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构建 AIoT 应用的 3 个阶段 一般来说，AIoT 计算的处理要求与应用需要的计算能力以及是否需要中心处理单元 (CPU) 或加速器有关。由于在构建 AI 边缘计算应用的 3 个阶段中，每个阶段都使用不同的算法来执行不同的任务，因此每个阶段都有自己的处理要求。 1 数据收集 这一阶段的目标是获取大量信息来训练 AI 模型。未经处理的原始数据本身帮助不大，因为信息可能包含重复、错误和异常值。在初始阶段对收集的数据进行预处理以识别模式、异常值和缺失的信息，允许用户纠正错误和偏差。根据收集数据的复杂程度，用于数据收集的计算平台通常基于 Arm Cortex 或英特尔 Atom/Core 处理器。一般来说，输入 / 输出 (I/O) 和 CPU 的规格，而不是图形处理单元 (GPU)，对于执行数据收集任务更为重要。哪家公司有智慧港口解决方案？长春附近AI边缘网关

产品亮点： 高性能AI边缘计算硬件平台，内嵌神经网络计算加速硬件引擎  视频内容边缘计算，节省大量视频传输带宽成本消耗  支持4路/8路/16路1080P视频流的实时视频内容分析，秒级结果输出  嵌入式Linux系统低功耗、高稳定性  实时视频分析画面通过HDMI接口直观呈现  多个USB3.0高速接口方便易用，支持大容量、高速文件存取  支持告警推送API接口，便于快速系统集成  体积紧凑，适应多种安装场景  支持定制化场景训练模型，助力行业客户应用快速落地  支持智能视频分析安全预警平台的接入与统一管理，进行设备集群管理、消息推送、数据应用、报警联动、算法模型在线升级等应用，满足客户更高级的业务需求沈阳AI边缘网关经验丰富哪家公司有智慧水库解决方案？

行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 智能汽车 具备智能驾驶辅助的汽车在行驶过程中会产生大量数据，这些数据可能是汽车自身数据、如时速、油门与刹车开度等，也可能是雷达、视觉等外部传感器探测的数据，在车路协同场景中，甚至还会有其他车辆的位置、速度，及电子路政设施的交互数据。 汽车在道路上行驶时，如果这些数据全部需要上传云端处理后再反馈车辆，就会产生严重的安全隐患，如果恰巧汽车行驶在无信号的山洞、隧道中，或信号故障、干扰的区域，云计算失联，汽车无法自主进行决断是非常可怕的。 所以要借助边缘AI计算机给予汽车相应思考能力，让汽车不需要云计算即可做出“潜意识”的正确反应。

智慧校园 智慧校园是指以促进信息技术与教育教学融合、提高学与教的效果为目的，以物联网、云计算、大数据分析等新技术为焦点技术，提供一种环境各面感知、智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务，并能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境。智慧校园=1个数据中心+智慧校园基础设施 +八类智慧校园应用系统+智慧性资源。八类智慧校园应用系统分别是：学生成长类智慧应用系统、教师专业发展类智慧应用系统、科学研究类智慧应用系统、教育管理类智慧应用系统、安全监控类智慧应用系统、后勤服务类智慧应用系统、社会服务类智慧应用系统、综合评价类智慧应用系统。哪家公司有智慧水利解决方案？

智慧地铁车站 智慧新车站就是在原有的数字化、智能化车站的基础上，充分利用人工智能、大数据、云计算AIOT、数字孪生等新一代技术，面向乘客提供多维度体验、面向维保提供智能运维数据支撑、面向站务提供全景管控、面向管理提供决策支持，实现更安全的运营、更智慧的服务、更高效的管理目标，在全息感知、智能分析、全景管控、准确便捷、主动进化五个方面开展智慧系统建设工作。 成都瀚视智能技术有限公司视频AI边缘网关助力地铁车站智能化转型升级。哪家公司有智慧门店解决方案？长春附近AI边缘网关

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智慧工地 边缘计算：采用分布式AI算力设备，将多路视频的AI算力需求分摊到多个子设备，此方案相较于传统的GPU服务器优点是：1）同等算力体积更小，机房部署占用更少空间，且可支持户外的箱体内部署，功耗更低，绿色环保，2）可扩展性强，性价比高，当所需分析视频路数超过一定数量时比如16路或32路时，一台主流GPU服务器难以承载，且扩充GPU服务器成本高昂，而选用低功耗AI边缘计算网关可以支持4-16路的视频分析，成本更经济，3）可靠性高，多路视频AI分析的分布式计算，当某一AI边缘网关发生异常状态时，不影响其他设备正常工作，对整体系统工作状态影响面较小，且小型化设备便于更换维护，系统故障恢复时间更短。 实时文字转语音播放：视频分析安全预警系统中采用实时文字转语音技术，能将AI算法分析出的预警事件，按照“某点位发生某某事件或行为”的方式，实时在后台推送出语音广播告警，从而极大程度解放监控中心工作人员的眼睛长期盯屏的工作强度，同时也避免了视频画面太多，监控中心人员无法完全兼顾而漏掉一些安全隐患事件的可能性。长春附近AI边缘网关

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