物联网技术的快速发展，使得越来越多实现互联互通，实现万物互联。得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 教育场景里，边缘计算盒子助力在线教育平台实现低延迟教学互动，提升学习体验。AI视频流分析边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
深圳广安视讯基于算能BM1684X设计的智能工作站，适配Cafe/TensorFlow/MxNetPyTorch/ONNX/Paddle飞桨等主流深度学习四框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一;支持 Docker 容器化部署和 Pvthon 开发环境。提供深度学习开发工具包，包括底层库(fmpeg、opencv等)、推理部署工具、等一系列软件工具，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力;提供开源只的pipeline 开发工具案例，集成拉流、解码、推理分析、推流等全数据流程模块。多重算力边缘计算盒子要多少钱坚固耐用的设计，让边缘计算盒子适应恶劣的户外工作环境。
在农业生产中，边缘计算盒子正发挥着重要作用，推动农业向智能化发展。在智慧农田管理方面，部署在田间的传感器实时采集土壤湿度、肥力、气象等数据。边缘计算盒子收集这些数据后，在本地进行分析处理，根据农作物的生长需求，自动控制灌溉系统、施肥设备等。例如，当土壤湿度低于设定阈值时，自动开启灌溉设备进行准确灌溉，避免水资源浪费。同时，通过对气象数据的分析，预测恶劣天气，为农户提供预警信息，以便采取相应的防护措施。在农产品质量追溯方面，边缘计算盒子用于连接农产品生产过程中的各个环节的设备，如种植环节的环境监测设备、养殖环节的牲畜生长监测设备等，实时记录农产品的生产信息。消费者通过扫描产品二维码，即可获取农产品从种植、养殖到加工、销售全过程的详细信息，保障消费者权益，提升农产品的市场竞争力，助力农业产业实现数字化转型，促进农业可持续发展。
边缘计算一体化解决方案实现边缘端与云平台的高效协同，具有轻量化、高性能、低功耗等特点，实现了边端协同、应用高可用、联邦学习训练等效果，可支持无人装备协同作战、卫星云边端协同，末端装备数据采集分析、边缘智能模型演进等应用场景，为客户提供更灵活、高效的数字化转型解决方案。
节点管理
实现海量边缘节点的统一管理、监控与运维、包括键创建高可用边缘集群、边缘节点管理、应用版本管理、环境变量管理以及权限管理等功能
数据服务
平台端支持对实时回传的设备数据源进行处理、存储、分析、训练等功能操作，提供数据API的能按需获取所需数据，实现物联网平台与其他平力，台的无缝对接
边缘自治
边缘端能够自主地执行业务运行和决策，无需持续云端连接，确保在弱网或断网情况下维持业务连续性，且边缘端重启时不依赖云端获取数据
AI计算
云端结合海量数据集对AI应用进行设计开发、训练、部署到边端:边缘端集成AI能力，进行本地模型更新与特征计算 低功耗设计的边缘计算盒子，能长时间稳定运行，节省能源消耗。
深圳自研国产AI边缘计算盒子配备4G版本，无线也能共享AI算力
在信号传输方面，为兼顾不同应用场景，广安视讯的国产边缘计算Box提供普通版和4G版两个版本。普通版采用常规布线，而4G版主要应用于网络环境较为恶劣、不便于布线、或布线成本较高的一类场景了，比如偏远山区、河道等场景，通过4G无线传输方式，将结构化数据传输至往云端，为原有非智能摄像机赋予AI算力，成为智能摄像机，从而实现原有前端体系的利旧改造和智能升级，同时避免系统布线、设备更换带来的成本上升。 融合多种通信接口的边缘计算盒子，实现设备间稳定、高速的数据交互。AI视频流分析边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
具备强大算力的边缘计算盒子，为工业自动化生产提供高效运算支持。AI视频流分析边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
深圳广安视讯科技专注国产计算产品,基于昇腾、算能、海思、寒武纪、瑞芯微等AI芯片，用于AI应用本地化部署，利旧设计，多算力可供选择，盒子可搭载多种算法，用于应急、交通、校园、工地、工厂等AI场景。提供专业技术服务，支持产品二次开发，支持行业产品定制，能根据不同任务的特点智能调配资源，既能加速深度学习推理，又能高效处理控制决策任务，极大地降低延迟、优化能效，并提升系统性能和可扩展性。无论是在工业、智能视觉还是其他AI应用领域，AI盒子都能提供更高效、更稳定的解决方案，满足日益增长的智能计算需求。AI视频流分析边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
