所謂邊緣計算，指在資料來源頭一側提供近端服務。由於其應用程式在邊緣側發起，故能產生更快的網路服務響應，滿足安防行業在實時業務、應用智慧等方面的基本需求。

近年來，安防行業越來越多的資料從雲中心遷移到攝像頭、感測器等“邊緣”位置，用以節省頻寬、提升服務響應速度與可靠性，降低成本。與雲計算相比，邊緣計算優勢明顯，例如，人臉識別攝像頭能夠直接在本地裝置上完成識別，而不再依賴雲端，從而避免耗費時間上傳影象、接受資訊，有利於節省頻寬資源。除此之外，在深山、礦井、遠海航船等網路難以覆蓋的地方，搭載邊緣計算的影片監控系統能夠實時處理資料，及時做出響應，確保安全。

邊緣計算風頭正勁

在AI推動下，機器影象識別水平逐漸超越人類，開始在邊緣側得到廣泛應用。邊緣計算使終端能夠從監控影片和影象中提取實體，並構建應用程式以發現所需資訊。

現如今，大多數供應商邊緣端AI軟體，並用於在裝置上進行影象，影片、手勢、聲音和動作的本地分析。2018北京安博會上，眾多AI晶片公司就紛紛推出針對邊緣計算應用的晶片、開發板等產品。而隨著邊緣計算的進一步應用，企業將不必像現在這樣依賴雲計算，據Gartner資料，2018年，10%的企業關閉了其傳統資料中心，而到2025年，這一數字將變為80%。

當然，邊緣計算並不會取代雲計算，更恰當的說法是，邊緣計算是雲計算的補充。目前二者融合的趨勢越來越明顯，將在未來相互配合，共同提升計算效率。

此時，如何選取一款效能優良、分析精準、演算法豐富、價效比高的AI裝置也就成了專案方的選型重點。

圖為智盒T505 邊緣計算裝置

T505為一款基於NVIDIA® Jetson Xavier NX系列模組設計的計算平臺，內建整合Xavier NX模組，預裝 Ubuntu 18。04 作業系統，具備21TOPS浮點運算的AI處理能力，採用超強固輕型鋁合金材料設計，風扇主動散熱，尺寸輕巧外觀新穎，豐富IO介面型別，預留便於現場安裝的底部支架，具備超長MTBF穩定執行能力，可應用於機器人、無人配送車、低空防禦、智慧巡檢、智慧樓宇等自主化機器，是邊緣端部署 AI 算力進行深度學習的理想載體。

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