边缘计算技术解决行业痛点，TSINGSEE智能分析网关V4技术特点与应用场景解析

一、行业背景

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，边缘计算硬件作为其核心组成部分，正逐步成为市场的新宠。这些硬件不仅提升了数据处理和分析的效率，还极大地降低了数据传输的延迟，为各行各业的智能化转型提供了有力支持。

1、痛点

1）传统企业智能化不足，海量的数据缺乏实时性的服务，网络负载高，响应速度慢，资源消耗严重，运维生产成本高。

2）云端AI存在弱点，云端受限于延时性和安全性，不能满足部分对数据安全性和系统及时性要求较高的用户需求。

3）功耗高：与云端进行大量的数据传输将产生极大的功耗，限制了终端设备的应用。

4）实时性弱：本地数据通过网络传输到云端，云端再将计算结果返回至终端这一过程存在数秒乃至数十秒的延迟。

5）成本高：功耗的提高也带来了成本的提高，企业需要支付相对昂贵的费用购买云端AI服务。

6）安全问题：网络传输过程中存在数据被劫持的风险，缺乏隐私与安全性。

2、趋势

当前，边缘计算与千行百业深度融合，已成为驱动新基建和数字经济发展的关键技术。随着越来越多的智能终端接入网络，边缘侧也开始承接更多的“智能任务”。

二、边缘计算硬件AI智能分析网关V4

1）高精度的算法

基于深度学习对人脸、车辆、行为及视频分析类算法进行分析，支持细分领域场景算法定制开发。

2）算法丰富支持定制

适配智慧园区、安全生产、智慧城市等多领域场景需求，持续迭代更新，支持新增、优化、升级和定制模型。

3）实时可靠预警

边缘网络独立完成数据采集和处理，本地AI实时分析，降低延迟，服务安全可靠。

4）软硬一体交付极简部署

简化设备接入、数据收集，到特定场景智能应用的开发和部署，业务流程操作简单,，快速实现业务流程。

5）高性价比

不用更改之前的AI摄像头，大大降低资金人力与时间成本的消耗，降低智慧化升级的门槛。

• 支持用户的多路视频流接入及AI计算分析、处理性能翻数倍
• 支持集群分布式部署及扩展应用
• 性能强、功耗低、性价比算力高
• 国产嵌入式架构设计，产品差异化高

三、特点

AI智能分析网关V4管理平台快速帮助用户轻量化部署，设备+算法+视频监控全流程视觉化感知，高效完成预警监控事件的处理闭环。平台具有资源统一监控管理、平滑升级、维护简单等优点，助力用户打造一套弹性的智能分析管理平台。

1）支持私有化、公有云与混合云灵活部署

2）支持容器化部署，满足云边端协同运行需求

3）支持数据上云，在云端数据挖掘与业务联动，满足复杂业务场景需求

4）支持对告警历史按时间、算法识别模型等条件进行查询

5）支持对接第三方平台，实现软硬件协同

6）支持多用户服务，为每个子账号分配不同权限，满足灵活权限管理需求

7）业务流程操作简单，AI端服务部署短至30秒即可生效

8）可快速应用于智慧工地、智慧油站、智慧工厂等场景

四、应用场景

1）智慧工厂解决方案：可实现对工厂区域内所有工作人员进行区域人数统计、危险区域闯入检测、烟火检测等；人员闯入识别精度可达95%以上；烟雾、明火识别精度可达90%以上，保障工厂安全、有序、高效运作。

2）智慧工地解决方案：围绕工地现场最常见的工人安全帽佩戴识别、反光衣穿着识别、吸烟识别、玩手机/打电话识别、烟火识别、入侵识别等一系列场景推出的工地智能管理解决方案，着眼工地安全施工、规范人员进出、保护设备安全等刚性需求。

3）明厨亮灶方案：规范餐饮后厨的操作及卫生管理，如厨师帽/厨师服穿戴情况识别、垃圾桶满溢识别、玩手机/抽烟/打电话行为识别等，同时明厨亮灶是对餐饮企业员工的一种监督，为餐饮消费市场营造安全、卫生、可信的放心消费环境。

AI智能分析网关V4的应用趋势及场景广泛而多样。未来，随着5G、物联网等新技术的普及和成熟，类似TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4这样的边缘计算硬件将更加深入地融入人们的日常生活和工作中，为数字化、智能化社会提供强有力的支持。