首页 > 智造 > 工业服务> 正文

工业 AI 赋能智慧交通,多场景应用大揭秘

日希视野 整合编辑:太平洋科技 发布于:2025-04-25 14:01
由华为云驱动

近期,在交通行业,工业 AI 与智慧交通融合探索加速。汽车 AI 应用开发推进,如车企布局多样场景。NVIDIA 相关产品在其中发挥作用,其显卡性能各异。开发面临算力等问题,团队需按具体情况评估,以达预期效果。

交通行业的 AI 应用场景丰富多样,涵盖交通公共服务体验优化、汽车等交通工具智能化升级以及物流智能化转型。

现阶段,大部分应用仍处于项目实验阶段,此阶段要合理平衡项目需求、成本及开发效率。项目预演时,通常小规模算力即可,主要用于初步验证模型可行性、架构合理性及算法有效性,此时模型规模小、参数少且复杂度低。

比如构建简单文本分类预演模型,只需训练几万到几十万参数,小规模算力能在短时间内完成训练与评估。当模型进入正式训练和优化阶段,对算力要求才会提高。

目前开发的智慧交通大模型面向公共服务体验的场景多元。像报告生成类,众多团队利用 AI 生成交通违规报告以加快事故处理;咨询服务类,部分团队借助大语言模型搭建交通知识问答大模型;业务办理类,一些团队利用路网数据训练相关大模型;资源调度类,还有团队考虑利用 DeepSeek 深度推理能力优化信号灯控制策略等。

报告生成类通常为长文本生成场景,咨询服务类多为短文本生成,模型以 DeepSeek R1 70B、32B、通义千问 QWQ 32B 为主,推理精度为 FP16。在项目预演阶段,采用搭载 NVIDIA RTX™ GPU 的平台能在 1 周内完成模型部署并启动研究。NVIDIA RTX™ GPU 属 NVIDIA 企业级显卡,兼具图形处理和 AI 能力。安培架构的 NVIDIA RTX™ A6000 已停产,更强性能的 NVIDIA Ada Lovelace 架构显卡有 NVIDIA RTX™ 5000 Ada (32GB)、NVIDIA RTX™ 5880 Ada (48GB)。

汽车的 AI 应用开发也在推进,车企布局了包括 AI 工厂机器人、车内 AI Agent 应用等场景。

AI 机器人在工厂流水线特定环节尝试降本增效,其场景对硬件的 AI 与图形处理能力有要求,目前机器人仿真测试任务基于 NVIDIA Isaac Sim™ 平台,采用 NVIDIA Isaac™ Lab 强化学习,还借助 DeepSeek 等大语言模型实现语音交互,NVIDIA RTX GPU 能同时满足需求。

车内的 Agent 应用开发火热,场景多样,开发团队在项目前期开发阶段虽规模不大,但仍需较强算力支持不同算法模型。NVIDIA RTX 5880 Ada 在计算和图形能力上表现出色,单卡能力强,为后续机器扩展留有余地。因 AI Agent 应用场景、功能需求和数据规模差异大,需按具体情况评估算力规模并通过测试匹配开发效果预期。

网友评论

甄选好物

推荐 手机 笔记本 影像 硬件 家居 商用 企业 出行 未来
二维码 回到顶部