圆刚针对AI影像边缘运算应用 推出两款小型化嵌入式系统载板

圆刚科技在嵌入式产品研发、行销与服务的丰富经验，深受业界肯定。尤其在2018年成为NVIDIA®全球少数的Jetson Preferred Solution Provider合作伙伴后，圆刚科技更积极投入打造AI生态体系，透过软硬体的整合、快速地提供各种AI影像边缘运算解决方案投入市场。圆刚科技今日宣布推出两款适用于小型AI人工智慧影像边缘运算嵌入式系统的载板，这两款尺寸仅为xyk大小的载板(EN715及EX715)分别支援搭载NVIDIA® Jetson Tegra及Nano运算模组。其小型化的设计可以让开发者更轻易地将Jetson的AI运算能力发挥在各式智慧边缘装置上，如智慧零售、智慧相机、无人载具、机器人等其他受空间限制的小型嵌入式系统。

第一款AVerAI载板EX715针对NVIDIA® Jetson Tegra TX1/TX2/TX2i模组进行开发，设计尺寸非常小巧，相当xyk的尺寸大小87mm x 50mm。另一款EN715则是业界首张适用于NVIDIA® Jetson Nano模组的迷你载板，尺寸仅为87mm x 60mm。这两款载板均可在0°C ~ 70°C的温度范围内完美运行空间受限的 *** 作环境。EN715和EX715的尺寸和丰富的I/O功能，有助于提高应用领域性能及切入市场时效的灵活性，更是智慧城市内作为影像分析的应用里，最具成本效益的AI物联网边缘计算的选择。

此外，圆刚科技的AVerAI Box PC边缘运算电脑使用NVIDIA® Jetson TX1、TX2、Xavier及最新的Nano人工智慧模组为核心，同时提供风扇及无风扇散热设计的两种机构供客户选择，其中蕴涵嵌入式核心科技，大大提高了应用领域性能和上市时间的灵活性。让软体发展人员不仅可以在该系统上设计自有的深度学习软体，还可以加速将软体和系统作为一个完整的解决方案进行销售。除了人工智慧的关键技术之外，圆刚科技更能为客户提供高品质的专属客制化设计服务。

有效整合资源，提供高速运算硬体与平台，为合作伙伴带来更完善的服务，推动AI智慧产业的发展，除了强化自身AI科技与产业研发接轨，更可让合作伙伴能专注于深度学习的技术发展与应用开发，形成创新的AI生态体系。

作为NVIDIA®首选解决方案提供商(NVIDIA® PREFERRED solution provider)，可以在24小时内提供技术支援，帮助合作伙伴的研发项目成功。除了支援NVIDIA® Jetson全系列模组之外，辅以圆刚科技影像撷取的软硬体核心技术，以影像撷取卡各种诸如来自于网路摄影机、USB摄影机、MIPI摄影机等物联网的边缘设备的影像输入源捕捉下来，让AI边缘运算平台和影像撷取解决方案无痛整合。并提供硬体、PCB、外壳机构、BSP、驱动程式、UX/UI/ID/ME等专业的客制化服务。

边缘计算平台EdgeX Foundry介绍

EdgeX Foundry是一系列松耦合、开源的微服务集合，位于网络的边缘，可以与设备、传感器、执行器和其他物联网对象的物理世界进行交互。EdgeX Foundry 旨在创造一个互 *** 作性、即插即用、模块化的物联网边缘计算的生态系统。

从架构图可以看出：

南侧（SouthBound）: 在物理领域内的所有物联网对象，以及与这些设备、传感器、执行器和其他物联网对象直接通信并从中收集数据的网络边缘，统称为“南侧”。

北侧（NorthBound）: 将数据收集、存储、聚合、分析并转换为信息的云(或企业系统)，以及与云通信的网络部分称为网络的“北侧”。

EdgeX可以根据需要和指示发送“北”、“南”或“横向”数据。

因此，EdgeX使数据可以向北移动到云，也可以横向移动到其他网关，或返回到设备、传感器和执行器。

EdgeX的重要服务层：

“边缘计算”的概念本身并不是一个“新鲜词”。早在2003年，CDN服务商Akamai就与IBM合作推出了最早的“边缘计算”。如果以时间维度看，从亚马逊在2006年推出AWS看作是云计算的起点开始，那么它要比云计算被提出的时间更更加的早。
不过，过去很多年的时间由于技术和应用场景等各种原因，边缘计算一直没有获得太多的关注，直到5G时代的到来，才让一直处在“很边缘”的边缘计算得到了全新的发展良机。
云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算vs边缘计算
云计算的不足
随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出云计算的不足，主要有以下几点：大数据的传输问题：据估计，到2020 年，每人每天平均将产生 15GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。数据处理的即时性：据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心。隐私及能耗的问题：云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。
边缘计算的优势和发展
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势。
优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。
两者既有区别，又互相配合上文讲了云计算的缺点以及边缘计算的优点，那么是不是意味着在未来，边缘计算更胜云计算一筹呢？其实不然！云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。

边缘计算网关（又叫物联网边缘计算网关），简称 Edge-Gateway，是一种可以在设备上运行本地计算、消息通信、数据缓存等功能的工业智能网关，可以在无需联网的情况实现设备的本地联动以及数据处理分析。

智慧眼智脑识别终端是能够运行本地计算、消息通信、数据缓存等功能的工业级物联网边缘计算网关，搭载国产自主研发的TPU，满足网点中各类物联网设备、视频设备的连接管理、设备数据计算等需求，具有高稳定性、高可靠性、高安全性和易扩展性，结合不同的应用场景，搭配多样化算法，实现人脸布控、视频结构化分析、行为分析、轨迹分析、热力分析等应用，为金融行业进行AI赋能。

TG452边缘计算网关拥有强劲的边缘计算能力，分担部署在云端的计算资源,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务，使AI时代下的数字化物联网更进一步。

边缘计算网关功能：

1、具备超强边缘计算能力

如何让数据能够低成本且高效地传输到云或者远程终端，意义重大。

而具备了超强边缘计算能力的物联网网关，通过数据处理权限的下放，就近处理。不需要担心远程通信传输不畅通的问题，与普通物联网网关相关有着巨大的功能优势。

2、兼容多平台接入及设备主流协议

支持包括阿里云/华为云/微软/亚马逊/施耐德/西门子等平台接入;兼容多种设备主流工业实时以太网协议和工业总线协议，如Modbus tcp/rtu、profinet、 profibus-dp、opc ua等协议。

边缘是物联网时代竞争的核心吗？

近两年来，在云服务提供商、电信运营商、系统服务商等多方的推动下，众多物联网 *** 作系统相继诞生，既说明了物联网发展势头的火热，也展现出物联网发展技术路线的差异化，仍然处于一个集体 探索 时期。物联网虽然被普遍看好，但一直以来发展速度低于前些年的发展预期。一些厂商把目光投向了边缘侧，边缘计算成为行业热词。当边缘计算遇上物联网，能否成为撬动物联网发展的“钥匙”？

边缘计算为物联网破局带来新可能

麦肯锡在2021年11月发布的《物联网：抓住加速机遇》报告中预测，到2030年，物联网将在全球创造55万亿至126万亿美元的经济价值，中国将占全球物联网经济价值的26%左右。但是物联网发展仍然面临着众多“逆风因素”，包括“互 *** 作性差”、“安全性不高”、“成本居高不下”和“用户的数据和隐私面临威胁”等。

边缘计算的出现似乎为解决这些发展阻碍带来了生机。当把计算能力下沉到边缘侧，可以就近分析处理数据，这样做会带来多重好处：

1、边缘计算拥有更快的响应时间，数据存储和计算能力被分散布置在本地，数据无需往返于本地和云端，因此可以减少延迟并加快响应速度。

2、边缘计算可以降低企业的成本。与云中心设备相比，由本地设备进行数据存储与处理的成本更低，一方面，边缘计算减少了对带宽资源和云中心计算资源的占用，另一方面，边缘计算可以提高应用程序的运行效率，降低能耗。

3、边缘计算设备可以自主收集、存储并使用数据，有效地避免用户个人隐私等敏感数据被上传到云中心而引发的数据安全问题。

4、边缘计算对云端的依赖性低，可以有效降低单点故障率。万一断网，也可以正常工作。

5、更关键的是，边缘设备可以使现有设备和新兴IoT设备互联互通，对现有设备的通信协议进行转换，就能与新兴IoT设备进行高效交互。在这种方式下，企业无需对现有设备进行更新设计，也能接入IoT平台，以较低的成本实现生产力的大幅提升。

一些厂商已经看到了边缘计算的巨大趋势，通过开发边缘计算 *** 作系统，创建开放的平台生态，提供完善的应用开发工具给予开发者，逐渐推动物联网往边缘计算靠拢，促使边缘计算推动物联网应用长尾时代的到来。

物联网算力从云、端走向边缘

在物联网 *** 作系统研发中，大部分厂商从“端-边-管-云”各层次构建物联网基础设施。物联网被认为是互联网时代向万物互联的一个延展，会充分继承互联网时代的计算存储和通信能力，从人人互联转向人与万物互联，正因如此，人工智能技术将得以在物联时代快速发展。因此IoT的定义越来越多被AIoT这个概念所取代。

在现实世界中，物联网端设备存储和计算能力往往十分有限。那么随着物联网发展，到底是应该让端设备更加智能，具备必要的算力和通信能力，并将所产生的信息和数据通过5G或NBIoT等途径直接回传到云数据中心，还是物联网端设备不需要太多的算力存储，窄带通信能力即可满足绝大多数场景，应该由边缘为这些端设备提供算力存储和宽带通信能力？

以翼辉信息为代表的一些 *** 作系统厂商认为未来应向“强边弱端”发展。互联网的边缘计算节点就是各类端设备的上游节点，应由边缘为这些端设备提供算力存储和宽带通信能力，其与端设备之间通过近距通信协议，来保持端设备的高并发、低延时、低功耗的工作特点，简单说就是让互联网做互联网擅长的工作，物联网做物联网擅长的工作，二者通过边缘计算节点来接驳，让两个网发挥各自优势，连通协作。

翼辉今年推出智能边缘计算 *** 作系统——爱智 *** 作系统EdgerOS，把边缘侧的算力动态共享、分配、实时计算，主要交由部署在边缘侧的智能边缘计算机来处理，可以更好的满足物联网实时、安全、降低成本等需求。智能边缘计算机就相当于一个小服务器，不仅实现了周边设备和异构网络互通互联，还承担着大量的算力工作，当算力主要在边缘处理，端设备不再需要具备很强的算力，也为用户减轻了相应的负担。

很多物联网节点如灯泡等本身没什么算力，爱智通过智能边缘计算设备能保持跟节点的长时间连接，并把较强的算力包括AI的算力分享给这些较弱的节点，那么有了算力和资源，这些节点就会充满想象力，同时极大地降低智能设备的开发成本，实现基于真实场景的智能应用。

翼辉拥有十多年的嵌入式系统设计经验，企业在嵌入式领域的成功，对端设备应用场景的理解，促使其更加坚定的相信边缘计算的重要性，边缘为端设备应提供算力存储和宽带通信能力，端和边应形成一个有机体，各司其职，不转嫁冗余成本到用户层面。

开发者们把目光投向了边缘计算

基于边缘计算 *** 作系统开发物联网应用正在吸引国内开发者的目光 。在正在开展的“2021爱智先行者”征文活动中，技术社区内的开发者们纷纷利用搭载着 EdgerOS 的智能边缘计算机精灵一号（Spirit 1），进行了各种智能家居的DIY研发，例如人脸识别门禁、智能光照传感器、智能红外温度传感器、手势控制智能灯、智能监控设备、智能甲醛检测器、智能变频电热毯等，利用几天时间使用低代码即可开发一款物联网应用。

爱智打造了一个高性能的 JavaScript 运行时引擎，可以使用简单高效、易学易用的 JavaScript 和 TypeScript 等互联网技术栈来开发物联网应用。此外，爱智提供了功能非常丰富的开发框架，包括APP框架、流媒体框架、AI框架、设备管理框架等。

由于爱智是一个开放的智能边缘计算 *** 作系统，开发者可以在物联网应用开发中使用各种品牌、各种型号的硬件设备。例如，当前市场上有很多品牌的智能灯泡，但是通常需要搭配厂家的网关设备才能使用。因为爱智 *** 作系统的开放性，可以支持不同品牌的智能设备。开发者使用Spirit 1和自主选择的智能灯泡，不到 30 分钟即可在寒冷的冬季来临之前为自己研发一个“关灯神器”。 开发者们可以利用Spirit 1或者其它智能边缘机，搭载EdgerOS，实现各种想象丰富场景下、大量长尾应用的研发。

物联网（IoT）是英文Internet of Things的缩写。简单的说，它是指以某种方式将一切设备连接到互联网的意思，从智能手机、平板电脑到汽车、冰箱。

你可能在某些时候会听到物联网这个词，但是你对它可能不知所以然，究竟这个物联网是什么样的网？

物联网（IoT）是英文Internet of Things的缩写。简单的说，它是指以某种方式将一切设备连接到互联网的意思，从智能手机和平板电脑（普通）到汽车和冰箱。

物联网主要功能在于如何将设备、服务、应用程序都连接到互联网，让其发挥更大的作用，至于将什么设备连入物联网以及连入原因几乎没有任何限制。

物联网提高生活质量的重要方式在于让数据共享变得更加容易：物联网将有助于简化我们的生活，从长远来看可以为我们处理一些琐碎的事情。

还是不明白？看以下例子：

健康监测：物联网意味着患者可以随时监控健康状态，及时发现问题，从而避免更严重问题出现，如果出现问题，医疗保健专业人员将会立即得知。

自动驾驶：你听说过自动驾驶汽车吗？它们通过连接到互联网，实时访问不断更新的地图数据库，以确保到达目的地的最佳路线。它们能够感知到其他自动驾驶车辆，能够通过特殊传感器来检测道路上的障碍物和交通标志、信号等，它们实际上比人为驾驶的汽车更加安全。

智慧农业：借鉴以前的一个例子，农民也可以通过物联网获益，可以使用特殊传感器告诉作物何时需要浇水（以及浇水量），然后通过自动供水系统精确地完成浇水，这时候，农民完全可以忙于其他事情。

所以，物联网正在积极改善各个行业的应用标准。以上三个例子只是物联网所能实现功能的一小部分而已。

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