交通行業的 AI 應用場景目前主要涵蓋交通公共服務體驗優化、汽車等交通工具的智能化升級和物流的智能化轉型。大部分應用場景仍在項目實驗階段。此階段需要有效地平衡項目需求、成本和開發效率。
在項目預演階段中，通常小規模算力就可以滿足需求。此階段主要是對模型的可行性、架構設計的合理性以及算法的有效性進行初步驗證，此時模型規模相對較小，參數數量和複雜度都處於較低水平。
例如，在構建一個簡單的文本分類預演模型時，可能只需要訓練幾萬到幾十萬的參數，小規模算力足以支持模型在較短時間內完成訓練和評估。等到模型進入正式訓練和優化階段，才會對算力有更高的要求。
我們今天就幾種主要的 AI 場景，談談對於處在項目預演階段的團隊，值得嘗試的一些高效又經濟的本地化硬件部署方案。
1、智慧交通大模型
目前在開發的智慧交通大模型面向的公共服務體驗場景非常多元，例如：
- 報告生成類：很多團隊在本地化部署大語言模型，主要使用 AI 生成交通違規報告，加快交通事故處理效率；
- 諮詢服務類：部分團隊藉助大語言模型 ，正在基於現有的交通標準規範、學科教材、交通知識等材料搭建用於交通知識問答的大模型，希望為出行者、企業等提供便捷精準的交通諮詢服務；
- 業務辦理類：有些團隊利用現有的路網數據，訓練用於交通情況預測、智能諮詢和 AI 輔助辦理業務的大模型；
- 資源調度類：還有團隊在考慮利用 DeepSeek 的深度推理能力，對歷史流量、天氣、事件等多源數據進行融合分析，開發出大模型能夠動態地優化信號燈控制策略，提升路口通行效率和交通資源利用率。
這其中，報告生成類任務主要基於 DeepSeek 等模型進行部署，通常為長文本生成場景，諮詢服務類則多為短文本生成，模型以 DeepSeek R1 70B、32B、通義千問 QWQ 32B 為主，主要採用的推理精度為 FP16。在項目預演階段，採用搭載 NVIDIA RTX™ GPU 的平台可以在1周內完成模型部署並啓動研究工作。
NVIDIA RTX™ GPU 屬於 NVIDIA 企業級顯卡，兼具有圖形處理和 AI 能力，安培架構被稱為“卡皇”的 NVIDIA RTX™ A6000 就是屬於該系列的顯卡。目前 NVIDIA RTX™ A6000 已停產，性能更強的 NVIDIA Ada Lovelace 架構顯卡為 NVIDIA RTX™ 5000 Ada （32GB）、NVIDIA RTX™ 5880 Ada （48GB）。
*測試數據來源：贊奇科技
*詳細測試數據可複製下方鏈接登記獲取
2、汽車的AI應用開發
車企正在佈局開發更多的 AI 場景，包括 AI 工廠機器人、車內 AI Agent 應用等。
* 工廠AI 機器人
AI 機器人逐步開始在工廠流水線的一些特定環節中“打工”，逐步嘗試着未來能降本增效。AI 機器人場景對硬件設備的 AI 與圖形處理能力均有要求。目前，機器人仿真測試任務主流基於 NVIDIA Isaac Sim™ 平台，同時採用的是NVIDIA Isaac™ Lab 進行強化學習，還需要通過 DeepSeek 等大語言模型的推理能力來實現語音交互。此類場景中，NVIDIA RTX GPU 可以同時滿足 AI 和圖形需求，我們以搭載 NVIDIA RTX 5000 Ada 的計算平台為例，來看看一些開發場景中的 GPU 消耗、可以適配的部署方案及其預期效果。
*測試數據來源：贊奇科技
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- 車內 AI Agent
車內的 Agent 應用已經在如火如荼地開發進程中，場景不限於出行伴侶、旅行專家、用車助手等。很多開發團隊嘗試藉助 DeepSeek、QWQ 的深度推理能力，實現多情感、多模態的超擬人交互。隨着 Manus AI Agent 的出現，對於 Agent 的市場關注度和開發熱度也有所提升。
在項目前期開發階段，AI Agent 會以相對簡單的場景來實現快速落地，開發團隊用於模型訓練和推理測試的規模並不是非常龐大的，但依然需要較強的算力來支持不同的算法模型。NVIDIA RTX 5880 Ada 無論在計算能力還是圖形能力上，都在 NVIDIA RTX 系列 GPU 中首屈一指。NVIDIA RTX 5880 Ada 單卡能力超強，這能夠為後續機器的擴展留有較大的空間，畢竟隨着 AI Agent 功能的完善，即使是項目前期預演階段，算力需求也會在增長。
由於 AI Agent 具體的應用場景、功能需求和數據規模差異比較大，我們需要根據具體情況來評估所需的算力規模，並且不斷通過測試來匹配開發效果預期。如果需要詳細評估與提前測試，可複製登記，後續會有技術人員來跟進。由於 AI Agent 具體的應用場景、功能需求和數據規模差異比較大，我們需要根據具體情況來評估所需的算力規模，並且不斷通過測試來匹配開發效果預期。如果需要詳細評估與提前測試，可複製登記，後續會有技術人員來跟進。
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