人工智能技术的发展和应用已经成为推动交通领域智能化转型的关键力量。文章指出，交通的管理与安全、车辆和行人的流动性以及物流运输的效率是当前城市交通面临的主要挑战。通过人工智能技术的完善，智慧交通系统能够得到进一步的功能提升，特别是在处理庞大人口和车流量环境中的交通数据时，基于边缘计算的人工智能系统能大幅提高数据分类、处理和判别的能力。
人工智能的原理与应用涉及多个方面，包括机器学习、自然语言处理、认知计算和图像识别等领域，是未来发展的关键技术和独立学科之一。人工智能技术模仿人类观察、分析和解决问题的行为，依赖于强大的软件系统和硬件处理器。具备学习、判断和规划能力的人工智能技术，可拓展至计算机、语言学、心理学、算法和图像学等多个与人类相关的学科领域。
文章还提到，数学是人工智能算法的核心，它不仅适用于传统学科，还在逻辑和模糊控制等领域发挥着重要作用，推动智能化技术的全面发展。未来的发展中，人工智能将与先进计算技术相结合，进一步提升信息智能化管理和整合的能力，以实现交通体系的智能化和一体化。
智慧交通发展的另一关键技术是边缘计算。边缘计算允许数据在近端（即边缘）直接进行处理，从而减少数据上传的需要，提高效率并从根源上解决安全问题。实时化是边缘计算的重要特点，它能够实现信息的实时整合与更新，适用于智能社区、智慧交通和工业控制系统等场景。
智慧交通系统的未来发展趋势，将依赖于人工智能技术和边缘计算的结合，通过优化算法和提高处理速度，来实现对交通数据更快速和准确的处理，进而提升交通管理的智能化水平。边缘计算在减少数据传输延迟和增强数据分析能力方面，具有显著的优势，使得未来的智慧交通更加可靠和高效。
文章的作者樊晟姣来自苏州智能交通信息科技股份有限公司，她的研究方向是交通信息化建设。在深入研究了人工智能和边缘计算后，作者提出了对智慧交通系统进一步发展的见解，强调了智能技术在解决城市交通问题中的重要性和应用前景。通过分析当前的交通管理体系，作者指出，未来必须依靠先进计算技术的辅助，从而提升经济效率和社会环境的质量。
文章总结时，作者展望了人工智能和边缘计算技术在未来智慧交通领域的发展潜力，强调了持续研究和创新的必要性，以解决交通领域不断出现的新问题和挑战。智慧交通系统的持续优化，将为城市交通管理带来革命性的改变，有助于构建更加智能、高效和安全的城市交通环境。
