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,；

3、服務(wù)器方案適用場景為大規(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”。主流廠商打造專屬軟件開發(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,，盒子無縫運(yùn)行圖像識(shí)別、語音交互算法,。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)器視覺領(lǐng)域的持續(xù)優(yōu)化，目標(biāo)檢測,、識(shí)別和分類能力提升,，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)算盒子視覺推理解決方案,，滿足邊緣計(jì)算中機(jī)器視覺和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,，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,、無人化,，提高巡檢效率并降低事故風(fēng)險(xiǎn)及運(yùn)營成本。借助邊緣計(jì)算盒子,，零售門店能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)庫存管理,，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)無需遠(yuǎn)傳,，現(xiàn)場快速分析,，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