交通运输

边缘 AI 可用于解决各种垂直市场的问题。在制造业中，它提供工艺优化、实时数据可视化以及供应链管理优势。在医疗领域，它可以为更好的诊断工具和患者管理系统提供助力，缓解医护人员过重的压力。对于智慧城市而言，边缘 AI 有助于解决从交通拥堵和能源效率到公共健康和安全的各种问题。

但讽刺的是，尽管边缘 AI 具有广泛的适用性和优势，但这些解决方案通常难以应用于工厂、医院和城市街道。简而言之，这些行业中很少有系统集成商 (SI) 和组织拥有构建端到端边缘解决方案所需的内部资源。

面向数字化转型的智能网络和边缘 AI 解决方案提供商 AEWIN 的产品营销经理 Tiana Shao 说：“人们在边缘 AI 方面的经验越来越丰富，但掌握全部资源的企业或 SI 仍然很少。他们可能了解硬件，但不懂如何构建合适的 AI 应用程序。或者，他们可能是 AI 软件专家，但不确定如何选择满足最终用户要求的硬件。”

但是，一体化边缘 AI 平台可能正是填补这个数字化转型技能缺口的关键所在。这些综合平台支持基于安全可靠硬件的灵活高性能边缘 AI 解决方案，简化了产品开发工作并加快了上市速度。

迎接边缘 AI 解决方案开发的挑战

简化边缘 AI 产品工程设计的关键在于构建一个平台，让您在这个过程中最难的部分（AI 软件开发、设备优化、性能增强和灵活设计）领先一步。

一体化平台借助硬件专家和 AI 专家的优势实现了这个目标。例如，虽然 AEWIN 拥有边缘硬件方面的专业知识，但 AI 软件开发对该公司来说较为困难。因此，该公司与 AI 专家 InfinitiesSoft 合作，将其 AI 软件堆栈整合到解决方案中。这样，AEWIN 能够提供可以同时解决硬件和软件挑战的平台，加快了开发速度并为各种处理器和服务器提供了设备优化。

在硬件方面，该解决方案还利用了英特尔^® 处理器的功能。Shao 说这带来了几项优势：

“计算速度对边缘 AI 极其重要，英特尔处理器帮助我们构建了非常适合边缘应用的高性能计算平台。此外，这些处理器提供重要的安全功能，如英特尔^® Software Guard Extensions（英特尔^® SGX）、英特尔^® Platform Firmware Resilience (英特尔^® PFR) 以及执行控制。”

最后，一体化平台构建时考虑了灵活性，因为它们必须适应各种用例。例如，AEWIN 平台可在几乎任何边缘环境中安装，并带有用于网络接口卡和基于硬件的加速器的扩展槽。

Shao 说：“这是一个提供多种选择的平台。毫无疑问，不同的最终用户将有不同的需求。我们设计的解决方案可以根据客户需求进行定制。”

最终结果是，即使需要相对复杂的解决方案，该平台也可用于多种场景。

在更短时间内让城市更智能

该平台实际应用的一个例子是 AEWIN 的智能交通管理用例。

全球各地的城市都面临着解决城市交通问题，缓解通勤拥堵，改善生活质量以及减少碳排放以实现可持续发展目标的压力。边缘 AI 驱动的交通管理系统提供了一种富有前景的方法，可应对这种挑战，但在设计和实施方面的技术要求极高。遗憾的是，这使系统集成商和城市管理者回避了本来可以解决这些问题的有效途径。

但是，使用像 AEWIN 这样的一体化边缘 AI 平台，SI 和城市可以共同合作，在更短的时间内开发定制交通管理解决方案。

该平台支持边缘交通摄像头视频的实时计算机视觉处理，免除了向云端发送大量原始数据以进行处理的必要。同时，AI 软件堆栈可用于构建定制解决方案，无需漫长的开发过程，提供数据可视化、交通流量优化、交通控制信号集成以及发现交通违规时自动警报等功能。

Shao 说：“智慧城市的交通管理只是其中一个可能用例，但这是一个很好的例子，说明一体化平台可以帮助 SI 在需要复杂解决方案时加快上市速度，并构建以后可以销售给其他客户的可扩展、可重复产品。”

数字化转型的多功能工具

边缘 AI 的多功能性意味着它可用于解决几乎任何环境中的业务问题。一体化平台消除了传统边缘 AI 实施中的许多障碍，将有助于提高多个行业的 AI 采用率并推动其数字化转型，并为 SI 和解决方案提供商提供盈利机会。

长期而言，这些平台使边缘 AI 触手可及，也将有助于推动下一波数字化转型。AEWIN 预计其边缘 AI 设备将支持数字孪生等新一代技术，数字孪生是物理设备的虚拟表示。Shao 解释说，数字孪生支持实时模拟、精确预测分析以及更有效的自动化，为医疗、汽车工程、制造和智慧城市领域带来了巨大优势。

Shao 说：“数字孪生技术需要强大、可靠的边缘 AI 服务器来进行大量实时数据的处理，以及相当复杂的 AI 软件开发。因此到目前为止，数字孪生对大多数组织来说是不可能的事情，但未来的一体化边缘 AI 解决方案将使这种激动人心的技术触手可及。”

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。