路口设备摄像机、雷达、信号机与路侧感知
边缘节点就近识别、预处理与低时延调度
城市云平台全域编排、模型训练与评估分析
区域资源跨片区算力调配与持续运营
任务消纳TRAFFIC AI
“AI+交通”
需要稳定算力承载
当路口从“按经验配时”走向“实时感知、动态追踪、智能协同、高效调度”，
交通系统不再只是产生热数据，而是持续产生需要被计算、被调度、被验证的 AI 任务。
以真实交通任务承接算力投入
路口实时推理、策略计算、仿真训练和运营评估持续形成任务负载，让算力资源进入可运行、可调度、可复用的业务链路。
算力不必集中部署
端、边、云协同调度
不同算力层承接不同强度、不同实时性的交通任务，让高频推理靠近现场，让复杂训练与评估进入云端和区域资源协同。
01
路口轻量推理
处理即时感知、事件触发和设备状态判断，把无需上云的计算就地消纳，降低回传和响应压力。
02
边缘低时延承载
承接排队溢出、信号优化、拥堵预警等高频任务，让片区级计算贴近道路运行现场。
03
云端统一编排
对跨路口、跨片区任务进行资源调度，承载模型训练、全域评估和多系统协同计算。
04
区域弹性补充
面向大规模仿真、批量训练和长期数据服务提供弹性资源，形成可运营的算力消纳能力。
把算力消纳到
交通任务里
真正的消纳不是“有多少算力”，而是“有多少真实任务持续占用、释放、复用算力”。交通场景把计算资源转化为可运行的任务闭环。
01任务进入
把推理、优化、训练和评估任务汇入统一队列，形成可调度的城市交通算力负载。
02算力匹配
按实时性、算力强度和业务优先级，把任务分配到路口、边缘、云端和区域资源。
03消纳沉淀
记录任务量、资源使用率和模型经验，形成可复用、可计量、可运营的算力账本。
路口推理任务
策略优化任务
仿真训练任务
运营核算任务
让算力消纳
被看见、被计量、被运营
将算力投入转化为可核算的任务量、资源利用率、服务能力和长期收益，让城市 AI 交通具备持续运营基础。
政府侧价值
政府侧看到的不只是系统上线，而是算力投入对应了多少真实任务、治理成效和数字资产。
任务账本可追踪记录推理、调度、仿真、评估等任务量，明确算力资源用在什么地方。
投入效率可评估以资源利用率、响应时延和任务完成质量衡量算力投入是否有效。
治理资产可沉淀把计算过程中的数据、模型经验和评估结果沉淀为城市交通数字资产。
伙伴侧价值
伙伴侧关注算力是否有稳定任务来源，以及这些任务能否转化为服务和持续运营收益。
消纳场景可复制从单路口推理到城市级仿真评估，形成可复制的算力任务模型。
服务能力可打包把算力、模型、数据和运营结果组合成面向政府、车企和平台的数据服务。
长期收益可延展随着路口覆盖、任务类型和数据资产增长，持续扩大算力运营空间。
共建城市 AI 交通算力消纳体系
面向政府平台、算力运营方与交通生态伙伴，围绕路口任务、端边云资源和数据资产开展合作。