在過去的幾年中，人工智能（AI）系統在分析圖像和視頻，檢測和識別物體和人，并從他們所看到的內容中獲取可操作信息的數量急劇增加。

支持 AI 的視頻分析需要大量的計算資源。這就解釋了為什么早期的視頻分析主要發生在云中。不幸的是，雖然云計算為許多應用程序提供了優勢，但它并不適合延遲（響應速度）是一個問題的任務。使用云服務供應商執行基于云的視頻分析可能會導致 100 到 500 毫秒之間的延遲，這對于絕大多數任務關鍵型和安全關鍵型應用程序來說都是不可接受的。

還有一個事實是，現代視覺系統可能包含大量以4K或更高分辨率運行的高清攝像機。如果將所有這些信息上傳到云中進行分析，它將消耗大量帶寬，并且還會產生巨大的成本。

另一個問題是安全問題。每當您將數據傳輸到外部時，您都有被黑客入侵的風險。另一個非常重要的考慮因素是擁有一致的互聯網連接。在商業應用程序的情況下，失去互聯網連接很煩人。相比之下，在工業和運輸應用中，例如，如果您在云中執行支持AI的視頻分析，那么無法訪問Internet可能會導致受傷或死亡。

幸運的是，計算技術和AI算法的進步使得執行邊緣視頻分析（EVA）成為可能。也就是說，實時分析現場視頻。許多AI算法，如那些涉及矩陣運算的算法，都受益于并行處理。通過添加圖形處理單元（GPU），當今功能極其強大的微處理器單元（MPU）的功能可以大大提高，這些單元擁有數千個小型處理器，每個處理器都有自己的本地內存。然而，在這種情況下，GPU不用于操作圖形數據以進行顯示，而是以大規模并行方式執行視頻分析AI算法。

應用示例

EVA的使用正在迅速增加，預計在不久的將來將無處不在。使用凌華科技EVA系統的三個真實示例展示了EVA的功能如下：

海上鉆機提供極其惡劣的環境，包括沖擊、振動、嘈雜的電源、寬范圍的溫度波動、高濕度和鹽水。此外，除了僅支持低數據帶寬外，互聯網連接也是出了名的不可靠。

例如，配備凌華科技EVA系統的高分辨率相機可用于監控主鉆機組件。除了在人類進入禁區時發出警告外，該系統還可以觀察夾具連接到鉆井設備的速度和位置，并在出現任何不良情況時立即警告人類操作員。

高速列車具有許多好處，包括減少擁堵，改善流動性和提高生產力。矛盾的是，高速列車的問題在于它們以高速行駛，這意味著駕駛員幾乎沒有時間對軌道上的任何障礙物做出反應，例如動物，人類，落下的巖石，甚至軌道本身的變形。

考慮一列高速列車，以300公里/小時（186英里/小時）的速度行駛，相當于83米/秒（或273英尺/秒）。人類對感知到的問題的最快反應是200毫秒（0.2秒），這假設人類正在全神貫注地向前看，不眨眼，也沒有被任何事情分散注意力。假設更現實的響應時間為500毫秒，那么火車在這段時間內行駛的距離可能意味著生與死之間的差異。

高分辨率攝像機增強了凌華科技的AVA-5500 AI視頻分析平臺，該平臺配備了EGEX-MXM-P3000 GPU模塊，該模塊由英偉達? Quadro?嵌入式GPU提供支持，可以檢測到遠至一公里的賽道上的問題。結果類似于為駕駛員提供額外的一雙眼睛，永遠不會感到疲倦，永遠不會分心，也永遠不會休息。當然，這些EVA系統必須能夠應對惡劣的鐵路環境，包括沖擊、振動和嘈雜的電源。

今天的機場必須處理幾乎難以想象的交通量。例如，2019年，約有1.1億乘客通過哈茨菲爾德 - 杰克遜亞特蘭大國際機場;北京首都國際機場處理了1億人;同時約有8000萬人體驗了倫敦希思羅機場的樂趣。毫不奇怪，在機場周圍移動的人數，車輛和飛機的數量，以及其他飛機的到達和起飛，都存在很大的潛在問題。

幸運的是，凌華科技的MVP-6100-MXM邊緣計算平臺配備了EGM-MXM-P5000 GPU模塊，由NVIDIA? Quadro?嵌入式GPU提供支持，可以通過不斷監控跑道、滑行道和終端來檢測和識別潛在問題，從而幫助控制塔中的操作員。

來自安裝在控制塔頂部周圍的十臺攝像機的實時視頻饋送，每個攝像機的分辨率為4K，拼接在一起，以提供無縫的360度全景視圖。EVA的人工智能系統觀察人員，車輛和滑行飛機的運動，立即提醒人類操作員任何問題。

這比簡單地檢測諸如行李車正駛向滑行飛機之類的事實要復雜得多。與調度系統綁定在一起，EAV系統還可以知道哪些飛機被指示在哪些跑道上降落，起飛和滑行。例如，如果一架飛機被指示在某條跑道上起飛，但開始朝錯誤的方向前進，系統可以立即發出警報。在未來，EVA的AI系統可能會控制這種情況，并向操作機器的人類發出指令。

凌華科技的優勢

凌華科技為嵌入式計算、測試和測量以及自動化應用設計和制造各種產品。凌華科技的產品線包括計算機模塊、工業主板、數據采集模塊和完整的系統。就該公司的EVA解決方案而言，通過添加NVIDIA GPU，功能強大的英特爾微處理器的功能得到了顯著提升。

大多數工程師都熟悉 NVIDIA 現成的 GPU 卡及其集成的冷卻風扇。不幸的是，雖然功能強大，但這些卡不適合EVA應用，部分原因是現成卡通常只有兩年的商業壽命。此外，任何系統的冷卻風扇都會提供潛在的故障點。如果風扇停止工作，系統將停止工作;而且，如果系統停止工作，一切都會停止工作。

如上例所示，EVA系統通常部署在惡劣的環境中。為了解決這些問題，凌華科技的EVA解決方案采用堅固耐用的裝置，這些裝置經過全面認證，可在其目標環境中使用。此外，這些系統采用最先進的被動冷卻技術（無風扇）。

就EVA GPU子系統而言，凌華科技的工程師采用了英偉達的GPU，并將它們設計到比傳統顯卡小得多的電路板上。這些板提供等效的處理能力，同時消耗更少的功率，這允許它們采用被動冷卻。此外，凌華科技保證這些卡的商業壽命比傳統的圖形子系統長得多。

在接下來的幾年里，采用邊緣視頻分析的系統將部署在無數不同的位置，以執行大量的應用程序-所有這些都旨在使我們的生活更安全，更安全-而凌華科技將繼續處于這一激動人心的技術的最前沿。

審核編輯：郭婷