监控利旧升级 AI边缘计算盒子赋能应用优势
针对已经安装监控摄像头应用场景，要求时延要求高、算法需求复杂的，边缘计算盒子通过提供端计算能力，减少数据传输量，提高效率，使海量数据能够在本地实现存储、处理、分析、决策和执行，具备行为识别及 AI 异常告警，实现端-边-云协同，成为当前实施AI的最佳选择方案。边缘计算盒子与传统监控结合，具备优势如下：
针对已经安装监控摄像头应用场景，要求时延要求高、算法需求复杂的，边缘计算盒子通过提供端计算能力，减少数据传输量，提高效率，使海量数据能够在本地实现存储、处理、分析、决策和执行，具备行为识别及 AI 异常告警，实现端-边-云协同，成为当前实施AI的最佳选择方案。边缘计算盒子与传统监控结合，具备优势如下：
1、监控利旧
可以在不改造原有监控系统的前提下，快捷地部署在监控边缘侧，赋予老旧摄像头新的AI能力，包括不仅限于人、车、物结构化分析、行为识别及 AI 异常告警。
2、降低压力
对视频数据进行压缩、过滤、分析等处理，只将关键信息或结果上云存储或中心服务器，大大减少了网络带宽的占用和数据传输的成本。
3、提高响应
实时进行视频分析和决策，无需等待云端或中心服务器的反馈，有效降低了业务时延，提升了用户体验。
4､安全保障
对敏感数据进行加密或脱敏处理，避免了数据在传输过程中的泄露或篡改风险，保障了用户隐私和数据安全。
5､扩展应用
根据不同的应用需求动态调整和优化AI算法、实现互联网上云存储，满足更多的业务场景和用户管理需求应用软件定制需求。
在各行业数字化转型升级进程中，在网络边缘侧产生了庞大的数据，其硬件设备连接数量也在随之增加，而边缘计算具有就近处理海量数据、低延时高效率、信息安全等性能优势。