在我们即将推出第二代边缘AI产品--“多模态混合边缘AI智算中台”之际，我们大致的梳理下边缘AI的概念：

　　在过去的十多年里，云计算成功地缓解了日益增长的数据所带来的存储、管理等问题，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。所以，传统的云计算不能满足对响应时间和安全性的高要求。以无人驾驶汽车为例，高速行驶的汽车需要在毫秒级的时间内响应，一旦由于数据传输、网络等问题导致系统响应时间增加，将会造成严重的后果。

　　总之，单纯依靠云计算这种集中式的计算处理方式，不足以支持以物联网感知为背景的应用程序运行和海量数据处理。在这种应用背景下，边缘计算应运而生。

　　边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算和数据处理部署在“源头”，即在网络的边缘节点上。边缘计算是为了减少数据传输和处理的延迟，并降低对中心服务器的依赖。它通过在边缘设备上进行本地计算、数据存储和分析，提供更快速的响应和实时性，减轻网络负载，增强数据安全性。

　　当然，边缘计算是一个持续迭代更新的概念，不同技术的融合，使得边缘计算不断创新，例如，智慧云天正在将视觉算法、AI大模型的多模态AI应用部署在边缘侧上，并使用基于Nvdia的Jetson的GPU平台作为底座，这样的边缘计算模式即称之为“边缘AI”。

　　边缘AI结合了边缘计算和人工智能技术，使得在边缘设备上能够进行智能数据处理和决策。边缘AI利用机器学习、深度学习和多模态AI大模型应用，使边缘设备能够自主地感知、理解和响应数据，这样可以实现实时的智能决策、智能控制和智能交互，为边缘场景带来更高效的应用，快速AI赋能。

　　边缘AI因其流量占用少、时延低、隐私性强等特征，在各行各业具有广泛的应用前景。譬如，与我们生活息息相关的就有智能手机、智能家居、车联网、个人电脑、智能电视等等。

　　但是，随着边缘AI产业生态逐渐构建，在形势大好的背后，边缘智能仍然面临着各种各样的难题

　　要使用更高算力的Jetson就需要更高的成本，对边缘应用场景来说，也会有成本的压力。

　　边缘AI所服务的对象以及场景较为多样化，如何使一套边缘智能平台适应多样化的第三方应用，也是目前面临的一个问题。

　　边缘智能可能针对单一场景或者两三个场景进行部署，不仅需要在整个部署能力特性上进行明确定义，且需要考虑如何进行敏捷智能化的配置与运维。

　　智慧云天的边缘AI产品--“边缘AI智算中台”有效的解决上述场景多样化、业务碎片化的问题。

　　1、针对场景多样化，提供了校园、园区、小区、工地、商铺、交通、城管、工厂等Kaiyun官方入口多场景进行了适配，在边缘AI中植入应用，即插即用。

　　2、针对碎片化场景，可以对前端感知设备进行灵活的AI能力配置，譬如让不同摄像头处理不同的任务，对不同文字或语音输入的源头通路，做出不同知识库响应等等。多模态、多任务、异步处理的中间件平台。这就是我们的边缘AI智算中台。

　　3、自定义的算法训练和推理，以及自定义的大模型知识库学习。智慧云天边缘AI自带训练和推理能力，可以在边缘侧进行数据采集、标注、建模、训练、推理等，然后可以自主更新边缘侧的中台算法库。

　　同时也能在AI大模型下加入自主的知识库，譬如各行业知识库，训练出各行业不同的AI大模型。

　　综上所述，混合多模态的AI，多任务、异步处理、中间件能力的平台，这就是我们的多模态边缘AI智算中台。

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