钱浪智能科技 - 公众号
随着新一代信息技术与行业深度融合，数字化转型已经日趋成为企业发展的新动能。AI通过重构企业商业流程、用户体验、产品服务和商业模式，正成为企业数字化转型的核心。但传统海量的网络设备产生的边缘数据，已经很难全部集中到云服务器端进行统一处理，因此，最简单也是必然的选择便是在边缘侧完成数据的处理与归并，从而减轻与服务器通信的数据量，随着AI向行业渗透，传统云为中心的AI解决方案难以实现对海量的数据存储和传输要求的处理，也难以满足诸多对实时响应要求较高的应用场景的需求。
钱浪边缘智能结合边缘计算和人工智能，在边缘侧进行实时、小数据的处理，开展AI模型的推理，实现智能检测，回传云端结果，形成云-边-端协同的架构，有效的解决AI在行业应用面临的海量数据处理、实时响应、数据安全等问题，为AI在更多行业应用奠定基础，尤其是在制造业、政府、零售、电信、医疗等重点领域，敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护已经成为核心需求，边缘智能将是实现行业数字化转型的关键。
钱浪为边缘设备注入强大的“智能性”
钱浪科技兼具实力与技术，边缘人工智能与5G和物联网(IoT)等其他数字技术相结合，推出优质的边缘智能产品。QLD-AS31系列边缘智能服务器是钱浪基于“钱浪边缘计算架构”自主研发的边缘智能服务器；
产品主要针对“现场边缘AI识别”应用场景；具备高性能、高可靠性等优势特色，支持人脸识别、全目标（脸/人/非/车）结构化、行为分析（入侵、脱岗、聚集等）、缺陷检测等分析功能。产品可广泛应用于“智慧环保、智慧社区、智慧工厂、智慧口岸、智慧工地、智慧城市、智慧营业厅、公共安全、安全生产、智慧园区、智慧安防”等行业；此外，我们还提供 ODM 和 OEM 服务，助力您的企业发展和收益增长。
应用示例
农产品分类分级的机器视觉
AOI缺陷分类检测
其他
钱浪边缘智能的好处
1、减少延迟
不再需要在云端之间传输数据。可以大大减少数据处理中的延迟。在预防性维护中，支持边缘人工智能的设备将能够立即响应，例如关闭受损的机器。如果我们使用云计算来执行机器学习算法，我们将在数据与云的传输过程中损失至少一秒钟的时间。当涉及到操作关键设备时，每一个可以实现的安全边际都是值得追求的!
在边缘物联网设备之间传输的数据越少，网络带宽的要求也会降低，因此成本也会降低。
以图像分类任务为例。由于依赖云计算，必须将整个图像发送到在线处理。但如果用边缘计算代替，就不再需要发送该数据了。相反，我们可以简单地发送处理后的结果，它通常比原始图像小几个数量级。如果我们将这种效应乘以网络中物联网设备的数量，可能多达数千个或更多。
减少到外部位置的数据传输也意味着更少的开放连接和更少的网络攻击机会。这使得边缘设备安全运行，避免了潜在的拦截或数据泄露。此外，由于数据不再存储在集中式云中，因此单个违规的后果会大大减轻。
4、提高可靠性
由于边缘人工智能和边缘计算的分布式特性，操作风险也可以分布在整个网络中。从本质上讲，即使集中式云计算机或集群出现故障，各个边缘设备也能够维持其功能，因为计算过程现在独立于云端!这对于关键的物联网应用尤其重要，例如医疗保健。
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