所谓边缘计算，指在数据源头一侧提供近端服务。由于其应用程序在边缘侧发起，故能产生更快的网络服务响应，满足安防行业在实时业务、应用智能等方面的基本需求。

近年来，安防行业越来越多的数据从云中心迁移到摄像头、传感器等“边缘”位置，用以节省带宽、提升服务响应速度与可靠性，降低成本。与云计算相比，边缘计算优势明显，例如，人脸识别摄像头能够直接在本地设备上完成识别，而不再依赖云端，从而避免耗费时间上传图像、接受信息，有利于节省带宽资源。除此之外，在深山、矿井、远海航船等网络难以覆盖的地方，搭载边缘计算的视频监控系统能够实时处理数据，及时做出响应，确保安全。

边缘计算风头正劲

在AI推动下，机器图像识别水平逐渐超越人类，开始在边缘侧得到广泛应用。边缘计算使终端能够从监控视频和图像中提取实体，并构建应用程序以发现所需信息。

现如今，大多数供应商边缘端AI软件，并用于在设备上进行图像，视频、手势、声音和动作的本地分析。2018北京安博会上，众多AI芯片公司就纷纷推出针对边缘计算应用的芯片、开发板等产品。而随着边缘计算的进一步应用，企业将不必像现在这样依赖云计算，据Gartner数据，2018年，10%的企业关闭了其传统数据中心，而到2025年，这一数字将变为80%。

当然，边缘计算并不会取代云计算，更恰当的说法是，边缘计算是云计算的补充。目前二者融合的趋势越来越明显，将在未来相互配合，共同提升计算效率。

此时，如何选取一款性能优良、分析精准、算法丰富、性价比高的AI设备也就成了项目方的选型重点。

图为智盒T505 边缘计算设备

T505为一款基于NVIDIA® Jetson Xavier NX系列模块设计的计算平台，内置集成Xavier NX模块，预装 Ubuntu 18.04 操作系统，具备21TOPS浮点运算的AI处理能力，采用超强固轻型铝合金材料设计，风扇主动散热，尺寸轻巧外观新颖，丰富IO接口类型，预留便于现场安装的底部支架，具备超长MTBF稳定运行能力，可应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇等自主化机器，是边缘端部署 AI 算力进行深度学习的理想载体。