关于开展2025“物联网研发中心认证”的通知
云计算面临的挑战
上百亿计的终端会不停产生大量的“小数据”，海量有效、无效数据在各个终端之间实时传输，统一上传云端处理，这导致云端的计算、通讯流量等压力巨大，也无法满足处理时效性。所以人们开始追求终端具备自主决断的能力，不将所有数据都交给云端处理。
而在这样的情况下，一个既具备云计算的优势，能迅速部署、快速迭代，又可以在数据源头实时计算响应的模式就被提出了 — 边缘计算。
边缘AI计算机
边缘AI计算是在终端附近部署边缘节点计算机，将算力下放到终端附近的边缘节点。
边缘AI计算机可通过多种形式与终端通信，减少数据传输过程中的转发和处理时间，显著降低通讯延时，分担云端数据计算压力，减少网络流量花费。同时，数据计算在边缘节点完成，可以提高数据的隐私安全性。
云平台则继续负责大数据挖掘、大规模学习、算法迭代等需要集中处理的数据。同时，对边缘计算机进行算法赋能并迭代更新，通过边缘计算与云计算分工协作，来满足不断增长的计算需求。
Coeus-AI边缘计算机
Coeus - 3601T
汉智兴在2018年开始了对边缘AI计算平台的研发，并首先将目光锁定在了交通行业，力求为道路管理者提供便捷、智能、安全的产品和服务，更加合理的分配资源，提高效率、效益，改善服务质量。
丰富的接口拓展性，对雷达、摄像机、信号灯等主要交通设施实现融合，快速稳定的实现传统设备智能化。
AI边缘计算机接口
AI边缘计算机硬件架构
AI边缘计算机软件包
交通领域核心算法与应用
与主流AI算法提供商深度合作，通过成熟的AI算法，可以减少用户在核心算法方面的成本投入，与客户已有业务快速集成。
常见场景应用
目标识别算法
目标跟踪算法
车辆特征识别算法
机动车牌照识别算法
行为分析算法
人员特征识别算法
AI边缘计算实现车路协同
边缘AI计算机可以融合各类传感器，对人员、车辆和道路的状态进行监控管理、采集分析，为交通管控、态势预测、运营调度提供数据支撑，把管控信息下发。将人、车、路互联互通，满足政府治理、企业运营、个人出行的不同服务需求。
汉智兴科技将持续不断的为传统行业提供更多的便捷、安全、智能的产品和解决方案。
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