智能化加速，AI边缘计算盒子提供强力支持！

电子发烧友网报道（文/李弯弯）随着数字化时代的到来，数据量呈爆炸式增长，对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。传统的云计算模式已经无法满足一些场景的智能化需求。因此，边缘计算应运而生，而边缘计算盒子则是这一领域中的重要组成部分，为智能化应用提供了更加强大的支持。
 
AI边缘计算盒子成为智能化首选方案
                                                                                                                       
AI边缘计算盒子是一种基于边缘计算和人工智能技术的智能设备，也被称为AI算法盒子或智能边缘分析一体机。这种设备高度集成了计算机视觉、深度学习网络的高精度AI智能算法以及视频智能化综合管理平台，可以将数据处理和分析的能力推至离数据源最近的边缘位置，提供高效的数据处理和实时响应。
 
其主要功能包括实时数据分析和处理，以及利用人工智能技术进行快速、准确的分析，并实时输出分析结果。通过内置的高性能处理器和专业的人工智能芯片，AI边缘计算盒子拥有强大的算力，能够高效地进行图像处理、语音识别、自然语言处理等复杂的计算任务。同时，它具备实时智能推理的能力，可以在设备本地进行模型推理，而无需依赖云端的计算资源，因此在无网络连接或网络质量较差的环境下仍能保持高效的工作。
 
凭借诸多优势，边缘计算盒子已经成为智能化应用的首选方案。首先，它已经实现了自研国产化，全面符合信创要求，确保了自主可控，从而大大提升了产品的可靠性和安全性。其次，其小巧的体积和出色的便携性使得边缘计算盒子能够灵活部署于各种场景，满足不同应用的需求。此外，该产品还支持摄像头利旧，有效降低了设备采购成本和人力成本，为用户节约了大量资金。
 
AI边缘计算盒子可以应用于多个领域，如安全监控、智能交通、智能家居、工业生产等。具体来说，它可以用于监测餐饮行业的食品安全和环境卫生，对森林防火进行实时风险监测与识别，用于智慧景区的人流量统计和预警，以及校园内部的安防监测等。此外，AI边缘计算盒子还可以根据不同应用需求进行定制化开发，适配不同的场景和设备。
 
AI边缘计算盒子国产化程度高
 
AI边缘计算盒子的工作模式主要依赖于其强大的计算和存储能力，使得它能在设备本地进行实时数据处理、分析和决策，无需过度依赖云端的计算资源。从组成结构来看，AI边缘计算盒子包括CPU、GPU、内存和存储、边缘计算模块，以及通信接口，摄像头、传感器、显示屏、扬声器等外设接口。
 
目前市面上的AI边缘计算盒子很多都采用英特尔、英伟达、AMD、高通、联发科等的CPU、GPU提供算力支持。如，研华、图为等都有采用英伟达NVIDIA Jetson系列模块的边缘计算盒子。NVIDIA Jetson是NVIDIA为新一代自主机器设计的的嵌入式系统， 是一个AI平台。NVIDIA  Jetson系统所提供的性能和能效可提高自主机器软件的运行速度。每个系统都是一个完备的模块化系统 (SOM)，具备 CPU、GPU、PMIC、DRAM 和闪存。
 
也有很多AI边缘计算盒子采用国产芯片，如百度此前发布过磐玉AI边缘计算盒产品-磐玉-AIBOX-L01，该产品基于瑞芯微最新发布的RK3576芯片打造，采用了工业级的整机设计，确保其在各种复杂环境下都能稳定可靠地运行。磐玉AI边缘计算盒内置80余种跨行业真实场景的算法适配，能够有效满足客户的本地模型计算需求。
 
再如英码科技，该公司一直致力于国产边缘计算的产品创新和技术实践。英码科技去年发布了一款边缘计算盒子—IVP03X智能工作站，搭载的是算能第四代AI处理器BM1684X。相较上一代BM1684系列的边缘计算盒子，英码IVP03X整机性能有很大的提升，针对边缘端不同应用场景的模型训练和推理有更流畅、高效的应用体验。
 
英码IVP03X智能工作站可广泛应用于智慧城市、智慧安防、智慧社区以及智慧交通等领域的AI智能视频分析和轻量级的模型训练。
 
还有南威软件，该公司此前称，目前正在进行人工智能领域的技术研发和创新，已布局算力设备、平台、行业算法及行业人工智能应用。在算力方面，融合国产AI芯片，聚焦行业级边缘智能计算装置设备研发，推出系列鸿鹄边缘智能计算盒产品。
 
该产品采用自主可控的高算力国产化AI芯片，应用轻量边端技术引擎，基于公司自研算法、芯片、场景的组合范式，搭载星罗算法引擎，内置亿级数据集、千种识别对象及百种应用场景，通过融合边缘侧的计算、存储、网络、应用等核心能力，广泛应用于公共安全、智慧城市、智慧交通、平安校园等场景。
 
写在最后
 
与传统边缘计算盒子相比，AI边缘计算盒子在功能和应用范围上有所不同。传统的边缘计算盒子主要关注在边缘设备上执行一些基本的计算和数据处理任务，以减少数据传输的延迟和减轻中心服务器的负载。
 
而AI边缘计算盒子则更进一步，将人工智能（AI）技术融入边缘计算环境中。这种盒子不仅具备传统的边缘计算功能，还能在边缘设备上执行智能数据处理和决策。这使得AI边缘计算盒子能够为边缘场景带来更高的智能化水平。