边缘智能的升级路在何方? - 安防知识网

目前，边缘智能的核心研究问题在于如何在资源受限的边缘端高效部署深度学习模型，其中包括边缘设备深度学习模型优化、深度学习计算迁移、边缘服务器与终端设备间的协同调度等问题。安防终端设备作为人工智能最早落地应用的领域，在场景驱动、标准化、产业链协同、安全等方面都有了一定的基础，这些基础同时推动着边缘智能产品的规模化发展。

　　随着人工智能在边缘计算平台中的应用，加上边缘计算与物联网“端-管-云”协同推进应用落地的需求不断增加，边缘智能成为边缘计算新的形态，开始使能物联网应用。未来，随着百亿级别的设备联网，大部分数据都将在靠近数据的一侧完成收集、处理、分析、决策的过程。

　　安防终端设备作为物联网终端的一部分，智能化应用的发展也越来越迅速，新一代的安防终端产品智能功能必将要成为标准配置。目前，边缘智能的核心研究问题在于如何在资源受限的边缘端高效部署深度学习模型，其中包括边缘设备深度学习模型优化、深度学习计算迁移、边缘服务器与终端设备间的协同调度等问题。安防终端设备作为人工智能最早落地应用的领域，在场景驱动、标准化、产业链协同、安全等方面都有了一定的基础，这些基础同时推动着边缘智能产品的规模化发展。

　　那么，安防边缘终端产品的智能化实现程度如何?各主流安防厂商是否已经完成了全面的智能升级?在实际的应用测试中，产品的智能功能具体表现如何，是否可以达到用户要求的实际效果，智能功能的实用性、性价比怎样?a&s在实际的产品及方案测试中将一一剖析。

　　本次由海康威视(3款)、江森自控泰科、阅面科技、萤石、中控智慧等5家企业的7款产品及解决方案参加测评，对产品及方案的基本功能和性能详细通过实测数据呈现给读者，产品的智能功能作为测试要点，重点关注其实现效果。

　　a&s以累积20年的丰富媒体资源及第三者之角度的专业与权威，秉持客观、公正、公平为原则，充分展示参测产品以及方案的性能、特点和应用状况。检测手段与行业的测试方法基本一致，在此便不作详细介绍。从各个方面去深入剖析设备的功能以及性能。一一做出测后感记录，并与以往同类产品进行对比分析，得出本次产品进步之处，为用户和工程商提供高价值、客观、全面的产品信息和技术发展趋势报道。