對于經常乘坐各種公共交通工具的人來說，安全與優質的體驗至關重要。隨著人工智能、物聯網等新興數字技術的創新和發展正在改變公共交通運輸行業，例如AI安全監控攝像機的應用，能夠及時發現或預測各種可疑安全事件的發生。

同時，借助AI攝像機采集的公共交通相關大數據，管理人員可對交通運行狀態及服務進行優化調整，從而改善乘客出行體驗。未來，物聯網和人工智能將繼擴大在公共交通的應用范圍，讓運輸系統更安全、更高效。

基于人工智能解決方案的移動智能設備，以及各種革命性技術應用的不斷增長，重構了我們的物聯網世界，例如從各式各樣的智能傳感器能夠記錄和分析我們的購物習慣到空氣質量監測等等。物聯網對我們的日常生活產生了重大影響，也改變了我們彼此之間的互動方式、業務開展方式以及安全防護方式。

這些趨勢將會影響各行各業市場，而交通運輸行業位居榜首。根據Research and Markets的調查，到2024年，大眾運輸安全市場的復合年增長率將超過8.7%。同時研究還表示，對于恐怖襲擊和犯罪活動的擔憂日益增加，對于大眾運輸安全和技術的基礎設施開發的需求也越來越高，需要視頻監控和分析等技術來支持廣泛的交通安全。

數據是基礎

當我們想象未來的交通運輸時，我們往往會對超級高鐵、無人駕駛車輛和幾乎瞬時的物質轉移等充滿了無限遐想，而且這些想法距離我們并不遙遠！但是就目前而言，數字技術的出現對于日常的服務及高效運行至關重要。

運輸系統的根本基礎應該是安全。提高對安全的重視可以減少犯罪事件并為旅行者提供更安全的出行條件，同時有助于改善對潛在安全事件的響應，而這些關鍵的安全功能依賴于數據。

安全運輸環境建立在一系列信息的收集基礎之上，從大量的感器到視頻數據與智能分析。人臉識別、行為分析、車牌識別等智能解決方案變得越來越普遍，這意味著實時有效地收集、分析、存儲和處理所有這些信息對于實現安全和運營目標至關重要，沒有適當的基礎設施就無法實現這些應用。

未來的安全運輸系統

盡管大多數運輸管理部門依靠視頻、安全物聯網平臺來更好地保護和優化交通運營和乘客體驗，但這些解決方案通常是分散，不連貫的，容易出現故障且維護成本高。另外，隨著數據捕獲工作的增加，對實時分析以提高態勢感知的需求也在增長。隨著數據量和收集范圍的增加，傳統的IT基礎架構無法滿足這些環境的應用需求。

除了有效地監控、存儲、保護、處理和傳輸來自成千上萬個攝像機和傳感器的數據外，運輸機構的IT基礎架構解決方案還必須與現有和未來的IoT技術無縫集成。同時，還必須支持基于視頻元數據的大數據和分析等多種需求，包括人群管理、交通監控、停車管理等。

靈活的軟件定義基礎架構解決方案具有平衡性、擴展性及富有彈性，可以確保運輸系統的安全和保障交通環境中的各種要素協同工作，保護乘客免受犯罪和恐怖主義襲擊，降低風險的同時改善出行體驗。

超融合基礎架構(Hyperconverged infrastructure，HCI)允許將視頻管理、IoT數據收集、視頻、數據分析以及存儲、訪問控制和其他相關應用整合到一個易于部署且易于管理的行業標準設備。HCI平臺消除了單獨的物理服務器和存儲的復雜性，并提供了一種更加無縫的方式來擴展基礎架構，以適應攝像機或傳感器數量以及分析需求的增加。

目前，全世界的運輸安全管理和IT團隊必須應對持續的安全和運營挑戰。 他們通常承擔建立、部署和管理大型分布式安全系統的任務，這些系統必須考慮關鍵的安全服務、安全協議、法規和政策合規性、運營效率以及不斷變化的業務需求，同時改善乘客的體驗并控制成本。

隨著人工智能和物聯網技術的不斷發展與應用，我們期待未來的公共交通運輸系統將會變得越來越智能，原來越安全。