边缘AI计算机软件生态与应用场景(边缘计算能否替代云计算？)
云计算面临的挑战
如今，物联网已经融入了人们的生活。各行各业都在通过5g互联实现产业升级，大量终端传感器和探测器投入使用。
数百亿的终端将不断产生大量的“小数据”。大量有效和无效数据会在终端之间实时传输，并统一上传到云端进行处理，给云计算和通信流量带来巨大压力，无法满足处理的及时性。因此，人们开始追求终端具有独立决策的能力，而不是把所有的数据都交给云处理。
在这种情况下，提出了一种具有云计算的优点，可以快速部署和迭代，并在数据源处实时计算响应的模型——边缘计算。
边缘AI计算机
边缘AI计算是在终端附近部署边缘节点计算机，将计算能力降低到终端附近的边缘节点。
边缘AI计算机可以通过各种形式与终端进行通信，减少数据传输过程中的转发和处理时间，显著降低通信时延，分担云数据计算的压力，降低网络流量成本。同时，数据计算在边缘节点上完成，可以提高数据的私密性和安全性。
云平台继续负责大数据挖掘、大规模学习、算法迭代等需要集中处理的数据。同时，边缘计算机的启用和迭代更新，通过边缘计算和云计算的分工和合作，满足日益增长的计算需求。
图为T505边缘计算机
图为开始聚焦交通行业，努力为道路管理者提供便捷、智能、安全的产品和服务，更加合理地配置资源，提高效率和效率，提高服务质量。
丰富的接口扩展性，集成雷达、摄像头、信号灯等主要交通设施，传统设备快速稳定智能化。
AI边缘计算机硬件架构
交通领域核心算法与应用
通过与主流AI算法提供商的深度合作，成熟的AI算法可以减少用户对核心算法的成本投入，并快速与客户现有业务整合。
常见场景应用
目标识别算法
目标跟踪算法
行为分析算法
边缘AI计算机可以集成各种传感器，对人员、车辆、道路的状态进行监控、管理、收集和分析，为交通控制、态势预测和运行调度提供数据支持，并分发控制信息。连接人、车、路，满足政府治理、企业运营、个人出行的不同服务需求。
图为科技将持续不断的为传统行业提供更多的便捷、安全、智能的产品和解决方案。