傳統(tǒng)方案（云端計(jì)算）傳統(tǒng)方案：非智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)+結(jié)構(gòu)化分析引擎服務(wù)器+智能視頻結(jié)構(gòu)化管理平臺(tái)

1、采用引擎服務(wù)器架構(gòu)，成本昂貴；

2、服務(wù)器需要占用中心機(jī)房位置，方案實(shí)施周期長(zhǎng)；

3、服務(wù)器方案適用場(chǎng)景為大規(guī)模，如果小系統(tǒng)也對(duì)結(jié)構(gòu)化有需求，會(huì)造成資源浪費(fèi)；

4、前端攝像機(jī)要重新建設(shè)

深圳廣安視訊基于國(guó)產(chǎn)AI芯片設(shè)計(jì)AI邊緣計(jì)算盒子，集成行業(yè)算法和軟件的能力，及時(shí)解決了安防和AI領(lǐng)域智能化設(shè)備部署的一系列痛點(diǎn)和難點(diǎn)，為客戶(hù)提供更加經(jīng)濟(jì)高效的系統(tǒng)方案。 邊緣計(jì)算盒子以本地高速運(yùn)算，實(shí)時(shí)處理傳感數(shù)據(jù)，為工業(yè)自動(dòng)化提速。算能邊緣計(jì)算盒子算法框架

    繁榮軟件生態(tài)是邊緣計(jì)算盒子持續(xù)發(fā)展 “底氣”。主流廠商打造專(zhuān)屬軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供豐富 API，輕松調(diào)用硬件算力、數(shù)據(jù)接口。物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，借助平臺(tái)快速構(gòu)建設(shè)備連接、數(shù)據(jù)采集程序；人工智能算法部署，一鍵導(dǎo)入訓(xùn)練好的模型，盒子無(wú)縫運(yùn)行圖像識(shí)別、語(yǔ)音交互算法。容器化技術(shù)盛行，Docker 容器讓軟件運(yùn)行環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)化、隔離化，多個(gè)應(yīng)用并行不悖；軟件在線升級(jí)機(jī)制便捷，云端推送更新包，盒子無(wú)感升級(jí)，修復(fù)漏洞、增添功能，緊跟技術(shù)迭代潮流，持續(xù)賦能多元應(yīng)用創(chuàng)新。瑞芯微RK3588邊緣計(jì)算盒子技術(shù)指導(dǎo)邊緣計(jì)算盒子的能力在于計(jì)算，因此更關(guān)注處理器的性能和算力參數(shù)。

隨著深度學(xué)習(xí)模型在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的持續(xù)優(yōu)化，目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和分類(lèi)能力提升，對(duì)計(jì)算硬件提出了更高要求。深度學(xué)習(xí)任務(wù)需要大量計(jì)算資源，特別是在邊緣設(shè)備上，單一處理器盒子如CPU在處理矩陣運(yùn)算和圖像分析時(shí)效率較低，容易出現(xiàn)性能瓶頸，導(dǎo)致延遲增大；而GPU雖然在圖像處理上優(yōu)異，但功耗較高且不能靈活應(yīng)對(duì)多樣化任務(wù)。深圳廣安視訊打造高效低延遲的AI邊緣計(jì)算盒子視覺(jué)推理解決方案，滿(mǎn)足邊緣計(jì)算中機(jī)器視覺(jué)和AI任務(wù)的復(fù)雜需求，憑借強(qiáng)勁的硬件支持、豐富的接口配置和出色的環(huán)境適應(yīng)性。

深圳廣安視訊為電力巡檢提供AI邊緣計(jì)算盒子解決方案，以專(zhuān)業(yè)的智能硬件服務(wù)算法廠商和AI軟件公司，基于電力巡檢提供8路、16路、32路的AI盒子，面向電力運(yùn)維巡檢場(chǎng)景提供算法算力一體化智慧硬件解決方案，利用邊緣計(jì)算和人工智能視頻分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力巡檢運(yùn)維、電力作業(yè)過(guò)程中人員行為、環(huán)境安全、設(shè)備狀態(tài)等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，由“事后”追蹤升級(jí)為“事前”預(yù)警、“事中”告警，實(shí)現(xiàn)電力巡檢少人化、無(wú)人化，提高巡檢效率并降低事故風(fēng)險(xiǎn)及運(yùn)營(yíng)成本。借助邊緣計(jì)算盒子，零售門(mén)店能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)庫(kù)存管理，提升供應(yīng)鏈效率。

    工業(yè) 4.0 時(shí)代，柔性生產(chǎn)、智能制造呼聲高漲，邊緣計(jì)算盒子恰是幕后 “功臣”。在汽車(chē)制造流水線，它化身智能監(jiān)工，與機(jī)械臂、傳感器深度互聯(lián)。焊接機(jī)器人作業(yè)時(shí)，盒子實(shí)時(shí)采集焊接電流、電壓及焊點(diǎn)成型數(shù)據(jù)，通過(guò)內(nèi)置算法核驗(yàn)工藝標(biāo)準(zhǔn)，一旦偏差即刻調(diào)整參數(shù)；零部件組裝環(huán)節(jié)，分析視覺(jué)傳感器圖像，準(zhǔn)確定位零件位置、姿態(tài)，引導(dǎo)機(jī)械臂準(zhǔn)確抓取、安裝，次品率直降。設(shè)備維護(hù)層面，持續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備振動(dòng)頻譜、油溫等參數(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)故障發(fā)生概率、時(shí)間點(diǎn)，安排預(yù)防性維護(hù)，大幅削減停機(jī)時(shí)間，提升生產(chǎn)效率，讓工業(yè)生產(chǎn)線時(shí)刻保持高效運(yùn)轉(zhuǎn)，助力企業(yè)降本增效。借助邊緣計(jì)算盒子，數(shù)據(jù)無(wú)需遠(yuǎn)傳，現(xiàn)場(chǎng)快速分析，提升決策時(shí)效性。英偉達(dá)邊緣計(jì)算盒子技術(shù)指導(dǎo)

在智能工廠中，邊緣計(jì)算盒子實(shí)現(xiàn)設(shè)備協(xié)同控制，提高生產(chǎn)效率。算能邊緣計(jì)算盒子算法框架

邊緣算力盒子應(yīng)用主要還是在智能視頻監(jiān)控、分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等應(yīng)用場(chǎng)景。

AI 正處于從研究階段迅速轉(zhuǎn)向大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用部署的臨界點(diǎn)，而邊緣算力盒子就是走向落地的有力現(xiàn)實(shí)。隨著算法模型越來(lái)越復(fù)雜，落地應(yīng)用逐漸增多，大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于端側(cè)，對(duì)于靠近端側(cè)的算力產(chǎn)生了前所未有的需求：需要滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性、帶寬利用率、處理能力等。邊緣算力盒子就在這些需求下火爆，它有很多名字：智能邊緣計(jì)算盒、AI 算力盒、AIoT 盒、邊緣智盒、邊緣智能物聯(lián)網(wǎng)盒，本質(zhì)就是具備 AI 能力的輕量級(jí)邊緣計(jì)算設(shè)備。 算能邊緣計(jì)算盒子算法框架