产品特点优势

  • 云边协同

    可以将云上大数据分析、机器学习、语音识别、图像识别等智能数据分析能力集成到本地的计算节点。在网络受限或间隙断网的情况下实现本地的数据分析的自治运行，待网络恢复会重新连接云端，根据您预先设定的策略保存 IoT 设备数据和使用云端计算服务。

  • 近场计算

    可以将 IoT 设备连接到本地的边缘计算节点，使用本地的边缘计算服务对您的 IoT 设备的数据进行近乎实时的数据归集、数据清洗和数据分析，满足您的边缘智能硬件的低延时响应处理需求。

  • 软硬一体

    结合场景和运行环境及算力要求，定义多款不同规格的软硬一体机，降低集成成本。边缘计算机器支持按需创建使用资源，根据业务波动灵活调整用量。您可以将每分投入都用在业务需求上，避免初期规模化的投入和业务波动时的空耗，节省大量资本投入和占用成本。

  • 高可用性

    支持浮动IP、多IP、多网卡等软硬方式提升网络可用性，降低网络波动冲击业务的概率，提供可灵活组合的云上灾备和边缘冗余硬件灾备技术方案，可按需搭配高性价比方案，为业务应用提供磁盘阵列和高可用中间件的双保险，支持多电源冗余方案，与高可靠的本地电源设施一起守护业务可靠性。

  • 边缘安全

    提供从操作系统、软件应用到通信通道等全链路的安全防护能力，支持云上风险预警、云上设备身份管理、云上远程升级的安全方案，覆盖身份认证漏洞、信息泄漏、木马病毒、数据传输等多种节点安全风险，同时提供更安全、更合规的边缘节点管理能力以及云边一体的安全保障系统

 

产品架构

云边一体架构

云边一体架构是物联网边缘计算的主要产品架构，包括云端和边缘端两部分。架构图如下所示。

云端：通过边缘计算控制台集成开发边缘一体机相关的资源，管理接入的终端设备、应用、算法等，实时监控边缘一体机及其软硬件资源。

边缘端：终端设备接入边缘一体机后，边缘一体机可以实现终端设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时边缘一体机也提供容器服务、边缘函数计算，方便场景编排和业务扩展。

边缘端架构

边缘端架构是运行于边缘一体机中的软件框架，支持容器运行时和二进制运行时。功能模块可按需拼装，适用于各种不同规格的硬件产品量产预装。架构图如下所示。

● 应用运行时包含业务应用、云原生中间件、IoT中间件、边缘函数计算、容器服务等多个功能模块。应用运行时分为二进制运行时和容器运行时：
1、二进制运行时，在资源同步和监控服务两个功能模块基础上，扩充边缘函数计算和IoT中间件模块。
2、容器运行时，在二进制运行时基础上，可扩充容器服务、Kubernetes底座，支持部署和预装云原生中间件。

● 云边协同是边缘一体机中的核心部分，是边缘一体机实现云边一体管理的基础功能，其中包含资源同步和监控服务两大功能模块。结合应用运行时，以多种形态组合，满足您复杂多样的边缘业务需求。

 

应用场景

提供丰富的场景化解决方案

智能制造场景
解决工业制造方面生产和设备管控需求
在工厂产线各关键位置部署传感设备，采集生产数据进行清洗、聚合和分析，通过本地或云端存储，更好的赋能决策和管理
方案和优势
方案
在产线部署传感器设备采集各生产环节的数据，通过相关算法和工具进行分析加工，形成可供决策的有价数据 ，实现工厂的智能化生产管控
优势
支持与本地系统打通，实现计算能力的协同
支持AI算法的运用，实现生产质量的高效检测
支持数据的本地和云端协同存储
城市综合治理场景
解决路边停车等城市治理相关的监控和管理需求
城市道路的路边车位停车时，能够有效识别车牌，还能解决密集、远处车位问题、白车车牌模糊、车辆遮挡、车牌遮挡等问题
方案和优势
方案
利旧现有摄像机，通过最佳帧车牌接收、容错跟踪、最佳帧车牌接收等算法并基于 Anchor-free 的 3D 检测框，实现路侧停车的有效性、可靠性
优势
1. 高准确率： 综合准确率 80% - 90%
2. 高泛化性： 技能识别同侧路边，又能识别对侧路边车位
3. 高覆盖数： 一个摄像头可以覆盖6-7个车位
4. 高实时性： 车在进出停车位，2S内便会变更状态
社区综合治理场景
解决社区、街道主要出入口的人员布控需求
社区门口或私人区域，人员管控、是否戴口罩监测等；保障区域安全，支持区域闯入的识别和报警，人群独自离开预警等
方案和优势
方案
无需增加闸机和闸机柱，利旧现有摄像头或在主要出入口增加普通摄像头；可脱离云端在本地小闭环独立运行，支持定点识别和本地底库管理。使用本方案时客户需自行获取用户授权，保证数据收集的合法合规性。
优势
1. 利旧现有摄像头，不用新增设备
2. 优化了人脸识别性能，准确性更高
3. 相比于拉电网，安全性更高，不容易受到雨雪风影响
4. 可设置启动时间和计划，更经济无打扰
综合能源治理场景
解决能源设备使用的监控和管理需求
综合控制各种能源设备，确保稳定可靠供应的基础上，提升能源利用率，降低碳排放
方案和优势
方案
通过传感设备采集燃气、用水、电力等能源数据，运用相应算法清洗关键业务数据，并通过深度学习，为能源管控提供关键决策模型
优势
支持用电负荷和能源消耗的预测
支持用电负载和功率的动态调节
无感通行场景
校园、厂区、营业场所等的人员通行管理
在一些半开放场所，例如宿舍楼、营业厅等，不适合装闸机的场所，实现进入人员的无感通行，以及非授权进入的管控等场景
方案和优势
方案
无需增加闸机或者闸机柱，利旧现有摄像机，完成考勤的任务，环境相对开发，用户无需贴脸配合，快速通行。使用本方案时客户需自行获取用户授权，保证数据收集的合法合规性。
优势
利旧现有摄像头，不用新增设备

边缘计算硬件

A系列：主打云边一体的应用服务，提供基于容器模式的应用托管功能，支持海量设备的接入，具有丰富的云边协同组件，低成本远程运维。

V系列：配备高性能计算模块，可支撑算法计算，适配人脸识别、人形识别、人员轨迹、区域侵入、区域占用、以图搜图等算法。

规格 能力 配置概要 预装应用
V系列-B004
  • 最大可接入128路视频。
  • 最大支持同时查看或存储12路直播视频。
  • 最大可支持在本地运行12路算法任务。
  • Intel® Core® i7处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2400 MHz的8 GB内存
  • 大小为64 GB的mSATA硬盘
  • Intel® Movidius™视觉处理单元存储（VPU）*2
  • 基础AI框架应用
  • 人脸识别应用
  • 识别人群拥挤度应用
  • 人流统计应用
V系列-B010
  • 最大可接入64路视频。
  • 最大支持同时查看或存储6路直播视频。
  • 最大可支持在本地运行6路算法任务。
  • Intel® Celeron® 处理器 J3455
  • 符合DDR4标准，主频为2400 MHz的8 GB内存
  • 大小为128 GB的SATA接口SSD硬盘
  • 基础AI框架应用
  • 人脸识别应用
  • 识别人群拥挤度应用
  • 人流统计应用
V系列-B012
  • 最大可接入64路视频。
  • 最大支持同时查看或存储6路直播视频。
  • 最大可支持在本地运行8路算法任务。
  • 8 TB算力的瑞芯微RK3399处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2400 MHz的4 GB内存
  • 大小为16 GB的SATA接口SSD硬盘
  • 基础AI框架应用
  • 人脸识别应用
  • 人流统计应用
V系列-B015
  • 最大可接入64路视频。
  • 最大支持同时查看或存储6路直播视频。
  • 最大可支持在本地运行4路算法任务。
  • 4 TB算力的瑞芯微RK3399处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2400 MHz的4 GB内存
  • 大小为16 GB的SATA接口SSD硬盘
  • 基础AI框架应用
  • 人脸识别应用
  • 人流统计应用
A系列-B002
  • 提供容器应用托管。
  • 支持通用设备接入。
  • 支持远程运维。
  • Intel® Core® i5处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2400 MHz的8 GB内存
  • 大小为128 GB的SATA接口SSD硬盘
  • 基础AI框架应用
V系列-S003
  • 最大可接入200路视频。
  • 最大支持同时查看或存储20路直播视频。
  • 最大可支持在本地运行20路算法任务。
  • 标准服务器，适用于120 cm深度机柜
  • Intel® Xeon® Silver 4114处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2666的RDIMM类型16 GB内存*4
  • NVIDIA® Tesla® T4图形处理器（GPU）
  • 基础AI框架应用
  • 人脸识别应用
  • 识别人群拥挤度应用
  • 人流统计应用
A系列S006
  • 提供容器应用托管。
  • 支持通用设备接入。
  • 支持远程运维。
  • OTII服务器，适用于人机共存环境
  • Intel® Xeon® Silver 4114处理器
  • 符合DDR4标准，主频为2666的RDIMM类型16 GB内存*4
  • 基础应用管理框架
 

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