摘要: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)。目前,邊緣算力盒子應(yīng)用最多的還是在智能視頻監(jiān)控分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等應(yīng)用場景。
大家可能對邊緣盒子這個(gè)名字聽起來有些陌生,認(rèn)為它是一個(gè)新興的高科技產(chǎn)物。事實(shí)上,它并不是一個(gè)橫空出世的新產(chǎn)品,甚至可以追溯到早期的嵌入式數(shù)據(jù)分析盒子。當(dāng)時(shí)主要為了輔助終端設(shè)備對采集數(shù)據(jù)做初步的分析與加速,不過由于數(shù)據(jù)類型較少,單次處理數(shù)據(jù)量小,實(shí)時(shí)處理性能要求并不高,并且也不具備上傳云端功能,很難直接共享數(shù)據(jù)。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 能力的輕量級邊緣計(jì)算設(shè)備。
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。
隨著嵌入式硬件計(jì)算與存儲(chǔ)能力的提升,以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,眾多硬件廠商給出了一些加速引擎,使得嵌入式數(shù)據(jù)分析盒子能夠處理大數(shù)據(jù)能力,出現(xiàn)了微型大數(shù)據(jù)分析盒子。
有了以上兩個(gè)階段的基礎(chǔ),隨著 5G 等通信技術(shù)的發(fā)展,使得端邊云可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的快速傳輸。此外,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,嵌入式人工智能領(lǐng)域十分重要的兩類算法——語音識別和圖像識別,在近兩年取得了突破性進(jìn)展,對于靠近端側(cè)的算力產(chǎn)生了前所未有的需求。正是在這一背景下,邊緣算力盒子需求大增,與之前的數(shù)據(jù)分析盒子相比,計(jì)算性能大大提升,且時(shí)延降低、帶寬利用率更高,安全性、實(shí)時(shí)性都更好。
目前,邊緣算力盒子應(yīng)用最多的還是在智能視頻監(jiān)控、分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等應(yīng)用場景。
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摘要:人臉分析邊緣計(jì)算盒子計(jì)算能力十分強(qiáng)大,可以通過鏈接攝像頭進(jìn)行人臉識別分析,從而減少數(shù)據(jù)發(fā)送的時(shí)間。行為識別邊緣計(jì)算盒子支持人員入侵等周界報(bào)警,當(dāng)有人做出異常行為時(shí),邊緣計(jì)算盒子可以做出行為預(yù)警。AI邊緣計(jì)算盒子是一款邊緣計(jì)算產(chǎn)品,它外觀精致,具有非常強(qiáng)大的計(jì)算能力,它可以實(shí)現(xiàn)多種分析算法,能在加油站、化工廠、工地、廠區(qū)、電力系統(tǒng)、電信機(jī)房等場景應(yīng)用。機(jī)器視覺分析:邊緣計(jì)算盒子可以鑲嵌到無人配...
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