边缘 AI 通过直接在本地设备（如摄像头、传感器或车载计算机）上处理数据，而不是仅仅依赖云服务器，来增强公共交通系统。 这种方法可以减少延迟，提高低连接环境下的可靠性，并实现实时决策。 通过在源头分析数据，边缘 AI 解决了交通管理、乘客安全和运营效率等挑战，而无需云依赖带来的延迟或带宽成本。
一个关键应用是实时乘客分析。 例如，具有嵌入式边缘 AI 的摄像头可以计算上下车的乘客数量，检测拥挤情况或识别遗弃的物品。 该系统在本地处理视频源，无需将原始视频流传输到云端。 在新加坡，此类系统通过根据实时占用率数据动态调整路线来优化公交时刻表。 同样，火车上的边缘 AI 传感器可监测轨道状况（如振动或温度），以预测维护需求，通过在发生故障之前触发警报来防止延误。
边缘 AI 还可以改善安全和交通流量。 受控环境（例如，大学校园）中的自动穿梭车使用车载边缘处理器来导航和避开障碍物，而无需持续的云通信。 具有边缘 AI 的交通信号灯系统通过分析本地车辆和行人移动模式来实时调整信号灯时间——这种技术已在匹兹堡等城市进行了测试，以减少拥堵。 关键的是，边缘处理确保敏感数据（如用于票价系统的人脸识别）保留在设备上，从而在解决隐私问题的同时实现安全、低延迟的运营。 这种本地化方法使边缘 AI 可以扩展到大型交通网络。