在交通类AI项目预演阶段，本地化部署面临诸多挑战，为提高部署效率，我们提出新思路：结合实际需求优化算法模型，确保适应本地交通环境；利用边缘计算技术提升数据处理能力，实现实时响应；注重数据隐私保护，确保信息安全；加强与政府、企业等多方合作，共同推进本地化部署进程，这些新思路有助于提升交通类AI项目的实际应用效果，推动智能交通领域的发展。
交通行业的AI应用场景正在不断拓展，涵盖了公共服务体验优化、交通工具智能化升级以及物流智能化转型等方面，大部分应用场景仍处于项目实验阶段，需要平衡项目需求、成本和开发效率。 在项目预演阶段，通常不需要大规模的计算能力，小规模算力即可满足需求，此阶段主要是对模型的可行性、架构设计的合理性以及算法的有效性进行初步验证，在构建文本分类预演模型时，小规模算力可以在短时间内完成模型的训练和评估，随着模型进入正式训练和优化阶段，对算力的需求会逐步提高。 针对几种主要的AI应用场景，对于处于项目预演阶段的团队,可以尝试一些高效且经济的本地化硬件部署方案。
智慧交通大模型面向的公共服务体验场景非常多元，例如报告生成类、咨询服务类、业务办理类以及资源调度类等，报告生成类任务主要基于DeepSeek等模型进行部署，通常采用NVIDIA企业级显卡，如NVIDIA RTX系列GPU，具有图形处理和AI能力，在项目预演阶段，采用搭载NVIDIA RTX GPU的平台可以快速完成模型部署并启动研究工作。
汽车的AI应用开发
车企正在布局开发更多的AI场景，包括工厂AI机器人和车内AI Agent应用等，在工厂AI机器人场景中，对硬件设备的AI与图形处理能力均有要求，机器人仿真测试任务主流基于NVIDIA Isaac Sim平台，同时采用NVIDIA Isaac Lab进行强化学习，此类场景中，NVIDIA RTX GPU可以同时满足AI和图形需求，车内AI Agent应用正在如火如荼地开发中，场景不限于出行伴侣、旅行专家、用车助手等，在项目前期开发阶段，AI Agent会以相对简单的场景实现快速落地,但依然需要较强的算力来支持不同的算法模型。
对于上述AI应用场景的本地化硬件部署方案，推荐采用NVIDIA RTX系列GPU，特别是NVIDIA RTX 5000 Ada和NVIDIA RTX 5880 Ada等高性能显卡，这些显卡在计算能力和图形能力方面表现出色,能够满足各种AI场景的需求。
在部署过程中，需要根据具体的应用场景、功能需求和数据规模来评估所需的算力规模，并通过测试来匹配开发效果预期，为了提升部署效率，还可以采用一些最佳实践方法和技术优化措施，如模型压缩、分布式训练等，这些方法和技术可以帮助团队更好地平衡算力需求和成本投入，实现更高效、更经济的本地化硬件部署。
