边缘计算是一种新的计算架构，它将计算资源移动到靠近终端用户的边缘设备中，以实现更快、更可靠、更安全的数据传输和处理。边缘AI智能则是指将人工智能算法和模型部署到边缘设备上，使其能够在设备本身上执行计算和决策，而不需要发送数据到云端进行处理。这种技术可以提高响应速度、改善数据安全性和节约带宽。
边缘计算目前主要的技术有以下几种：
1）ASIC芯片：定制化的专用集成电路芯片，通常用于处理特定的算法或应用程序。ASIC芯片在性能和功耗方面都优于通用处理器，但开发成本较高，难以适应快速变化的市场需求。
2）FPGA芯片：可编程逻辑门阵列芯片，可在运行时动态地重构电路结构从而适应不同的算法和应用场景。FPGA芯片具有很高的性能和灵活性，但功耗较高。
3）GPU芯片：图形处理单元芯片，可以用于加速深度学习算法的训练和推理。GPU芯片具有并行计算能力，可以快速处理大规模数据。
4）DSP芯片：数字信号处理器芯片，专用于处理数字信号，如音频和图像。DSP芯片具有高效的算法优化和功耗控制特性。
以上这些技术都可以用于开发边缘计算AI硬件，具有各自的优缺点。在选择技术时需要综合考虑性能、功耗、成本和应用场景特点等因素。通过在设备上部署人工智能算法，可以减少数据传输和处理的延迟，同时保护数据隐私和安全。此外，边缘AI智能也可以降低云计算成本，因为只需要在必要时将数据发送到云端进行处理，而不是将所有数据发送到云端。
边缘AI智能拥有很多优势，并且也已经成为当前发展趋势，我们也推出了边缘AI计算硬件——智能分析网关，它能对监控视频流中的人、车、物、行为等进行智能检测与分析，对异常情况进行抓拍、记录并告警。其中，V1版本的硬件，基础算法有人体检测、区域入侵检测、戴口罩识别、安全帽识别；V2版本的硬件目前有15种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、 入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，而且还能支持特定场景下的算法拓展，比如明厨亮灶、智慧工地/危化工厂等。
边缘计算技术的应用广泛，常见的应用场景包括以下几个方面：
1）智能家居：边缘计算可以将智能家居设备连接到云端系统，减少数据传输的延迟和带宽需求，实现更快的响应时间和更高的数据安全性。
2）工业物联网：边缘计算可以将处理工业物联网设备数据的计算从云端转移到设备上，减少数据传输延迟，并且可以在设备级别进行实时的决策和控制。
3）医疗卫生：边缘计算可以将医疗无线设备与云端系统连接起来，实现实时数据采集和分析，以提高病人诊断和治疗的效率和准确性。
4）自动驾驶：边缘计算可以将车辆传感器数据处理从云端转移到车载计算机中，在实时控制和机器学习领域发挥重要作用，提高汽车自动化和安全性。
将智能分析网关与EasyCVR平台共同部署使用，可以解决项目中基于视频的汇聚管理、设备统一接入、多端分发、AI智能分析、智能告警、数据共享、调用与集成等业务需求。EasyCVR平台基于云边端协同，具有强大的数据接入、处理及分发能力，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能，能应用在智慧安监、工地、工厂、校园、社区、园区、能源矿山、消防、物流仓储等场景中。
EasyCVR平台兼容性强、拓展度高，可支持多协议接入，包括：国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK等。平台在设备接入上，可覆盖市面上绝大多数的视频源设备，包括：IPC、NVR、视频编码器、移动执法仪、应急布控球、移动警用单兵、智能终端、无人机、车机设备、智能一体机等。
综上所述，边缘计算技术的应用前景广阔，可以提供各种新型的解决方案和业务模式，并为企业和研究机构提供更高效和安全的数据传输和处理服务。同时，基于AI技术的边缘智能的发展将会对未来的各个行业产生重要影响，为人们带来更加智能化、高效化和安全的服务与体验。
