随着ChatGPT生成式人工智能的爆发，AI技术在业界又掀起一波新浪潮。值得关注的是，边缘AI智能也在AI人工智能技术进步的基础上得到了快速发展。IDC跟踪报告数据显示，2021年我国的边缘计算服务器整体市场规模达到33.1亿美元，预计2020～2025年边缘计算服务器整体市场规模年复增长率将达到22.2%。
TSINGSEE青犀边缘计算AI智能分析硬件，内置AI算法引擎，基于AI芯片+AI框架+AI算法，三者协同工作，为系统提供强劲AI算力。硬件可支持高路数的AI智能分析，快速实现一脸通、人车管控、周界警戒等AI能力应用，为用户提供高性价比的场景智能化解决方案。硬件内置人脸、视频结构化多种基础算法，单机最大接入16路200万视频流或32路抓拍机，并能拓展周界警戒、行为警戒、人数统计、明厨亮灶、消防安监、智慧社区、加油站等丰富的行业算法，按需调用，支持GA/T1400、RTSP、GB/T28181等标准化协议，可充分利旧原有相机快速完成智能化升级和改造。
边缘AI计算智能分析网关常见应用场景：
1、智慧工厂
工厂生产车间一般是从原材料到成品的流水作业，有大量机器设备和物料。这不仅有作业过程监管需求，同时，也存在生产发生异常及产品质量问题的过程还原需求，需要结合直观现场与客观数据的融合分析。利用边缘AI智能，则可以对工厂车间的实时视频流进行检测与分析，通过对生产车间的人，物、行为进行抓拍、检测与识别，比如人员安全防护装备的穿戴情况（安全帽/工作服/口罩/手套等）、禁区入侵、人员意外摔倒、违规操作（抽烟/玩手机/打电话等），对识别到的异常情况进行预警和通知，以此来保障工厂车间的有序、安全生产，对生产车间进行无人化、智能化监管。
2、智慧工地
基于边缘AI智能的智慧工地运营与监管模式，是将AI识别技术深度融合应用于传统施工建筑与工程建造行业，通过在工地放置一个具备边缘AI分析能力的智能分析网关，利用计算机视觉技术/智能视频分析技术实现对工地的安全监控工作，例如实时检测施工人员是否佩戴安全帽、穿着反光衣，并对施工人员的违规或不安全行为（越界、入侵、、摔倒、奔跑、抽烟/玩手机/打电话等）进行检测和告警提醒，此外也能对现场的人员、车辆、环境、安保等其他安全隐患进行预警和提醒，改变传统监管的被动式发现，通过主动识别不安全因素来满足少人监管、智能值守的管理目的。
3、智慧城管
利用视频+AI等技术可实现对城市管理中违规、违法事件的实时监管、主动发现、智能分析，解决传统人工巡查模式的耗时费力成本高、过程依赖个人、覆盖面和巡检频率不佳、质量管控不严等各种问题。利用AI识别技术则可以将巡查过程中的海量数据进行实时分析，借助智能数据采集车的车载AI探头、道路监控摄像头、高空探头、移动执法仪等采集设备，对“跨门营业”、“乱设摊”、“占道堆物”、“占道违停”等市容违法行为进行图像识别和物联感知。
智能分析网关可以实现对监管场景进行智能检测，检测到影响市容街面秩序的行为，如车辆违停、占道经营、违规撑伞、违规广告牌等，将立即触发告警，系统将抓拍现场截图并上报给平台，方便管理人员查看与处理，固定违法事实。通过安防监控/视频汇聚综合管理平台EasyCVR的视频能力，可以实现对监控现场的实时视频直播监控、实时录像，历史录像检索与回放、告警上报、云台控制、语音对讲等。
边缘计算技术的应用意义在于提高响应速度、保护数据隐私、减轻带宽压力、提高系统可靠性以及适应物联网和大规模部署的需求，它的实时性和低延迟特点，可以实现更快速、即时的响应，适用于对时效性要求较高的应用场景，为各种行业带来了更加灵活和高效的计算和服务能力，比如工业自动化、智能交通等。
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