最新消息

隨著AI的廣泛應用，邊緣AI（Edge AI）成為安全監控領域的首選方案。邊緣AI指的是將人工智慧的運算和資料處理能力放置在邊緣裝置附近進行即時資料處理，而非依賴於遙遠的雲端伺服器。不僅減少了傳輸延遲，還能顯著提升系統反應速度。伴隨著對安全監控需求的日益增加，企業需要AI技術來增強監控效率、降低人力成本，並在面對潛在威脅時能快速反應。此模式不僅能提升反應速度，還能降低頻寬需求，逐漸成為許多企業監控解決方案的首選。

邊緣運算AI是什麼？邊緣運算與雲端運算差別

傳統的雲端運算通常依賴集中式伺服器，資料會經過網際網路傳輸到雲端進行處理，在某些應用中可能導致延遲；邊緣AI的工作原理是將AI演算法和機器學習模型嵌入到各種邊緣裝置上，如監控攝影機、感測器和工業自動化裝置等，意味著這些裝置能夠在現場進行分析資料，無需將所有資料傳送回雲端進行處理。這種即時處理方式大大提高了資料處理的效率，並節省了在傳輸過程中可能浪費的頻寬。兩者差別在邊緣運算有更低的延遲和即時性，但可能在儲存和計算能力上受到限制，而雲端計算在儲存和計算上更強大，但相對將資料傳輸到數據中心可能有更高的延遲。

為什麼企業選擇邊緣AI？

隨著物聯網裝置的增加，資料的生成速度驚人，企業需要快速地對這些資料做出反應，而傳統的雲端處理方法往往會因為延遲而導致反應不及時。邊緣AI在資料產生的現場進行即時資料處理，這樣的即時性使得企業能夠在重要情況下立即做出決策，進而有效提升運營效率。除了速度，另一個主要考量是頻寬的利用，量資料需要上傳至雲端進行分析，這無疑會消耗大量的網路頻寬，這時邊緣AI是透過在本地進行處理，減少了對雲端的依賴，只將關鍵資料傳輸到雲端，從而有效節省了頻寬成本。

Source:freepik.com

		較低延遲 邊緣AI將運算能力更靠近終端使用者，能在幾毫秒內處理資料。這對於需要快速反應的企業尤為重要，降低延遲時間使得系統能夠迅速作出反應，從而確保公眾安全並提升系統效能。
		省頻寬和成本 傳統監控系統往往需要將大量的影片流和資料傳送到雲端進行處理，不僅增加了成本，還可能造成網路擁堵。邊緣AI能夠在當地處理和分析資料，僅將關鍵資訊或警報上傳至雲端，極大減少了頻寬需求和儲存成本。
		安全性提高 邊緣AI能夠在本地處理敏感資料，減少資料傳輸過程中的風險，提升資料保護的有效性。
		企業可靈活客製及擴充 邊緣AI系統能夠輕鬆地與現有的硬體和軟體進行整合，使企業能夠根據需求快速擴充套件或調整監控系統。

邊緣運算AI（Edge AI）在監控中的應用案例

道路監控案例

新竹縣竹北擁有優越的地理位置和發達的交通網絡，其主要道路和交叉口構成了繁忙的交通樞紐，每天吸引大量交通流量。為應對這一挑戰，Spark迪維科協助新竹縣警察局在興學街路口導入AI VMS Mini，升級現有攝影機系統，支援即時將車牌資訊上傳至警政系統，幫助警方即時掌握路面交通情況，提升道路監控和治安維護效率。

邊緣AI與影像辨識技術整合

邊緣AI的出現是為了適應快速變化的大數據環境，滿足即時資料處理的需求，以提高企業在運營和決策上的靈活性和效率。在這樣的背景下，邊緣AI逐漸被越來越多的企業所接受，成為他們提升競爭力的關鍵技術之一。此外，邊緣AI與影像辨識技術的深入整合，為未來的安全監控行業開創了全新的可能性。我們對更加安全和高效的監控解決方案的蓬勃發展充滿期待，Spark的AI監控解決方案在增強安全性、降低成本和提升顧客信滿意度等多方面具備顯著優勢。如欲瞭解更多資訊，歡迎聯絡我們 。