過去，將AI投入工作需要巨大的服務(wù)器機(jī)房，需要大量的計(jì)算能力，并且不可避免地需要對(duì)能源和IT資源進(jìn)行大量投資。現(xiàn)在，更多任務(wù)正在由放置在我們物理世界“邊緣”的設(shè)備完成。

　　HanwhaTechwinEurope產(chǎn)品和營(yíng)銷主管UriGuterman認(rèn)為，由于不需要將原始數(shù)據(jù)流回服務(wù)器進(jìn)行分析，邊緣人工智能將使人工智能在我們的世界中更加普遍。這也為視頻監(jiān)控行業(yè)帶來了巨大的好處。

　　在這里，Guterman解釋了這一現(xiàn)象背后的原因，并觀察了當(dāng)今的人工智能是如何使用的，以及該技術(shù)在未來將如何發(fā)展。

　　可持續(xù)發(fā)展效益

　　與基于服務(wù)器的AI相比，邊緣人工智能有幾個(gè)優(yōu)勢(shì)。首先，傳輸回服務(wù)器的數(shù)據(jù)減少了，從而降低了帶寬需求和成本。擁有成本降低了，并且由于不再需要維護(hù)大型服務(wù)器室，還可以獲得重要的可持續(xù)性收益。設(shè)備本身的能源節(jié)約也可以實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樵诒镜貓?zhí)行人工智能任務(wù)所需的能源大大減少，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)回服務(wù)器。

　　成本效益

　　與基于云計(jì)算的計(jì)算模式相比，邊緣人工智能設(shè)備通常不需要支付經(jīng)常性的訂閱費(fèi)，從而避免了由此帶來的價(jià)格上漲。專注于邊緣設(shè)備還使終端用戶能夠投資于自己的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　更大的可擴(kuò)展性

　　使用邊緣人工智能的攝像頭可以使視頻安裝更加靈活和可擴(kuò)展，這對(duì)于希望分階段部署項(xiàng)目的組織特別有幫助。隨著需求的發(fā)展，更多的AI攝像頭和設(shè)備可以添加到系統(tǒng)中，而無需終端用戶從一開始就使用昂貴的GPU和大量帶寬的大型服務(wù)器。

　　提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效和安全性

　　由于視頻分析發(fā)生在設(shè)備的邊緣，只需要通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送元數(shù)據(jù)，這也提高了網(wǎng)絡(luò)安全性，因?yàn)樵趥鬏斶^程中沒有敏感數(shù)據(jù)可供黑客攔截。處理是在邊緣進(jìn)行的，因此無需通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送原始數(shù)據(jù)或視頻流。

　　由于分析是在本地設(shè)備上完成的，邊緣人工智能消除了與云或服務(wù)器通信的延遲。響應(yīng)速度加快，這意味著像自動(dòng)聚焦事件、授予訪問權(quán)限或觸發(fā)入侵者警報(bào)等這類任務(wù)可以幾乎實(shí)時(shí)地發(fā)生。

　　此外，在設(shè)備上運(yùn)行AI可以提高觸發(fā)器的準(zhǔn)確性，并減少誤報(bào)。通過使用深度學(xué)習(xí)的邊緣人工智能，人數(shù)統(tǒng)計(jì)、占用率測(cè)量、隊(duì)列管理等都可以進(jìn)行高精度的計(jì)算。這可以提高操作人員的響應(yīng)效率，并減少挫敗感，因?yàn)樗麄儾槐仨憫?yīng)誤報(bào)。人工智能攝像頭還可以在同一設(shè)備上運(yùn)行多個(gè)視頻分析，這是另一個(gè)效率提升，意味著操作人員可以輕松部署人工智能來警告潛在的緊急情況或入侵、檢測(cè)安全事件或跟蹤嫌疑人。

　　視頻質(zhì)量改進(jìn)

　　更重要的是，在邊緣使用人工智能，可以提高捕獲的視頻質(zhì)量。降噪可以在設(shè)備上本地執(zhí)行，使用人工智能，可以專門降低感興趣物體周圍的噪音，例如在檢測(cè)到的區(qū)域內(nèi)移動(dòng)的人。Bestshot等功能確保操作人員無需篩選大量鏡頭即可找到嫌疑人的最佳角度。相反，人工智能可以立即提供最佳鏡頭，幫助減少反應(yīng)時(shí)間，加快事后調(diào)查。其還有節(jié)省存儲(chǔ)空間和帶寬的額外好處，因?yàn)橹挥凶詈玫恼掌艜?huì)被傳輸和存儲(chǔ)。

　　基于人工智能的壓縮技術(shù)也適用于人工智能檢測(cè)、跟蹤的對(duì)象和人員應(yīng)用低壓縮率，同時(shí)適用于剩余的視場(chǎng)的高壓縮率-這最大限度地減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。

　　使用元數(shù)據(jù)

　　邊緣人工智能攝像頭可以通過API(應(yīng)用程序編程接口)向第三方軟件提供元數(shù)據(jù)。這意味著，系統(tǒng)集成商和技術(shù)合作伙伴可以將其作為人工智能分類的第一種手段，然后用自己的軟件對(duì)分類對(duì)象進(jìn)行額外處理——在其基礎(chǔ)上增加另一層分析。

　　彈性

　　在邊緣使用人工智能不會(huì)出現(xiàn)單點(diǎn)故障。即使網(wǎng)絡(luò)或云服務(wù)出現(xiàn)故障，人工智能也能繼續(xù)運(yùn)行。觸發(fā)器仍然可以在本地操作，或發(fā)送到另一個(gè)設(shè)備，并在連接恢復(fù)時(shí)將記錄和事件發(fā)送到后端。

　　人工智能在邊緣設(shè)備上幾乎是實(shí)時(shí)處理的，而不是流回服務(wù)器或遠(yuǎn)程云服務(wù)。這避免了潛在的不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)連接延遲分析。

　　對(duì)安裝人員的好處

　　特別是對(duì)于安裝人員來說，在安裝過程中提供邊緣人工智能，可以幫助他們?cè)谑袌?chǎng)上脫穎而出，為許多不同的用例提供解決方案。開箱即用的解決方案，對(duì)那些沒有時(shí)間或資源手動(dòng)設(shè)置視頻分析的終端用戶極具吸引力。

　　像WisenetX系列和P系列的AI攝像機(jī)直接開箱即用，無需視頻分析專家來微調(diào)分析。安裝程序不必花費(fèi)寶貴的時(shí)間來配置復(fù)雜的服務(wù)器端軟件。當(dāng)然，這也對(duì)培訓(xùn)時(shí)間和成本產(chǎn)生了連鎖的積極影響。

　　展望未來

　　展望未來，UriGuterman表示，邊緣人工智能看起來很有前景。越來越多的制造商在尋找拓寬AI攝像頭分類的方法，甚至將AI攝像頭作為一個(gè)平臺(tái)，允許系統(tǒng)集成商和軟件公司創(chuàng)建自己的在攝像頭上運(yùn)行的AI應(yīng)用程序。

　　其總結(jié)道:“現(xiàn)在，對(duì)于終端用戶和安裝人員來說，這絕對(duì)是一個(gè)值得探索的領(lǐng)域，因?yàn)檫吘壢斯ぶ悄苡型麕砭薮蟮男省?zhǔn)確性和可持續(xù)性收益。”