2021年人工智能核心產業規模預計達1998億元，預計將在2026年超過6000億元，其中計算機視覺仍是AI技術賽道中貢獻最大的市場，得益于深度學習技術的快速發展，目前在交通、泛安防、政務、工業等領域得到廣泛應用。

    數字經濟時代下，物聯網感知數據量激增，邊緣計算剛需場景涌現。邊緣計算可在本地提供IT服務、計算能力，減少上傳的數據量、節省網絡延遲，提高傳輸效率，將算力下沉至更貼近設備端的邊緣計算，衍生出端-邊-云的協同新模式。

    近日，由易華錄自主研發的AI邊緣智算節點設備順利通過了國家安全防范報警系統產品質量監督檢驗中心(北京)、公安部安全與警用電子產品質量檢測中心，中國信息通信研通院泰爾實驗室三大權威機構檢測認證，成功取得檢驗報告。本次檢測對視頻交通違法識別器的功能模塊、可靠性等進行了測試，共100項檢驗細項均通過嚴格測試。

    小盒子·大AI

    AI邊緣智算節點設備是易華錄自主研發的工業級軟硬一體智能AI設備，采用國產嵌入式AI芯片，集成了視頻傳輸、編碼解碼、AI智能分析、數據存儲等高新技術，支持基于實時視頻對近20種違法事件進行檢測，為用戶提供精準的違法抓拍結果，支撐通暢有序、文明安全的環境建設。

    該設備作為一款算法定義服務器的智能一體機，依托易華錄積累沉淀的事件檢測自研技術，對利舊、新建、新舊組合多種業務模式可提供統一的支持，進一步實現了業務智能升級簡單化、項目交付部署簡潔化等效果，是對易華錄自研產品矩陣的重要補充。

    關鍵技術

    基于深度學習算法的圖像識別技術：深度學習主要是數據驅動進行特征提取，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特征表示，相比于傳統圖像識別技術，其對數據集的表達更高效和準確，所提取的抽象特征魯棒性更強，泛化能力更好，并且可以是端到端的，采用該技術對視頻、圖像進行識別，可以更好地保障研發目標達成。

    小樣本學習訓練：通過學習少量的樣本來預測樣本的類別 (以分類為例)，根據樣本(support-query)相似性來判斷類別，利用已經學習到的先驗知識，可以快速的學會新的任務。模塊可復用，一次編寫多次使用，海量的預訓練模型、預訓練權重可以當做模型學習到的先驗知識，架構組織靈活，采用該技術可以實現模型的快速開發。

    算法模型推理加速：采用TensorRT技術對推理框架整合，對網絡結構進行重構，TensorRT是一個高性能的深度學習推斷的優化器和運行的引擎，采用層間融合或張量融合來提升GPU的推理速度，該種架構使用低精度的技術獲得二到三倍的推理加速，有利于實現高性能算法模型。

    產品優勢

    便捷部署

    開箱即用，標準機架式鋁合金機箱，靈活輕便，易于部署。通過千兆以太網芯片連接，對外提供千兆電口，可擴展4G/5G通訊。采用寬溫設計、被動散熱、穩定抗塵，適用于多種工業級場景，輕松實現智能化升級。

    算法強大

    行業領先，基于先進的深度學習模型和數據湖內海量交通場景下的真實訓練數據，目前已上架目標屬性，交通，城管，應急、社區等多類算法，業內首創針對外賣車、行人不文明交通行為識別算法，合計372種，可根據需求植入。

    性能優越

    產品可適配多種硬件平臺和前端設備，同時最大支持30+路視頻實時解析，遠超其他競爭對手，同時面向用戶提供高自動化、高實時、高可靠的業務系統，便于快速部署。

    端云協同

    端云協同，云端智能管理平臺不但支持輕松管理邊緣節點，還支持高效管理算法模型、任務調度、告警機制等，通過一鍵發布和無感部署的方式，極大提高智能迭代的速度。接口豐富，對接靈活，方便第三方系統集成應用。

    截至目前，AI邊緣智算節點設備在智慧城市、智慧交通、城管綜治、應急管理、司法管控、明廚亮灶等方面實踐應用，助力成都、濟南、無錫、德州、常熟、丹東等地區智慧化、數字化轉型升級。