现在城市的交通灯号，背后都有一套运作多年的系统，系统数据库内则有常年累积的人车流信息，交通局能够通过这些数据评估、设定各路口的交通信号秒数，并在交通高峰时段容易堵塞的路段，视状况人为调整信号灯。这套运作模式对城市交通的舒缓确实有一定程度帮助，不过，当城市中人车数量渐多，交通灯号系统必须变得更聪明，AI在这里就会扮演关键角色。

AI 交通信号灯能自主判断路口状况

根据研究机构Emergen Research的预测，由于各城市对于高效交通管理的需求不断增长，全球AI交通运输市场规模将在 2028 年达到 70 亿美元，各国都有运用适应性交通信号的相关案例，希望可达到增加城市交通效率、减少城市碳排，并让消防车、救护车等车辆可以优先通行等效益。

不过具体而言，安装了AI智能灯号控制系统的路口会与现在有何不同？许凯翔解释，在有此类适应性交通信号灯的路口上，信号灯的相机会先将影像传送到灯设备内的边缘计算服务器中，由边缘计算服务器实时判断当下状况控制信号灯，让道路的人车流动更顺畅。

此外，计算机也会经由内部的AI算法自主学习，让信号灯控制越来越精准，相较于秒数固定的现有信号灯控制系统，AI系统则可依路口状况自动调整信号灯，更适合状况多变的路口环境，判断当前的车流量，以做到实时调整。

 
解决交通信号灯庞大影像信息处理难题

智能交通信号等的应用情境看来美好，不过要达此目标并不容易，有三大难题需要被解决。

首先是交通灯号设备的所处环境严苛，冬夏两季的高低温会影响路口交通号志的计算机效能；其次，则是需有足够的运算能力才能实时处理庞大影像信息；第三是分散各处的设备不易监控、维护，过去常见因摄影机断电，导致监控画面无法取得的状况。

为解决此困境，凌华科技推出了专为智能交通设计的边缘计算解决方案EOS-JNX。凌华科技智能视觉事业中心资深产品经理许凯翔表示：“凌华科技深耕工业计算机领域多年，效能与稳定性已是基本功，EOS-JNX的宽温设计足以因应严苛环境挑战。”

至于在计算能力方面，此设备采用NVIDIA的Jetson Xavier NX AI模块视觉系统，许凯翔指出，NVIDIA是AI运算处理器大厂，凌华科技则与NVIDIA是长期合作伙伴，因此在先进技术研发初期就可取得相关信息，确保产品功能领先市场。

凌华科技EOS-JNX在交通灯号控制系统上还有两大优势：包括轻松实现AI部署，以及易于管理维护。EOS-JNX有4信道GigE接口，通过此一安全监控系统的主流接口设计，系统可以快速连接IP监控摄影机，并将影像传送到Jetson Xavier NX AI模块视觉系统，利用AI算法分析画面。此外，系统操作人员还可利用EOS-JNX提供的传输出入端口，将影像画面上传到NVR，既有的监控系统也能获得升级。