基于智能AI的摄像机支持越来越多的低延迟关键任务机器视觉应用，例如行人检测和警报以及智能交通系统（ITS）和更广阔的智慧城市市场中的实时监控。交通管理应用包括自适应交通信号灯、车辆优先级和优先权、停车位和检测以及电子收费。

　　据全球技术市场咨询公司ABI Research称，基于智能AI的ITS摄像机的出货量预计将从2020年的约33000台增长到2025年的超过155000台。

　　“基于智能AI的ITS摄像机的出货量预计在未来五年内将以超过36％的复合年增长率（CAGR）增长。摄像头系统收入将从2020年的4600万美元增长到2025年的1.89亿美元，” ABI Research终端市场副总裁Dominique Bonte说。

　　“先进的支持AI的处理器为英特尔、英伟达和高通等芯片供应商的高性能神经网络软件框架提供硬件加速功能，这些硬件正在推动智能摄像机成为主流，与传统电子产品相比，它们以更低的价格提供了更多功能和灵活性收费系统（ETC）传感器，例如磁环和射频识别（RFID）。”

　　但是，通过部署5G和V2X连接性，可以将低延迟分析移至电信网络的边缘（称为边缘云，网络云，多路访问边缘计算（MEC）或分布式云），这将支持一系列新的应用类别跨更大的地理区域：

　　道路交叉口管理–自适应交通信号灯和远程交通管理

　　安全和保安运营–安装在智慧灯杆、建筑物和其他街道家具上的众包危险和安全警报以及远程控制的响应管理系统。

　　自主资产管理–无人驾驶车辆、无人机和机器人的远程控制和操作

　　Bonte指出：“在大多数情况下，边缘云不会取代路边计算，而是将本地安全和保障系统补充和增强为更聚合、集体、合作和整体的解决方案，包括为城市数字双胞胎提供可行的本地情报。”

　　在检测、警报和本地紧急响应模式之间近乎实时地闭合环路将有助于提高城市的弹性。通过音频传感器检测枪声后使用泛光灯、通过化学传感器检测气体泄漏后通过电子控制阀自动关闭气体分配网络只是下一代城市安全解决方案的两个例子。

　　从Verizon、AT＆T和诺基亚到AWS、Microsoft和IBM的电信和云供应商都渴望利用新的5G获利机会，在许多情况下，它们可以合作解锁未来的Edge Cloud分析业务模型。

　　这些发现来自ABI Research的《智会城市和智能交通中的边缘分析云用例》应用分析报告。