[VIP第1年] 指数:3
物联网技术的快速发展，使得越来越多实现互联互通，实现万物互联。得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 广安视讯的人工智能边缘计算盒子为客户的应用提供强大算力支持。BM1684X边缘计算盒子算法框架
从成本效益角度来看，边缘计算盒子具有明显优势。在初期部署成本方面，虽然购买和安装边缘计算盒子需要一定资金投入，但相比传统的集中式数据处理架构，无需大规模建设数据中心，节省了大量的场地租赁、设备购置与维护费用。在运行成本上，由于其靠近数据源进行数据处理，减少了数据传输流量，降低了网络带宽租赁费用。同时，边缘计算盒子的低功耗设计，也降低了能源消耗成本。从效益方面而言，其快速的数据处理能力提高了生产效率，如在工业生产中减少设备停机时间，增加产品产量。在服务质量提升方面，边缘计算盒子的低延迟特性，为用户提供了更流畅、高效的服务体验，例如在智能交通中减少交通拥堵，提升城市交通运行效率，从而带来潜在的经济效益。此外，通过边缘计算盒子实现的准确化管理，如在农业中的准确灌溉、施肥，降低了资源浪费，提高了资源利用效率，从长期来看，为企业和社会带来了可观的成本节约与经济效益提升。BM1684X边缘计算盒子算法框架在工业自动化场景下，边缘计算盒子能实时处理设备数据，保障生产线高效运转。
深圳广安视讯基于算能BM1684X设计的智能工作站，适配Cafe/TensorFlow/MxNetPyTorch/ONNX/Paddle飞桨等主流深度学习四框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一;支持 Docker 容器化部署和 Pvthon 开发环境。提供深度学习开发工具包，包括底层库(fmpeg、opencv等)、推理部署工具、等一系列软件工具，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力;提供开源只的pipeline 开发工具案例，集成拉流、解码、推理分析、推流等全数据流程模块。
边缘计算盒子 “走南闯北”，需直面复杂环境考验。户外部署时，外壳采用强度高、耐腐蚀铝合金材质，防水防尘等级达 IP67，暴雨倾盆、沙尘漫天也无惧侵蚀；内部电路板经三防漆工艺处理，防潮防盐雾防霉菌。工业高温车间，散热系统升级，液冷散热技术登场，高效导出热量；抗震设计独具匠心，特殊减震垫、加固结构吸收震动能量，铁路运输、重型机械作业周边，设备稳如泰山，运行故障率低于 1%。宽温设计允许设备在 -40℃至 85℃环境正常工作，寒带极寒、热带酷暑地区都能稳定服役，适配多样工况，为各行业应用吃下 “定心丸”。针对工业环境，边缘计算盒子强化防护，防尘防水抗震动，保障稳定工作。
随着深度学习模型在机器视觉领域的持续优化，目标检测、识别和分类能力提升，对计算硬件提出了更高要求。深度学习任务需要大量计算资源，特别是在边缘设备上，单一处理器盒子如CPU在处理矩阵运算和图像分析时效率较低，容易出现性能瓶颈，导致延迟增大；而GPU虽然在图像处理上优异，但功耗较高且不能灵活应对多样化任务。深圳广安视讯打造高效低延迟的AI边缘计算盒子视觉推理解决方案，满足边缘计算中机器视觉和AI任务的复杂需求，凭借强劲的硬件支持、丰富的接口配置和出色的环境适应性。金融行业采用边缘计算盒子，快速处理交易数据，保障金融业务安全、稳定运行。BM1684X边缘计算盒子算法框架
边缘计算盒子搭载安全防护机制，保障数据传输和处理的安全性。BM1684X边缘计算盒子算法框架
传统方案（云端计算）传统方案：非智能网络摄像机+结构化分析引擎服务器+智能视频结构化管理平台
1、采用引擎服务器架构，成本昂贵；
2、服务器需要占用中心机房位置，方案实施周期长；
3、服务器方案适用场景为大规模，如果小系统也对结构化有需求，会造成资源浪费；
4、前端摄像机要重新建设
深圳广安视讯基于国产AI芯片设计AI边缘计算盒子，集成行业算法和软件的能力，及时解决了安防和AI领域智能化设备部署的一系列痛点和难点，为客户提供更加经济高效的系统方案。 BM1684X边缘计算盒子算法框架
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