딥엑스는 교통 CCTV와 도로 인프라를 실시간으로 판단하는 AI 시스템으로 전환하는 전략을 공개했다. 전력 소비가 1~5W 수준인 신경망처리장치(NPU)를 카메라와 도로변 장비에 넣어, 영상을 중앙 서버로 보내기 전에 현장에서 바로 분석하는 방식이다. 적용 예로는 스마트 교차로의 교통량·차종 분석, 어린이 보호구역의 보행자 위험 감지, 고속도로의 사고·정체·역주행 탐지가 제시됐다. 관제센터의 다채널 영상 분석 서버까지 포함해, 교통 현장 전반에 NPU를 적용하는 구상도 함께 나왔다.
기술적 의미는 교통 인프라에서 연산 성능만큼 전력 효율과 현장 처리 능력이 중요하다는 점에 있다. 이 방식은 영상 전송 부담을 줄여 통신 비용과 처리 지연, 발열 문제를 함께 낮추는 데 초점을 둔다. 국내에서는 스마트톨링의 번호판 동시 인식, 철도 안전 영상 분석, 차량번호 인식·주차 감시 시스템 전환 등이 추진되고 있다. 해외에서는 레이더·IT 기업과 공동 개발 및 양산 협력을 진행하고, 베트남 교통 인프라 적용도 논의했다.