目前市面上硬件解析方式一共有三種,、分別是前端解析,、邊緣計算、后端解析,。

前端解析速度最快,，但受硬件的影響，其算力有限,，且解析算法單一,，一般都是出廠前燒錄好的，算法更新比較困難,，算法管理也比較困難,，因此造成了使用場景單一的劣勢。且目前市面上能支持前端解析的設備也比較少,。

后端解析,，是將AI算法部署在GPU服務器上，并接受算法管理平臺的管理,，解析能力強,，算法更新簡單，適用場景廣，但受網(wǎng)絡延遲的影響,，無法低延時的對現(xiàn)場發(fā)生的事件做出反應,。

特別在工業(yè)制造領域，每多1S的延時,，對生產(chǎn)的損失都是巨大的,。比如在工業(yè)質(zhì)檢領域，我們依靠機器視覺對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢測,，如果采用后端解析的方式,，那么延遲巨大,，很容易造成我們產(chǎn)線的擁堵,。

因此，我們就產(chǎn)生了邊緣計算網(wǎng)關這么一個產(chǎn)品,，它具有算力強和解析速度快兩個優(yōu)點,，在以下領域擁有很好的應用場景。

1,、智慧石油

“邊緣計算+”將重點解決由于油井地理位置偏遠,，給油井現(xiàn)場、設備的實時管理和監(jiān)控帶來挑戰(zhàn),。利用邊緣視頻處理技術以及邊緣AI 能力,，實現(xiàn)現(xiàn)場級的油井異物入侵、人員行為檢測,、設備狀態(tài)監(jiān)控等業(yè)務能力,，降低業(yè)務成本，保障石油開采過程中人員設備安全,。

2,、自動駕駛

自動駕駛是智能邊緣計算的典型應用場景之一。自動駕駛汽車必須不斷地掃描周圍的環(huán)境并評估行駛情況,，根據(jù)突發(fā)事件對其行進軌跡進行校正,。這些情況具備很強的實時數(shù)據(jù)處理需求，通過邊緣計算+人工智能技術的融合,，在車載端搭建智能邊緣計算系統(tǒng),，負責數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析,，保證數(shù)據(jù)處理的實時性,。

3、工業(yè)AI 質(zhì)檢場景

計算機,、通信,、消費類電子等3C 產(chǎn)品通常對精密度和外觀要求非常高，而微小結構件檢測產(chǎn)量大、人力耗用巨大,，缺陷類型多,、數(shù)據(jù)無法收集，人工檢測已經(jīng)成為制造業(yè)效率提升和成本降低的瓶頸,。工業(yè)AI 質(zhì)檢解決方案中通過邊緣計算技術能夠?qū)?G 傳輸來的數(shù)據(jù)做到實時分析處理,，保障工廠生產(chǎn)效率的同時實現(xiàn)無人化質(zhì)檢。通過機器視覺+人工智能深度學習算法能夠處理很難提取的特征如產(chǎn)品表面的細小瑕疵,，同時能夠消除由于拍攝,、光源、對焦等一系應用,。

天拓四方推出的數(shù)網(wǎng)星工業(yè)云平臺中的邊緣端帶智能邊緣計算的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關,， 可以方便地實現(xiàn)現(xiàn)場設備的遠程數(shù)據(jù)采集、程序遠程下載和遠程維護,。支持300+的工業(yè)設備驅(qū)動 協(xié)議,，2 路 RJ45 以太網(wǎng)和最多 5 路串口通訊接口， 可滿足絕大部分工業(yè)控制器設備的聯(lián)網(wǎng)需求,。 同時支持以太網(wǎng)寬帶,、4G/5G、Wifi 上網(wǎng)方式,?？赏ㄟ^數(shù)網(wǎng)星工業(yè)云平臺實現(xiàn)遠程配置、診斷和管理等功能,。咨詢熱線：400-696-5700