边缘计算

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?)

2022-04-28 15:56:36 tuwei312 14

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。

边缘AI计算

 

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T505智盒产品






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。

 

图为T505参数表

AI边缘计算机硬件架构

交通领域核心算法与应用

交通领域核心算法

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。


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