边缘计算技术现在越来越火，解决了很多物联网技术的弊端。那么边缘计算到底是什么，利用了哪些技术呢，我们一起来看一下。

　　具备完成工作所需的计算能力，这类设备正在快速增长，通常具有足够的CPU能力、RAM和本地存储空间，并且支持Linux操作系统。

　　大部分传统IoT设备只有固定功能，通过集成各种传感器，将数据从端传输到服务器。

　　作为边缘服务器的服务器、网关和控制器通常部署在本地机房中，为本地运营提供相应的计算能力，不管集群还是分散部署，都支持关键业务流程。

　　移动设备事边缘网络中的重要一员，与其他边缘设备不太一样，因为它们普遍用于个人，操作系统分为iOS或和Android系统，有事不支持应用商店外的软件。

　　数据获取点的现代设备拥有自己的分析能力。将计算资源靠近数据产生点，然后利用AI解决新的业务问题，减少延时和数据传输。

　　靠近来源处理数据，减少网络数据的传输，减少潜在的攻击，在数据创建来源中执行企业策略。

　　在边缘设备中增加计算和分析功能，可加强系统的分析能力。边缘设备可在本地运行容器技术，为公司开发人员提供原生编辑技能。

　　边缘计算处理速度快，有效减少网络延迟，物联网设备可在边缘数据中心或本地处理数据，无需将数据回传。

　　数据在本地进行存储和分析，有效减少网络攻击，实现本地轻松监视，确保公司业务正常运行。

　　IT基础架构的成本昂贵，需要购买新的设备来增加空间，而使用边缘计算可轻松扩展基础架构，只具有足够计算能力的设备来扩展边缘网络即可。

　　AI监控系统是一种基于人工智能技术的智能安防解决方案，通过深度学习、机器学习等算法对视频图像进行实时分析，实现从被动监控到主动防御的转变，具备精准识别、高效预警、多场景适配等核心优势。‌

　　传统摄像头可通过AI盒子赋能升级智能识别，以下从连接方式、协议接入、算法配置、应用效果、成本效益及兼容性等方面展开分析：

　　为了满足用户灵活算法应用，跨行业AI算法选择，公司将算法库分配逻辑进行调必威科技有限公司整，调整后可以在智能监控AI盒子、AI服务器上120多种法任选30种加载使用，平台实现100多种智能视频监控预警功能，同时提高AI算法的准确率与效率，24小时高效运行，提升安全监控与管理，兼容原有设备，低成本升级，实现安全管理目标。

　　云事通学校无感考勤系统‌‌是一种基于AI人脸识别技术的系统，通过前端摄像机和AI人脸算法实现学生无感考勤，提高了考勤的准确性和效率。该系统主要安装在学校的各个出入口，如大门、宿舍、教室等，通过摄像头捕捉人脸信息，自动完成考勤过程，无需学生排队打卡‌。主要功能模块如下：

　　GB/T28181平台依照国标GB/T28181实现的监控设备接入管理平台，具有在开放互联网和局域网对监控设备进行远程接入、远程管理、远程调阅、录像回看等功能。

　　日前，陕西广电网络旗下子公司——陕西省视频大数据建设运营有限公司依托丰富的“产学研用”研发能力，通过和西安交通大学图像所、应急管理部国家安全生产技术研究院等科研院所合作，推出了一款用于视频图像AI分析的产品——5G+AIot边缘计算智能网关。

　　ai智能分析盒子是一种集成人工智能技术和边缘计算技术的硬件产品。它可以在物联网终端设备上实现人工智能应用的计算和数据处理，从而使得数据可以在物联网终端设备上得到及时处理，减少了数据传输的延迟和成本，提高了数据的安全性和隐私性。

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