边缘AI通过在数据生成源（如交通摄像头、传感器或边缘服务器）实现实时数据处理和决策，从而改进交通管理系统。与传统的基于云的系统（依赖于将数据发送到远程服务器进行分析）不同，边缘AI在本地处理信息。这减少了延迟，使交通系统能够立即响应不断变化的情况——例如，根据实时的车辆或行人流量调整信号灯时序。例如，边缘AI系统可以分析来自十字路口的视频流，以检测拥堵并动态优化交通灯序列，而无需等待云端计算，从而确保高峰时段的交通更加顺畅。
边缘AI的一个关键优势是它能够在连接受限或间歇性连接的环境中可靠地运行。通过在设备上处理数据，即使云通信中断，交通管理系统也能保持功能。例如，边缘AI可以在本地处理雷达或激光雷达传感器数据，以检测事故或障碍物，并立即向附近的紧急服务部门发出警报或更新数字标牌。此外，边缘AI通过最大限度地减少原始视频或敏感数据（例如，车牌）向外部服务器的传输，从而降低带宽成本和隐私风险。数据匿名化或过滤可以直接在边缘设备上进行，从而确保符合隐私法规。
边缘AI还增强了可扩展性和成本效益。部署针对边缘硬件优化的轻量级机器学习模型，例如 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime，使交通系统能够在数千个十字路口进行扩展，而无需昂贵的云基础设施。开发人员可以为特定任务（如行人检测、车辆计数或非法停车识别）实施模型，并根据需要通过无线方式对其进行更新。例如，一个城市可以部署边缘AI摄像头，以计算自行车数量并自动调整自行车道信号。这种方法减少了对集中式服务器的依赖，并实现了增量升级，使交通系统更能适应未来的需求，同时保持较低的运营成本。