依旧以传统交通信息化领域的玩家为主。其中，国内车路人云自主协同一体化智慧交通解决方案提供商千方科技以17%的市占率占据行业主导地位;专业从事交通智能化技术应用服务的企业银江技术以14%的市占率位居第二;海信网科围绕云计算、大数据、人工智能等技术构建的交管云脑解决方案为核心，占据近10%的市场占有率，位居全国第三。
注：截止2022年9月30日，暂未有权威机构统计2021年数据，故上述市场份额仅以2020年数据作以分析，仅供参考。
从智慧交通业务布局情况来看，代表性企业的重点布局区域侧重于京津冀及东部沿海等交通发达地区，比如千方科技主要布局长三角、珠三角及京津冀地区，佳都科技主要布局华东、华南的大型一线城市。
从中国智慧交通行业代表性企业的业务情况来看，行业龙头企业如千方科技的经营规模均明显高于其他企业，2021年智慧交通业务营业收入超过46亿元，而天迈科技与多伦科技的营业收入不足3亿元;从盈利情况来看，行业毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例四维图新、万集科技与捷顺科技的毛利率水平均超过45%，而佳都科技与中远海科的毛利率平均水平不足20%。
整体来看，千方科技、四维图新与佳都科技等企业在中国智慧交通行业拥有较强的竞争力。
行业发展前景及趋势：智慧交通市场潜力巨大，未来有望保持高速增长
近年来我国公路、铁路、水运、航空等交通行业都得到了飞速发展，但是各种出行方式之间信息交互仍然滞后，未来随着信息化和智能化进一步提高，各种出行方式信息共享和智能化服务技术将得到充分发展和应用;在国家政策大力扶持、科学技术飞速前进的大背景下，巨大的市场空白及发展空间使各行业企业争相入驻，在各分支领域为出行者提供了更加精细、准确、完善和智能的服务;政府积极出台各项政策法规，为各行业参与智慧交通建设部门提供了政策支持和辅助。基于以上因素，我国智慧交通建设必将继续保持高速增长。
随着中国智慧城市建设加快，预计中国智慧城市行业市场规模将快速增长，到2027年，中国智慧交通行业的投资规模有望超过6400亿元。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧交通行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
人工智能算法需要强大的计算和存储资源，传统的个人计算机和服务器已经不能满足它们越来越高的需求。除此之外，高性能计算也需要比普通计算更高的耐用性和安全性，这正是运营商服务器的长处之一。运营商的服务器具备高性能、高存储容量、高稳定性和高安全性等优势，可以帮助企业快速搭建高性能的人工智能应用平台，而且它们还具有许多其他优点。首先，运营商的服务器通常具备更快的处理速度和更大的处理能力。这是因为它们使用的是更加先进的处理器，并且可以使用多个处理器同时处理数据和任务，从而提高处理速度和效率。其次，服务器通常具有不间断的电力供应和备用电源，这极大地减少了由于停电或停机造成的数据丢失或损坏的风险。此外，服务器还可以通过专用的软件进行自动备份和数据恢复，确保数据的安全性。最后，服务器通常可以承载更多的网络访问和用户请求，并能够更好地应对负载均衡的问题，从而提高应用程序的响应能力和稳定性。总之，运营商的服务器是进行人工智能开发的理想平台，拥有更加高端的硬件配置和优越的网络环境，这可以降低装备成本、提高应用性能、保证数据的安全性、提供更好的用户体验等。因此，运营商也为人工智能的开发和应用提供了很好的支持和保障。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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