
表面上看,航空制造商、购物中心、大学、警察部门和汽车厂商似乎并没有太多共同之处。实际上,它们在各自的范围内,都使用和管理着成百上千个摄像头。
AI正在改变企业和组织看待和使用视频数据的方式,其应用远不止安全领域。借助AI,制造装配线上的摄像头可以统计产品数量,并告知企业每天生产了多少产品,产品包装是在什么时候进行的。AI模型可以提醒管理者生产可能放缓的地方,或者问题何时以及如何出现。而面向健康和安全的AI摄像头视觉系统可以在员工未佩戴适当防护装备时发出警报。
边缘处理,重构效能
Network Optix的软件能在云端处理所有视频数据,然而它真正的优势与速度体现在本地服务器端——这得益于专为边缘AI应用设计的英特尔酷睿Ultra 200H处理器的强大效能与卓越性能。与配备专用AI基础设施的大型数据中心不同,边缘AI部署必须无缝集成到空间受限、低功耗且成本敏感的原生IT系统中。这些系统不仅处理AI任务,还需承担计算、视频及图形工作负载。
Network Optix业务发展副总裁James Cox表示:“客户可在数秒内检索整年数据,过去客户的痛点在于需要耗费大量时间加载和查阅存档,旧系统难以为跨国企业快速汇总全球数据。”
Network Optix的技术具备高度可扩展性,能处理海量摄像头与视频数据。目前该公司的客户通过其系统管理的全球摄像头总数达450万台。
Cox解释道:“将AI放在云端或其他非本地环境运行,意味着需持续向云端传输大量数据——每台摄像头每秒约5MB。当规模达到100台摄像头时,持续上传的数据量将激增至500MB,而许多场所部署着上千台摄像头,因此使用非本地AI根本不现实,边缘计算能将视频转化为纯数据,从而实现全面监控与实时告警。”
就如航空航天制造商,他们正是Network Optix的重要客户。试想火箭发射场景:需要部署大量摄像头,将火箭各部位的实时画面不间断传输给工程师与控制中心。而这些实时信息正是发射成功的关键所在。
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