教育新闻网AI芯片组使设备和系统能够更好地了解周围的环境和用户角色，以执行不断改进的安全功能-特别是使安全摄像机无需明确编程的算法即可学习。
毫无疑问，人工智能和深度学习技术的现代进步使组织能够极大地扩展其防御能力，并更好地支持安全城市和智能空间。在检测不断发展的威胁，自动发现，应对动态攻击甚至为IT专业人员腾出时间之间，由AI推动的自动化一直是系统防御者的福音。
这些芯片组创新中的许多创新都诞生于消费市场，在这些市场中，它们被用于自动驾驶汽车等前沿应用，而人工智能在其中是如此重要。最重要的是，这些芯片组可在边缘而不是在数据中心内实现AI和深度学习分析。
什么是Edge AI
边缘处理在设备内部进行，安全数据在本地进行处理，而无需将数据上传到云服务以进行进一步处理。私有云或混合云是分散式的，其中仍有一部分数据仍在处理中，从而节省了带宽和边缘设备与云服务之间的延迟。这是5G将会影响我们行业的领域，它会在将来可能的时候隐藏延迟，并减少数据传输过程中的数据包丢失问题并增强数据安全性。
Edge AI在电子安全和智能家居设备方面受到广泛青睐，并且是自动驾驶汽车的必需品。将Edge AI与基于对象的存储相结合可以创建广泛的元数据，无论位置如何，都可以对其进行搜索，索引和处理。
Edge AI和IoT融合在一起
应用物联网(AIoT)将Edge AI和物联网融合在一起。在诸如灯泡，显示器，摄像机和声学传感器等产品中，新型高效AI芯片组为它们提供了支持，它们使高效的语音助手激活成为可能。
在房间内“打开警报”会触发扬声器自身内嵌的小型AI加速器芯片，以激活周边安全功能。“打开出口路径”立即使该设施武装起来，但使用该芯片组识别具有灯泡功能的灯泡所点亮的安全出口路径，它们本身具有20-30个动作关键字的能力。尽管声音或图像可能是从Internet服务流式传输或本地捕获的，但是识别是完全在设备上处理的。这改善了整体安全体验：低延迟，并且完全响应用户的需求。
功能强大的Edge AI硬件可用于许多设备，包括智能手机，LPR和交通机器视觉相机，ToF(飞行时间)相机。对于许多这样的平台，边缘处理性能可提供每秒200张图像的性能，并且准确性从50%提高到了99%以上，从而大大减少了对昂贵的视频管理应用程序许可的需求。
