在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。

边缘计算在智慧城市运输和设施管理等基于地理位置的应用上，对于位置识别技术，边缘计算可以对基于地理位置的数据进行实时处理和收集，而不必再传送到云计算中心进行相应操作。随着城市交通数据量的增加，用户对海量交通信息的实时性需要也会随之提高。如果把数据全部传回云计算中心，将会出现带宽资源的浪费和延时等问题，但如果把数据在边缘服务器上进行实时分析和处理，便可根据路面实时状况和可用资源对用户做出相应指示。

南京时仓信息科技有限公司自主研发的高性能边缘计算服务器ELF600D，能搜集实时交通数据，将交通信息存储、过滤、处理后，传回到开发的交通大数据平台，准确的提供“移动对象时空引擎”和“实时交通出行量计算”的信息，依据拥堵区域、道路和位置点等多维度数据实时拥堵分析，再将智能分析后的结果传到边缘侧，实现信号调优从被动采集到主动感知，从局部优化到宏观规划，从而利用有效地制定信号配时策略，交通诱导设置和对流量来源地的疏导指挥等策略，整体提升交通管制效率。

边缘计算的到来让智能交通更具安全性。无论是公路、铁路、海运还是航空，安全都是交通行业最为重要的事情。相信在未来，智能交通“边缘计算”领域会有更多技术突破，并能切实的改善我们的日常交通生活。