人工智能正從技術(shù)概念走向千行百業(yè)，實現(xiàn)多場景的實際落地。這一過程中，將算力前置于更靠近數(shù)據(jù)源或服務(wù)交付位置的邊緣架構(gòu)設(shè)計，也以更敏捷的處理能力、更低的時延以及更佳的安全性在各類 AI 應(yīng)用解決方案商業(yè)化落地過程中備受矚目。
智慧園區(qū)是智慧聚合體，也是智慧城市的重要組成部分，其不僅推動了園區(qū)安防管理、能源調(diào)配、企業(yè)服務(wù)、物流運輸?shù)葢?yīng)用的智慧化，還吸引了越來越多的企業(yè)入駐。
中國各個地區(qū)的園區(qū)正在按照智慧園區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)型，新建的智慧園區(qū)更是普遍強化在信息與通信技術(shù)（ICT）上的投資。
IDC 數(shù)據(jù)顯示，2019-2023 年，中國智慧園區(qū)在ICT 上的總體支出將以年均 17.4% 的速度增長，到 2023 年，總體支出將達(dá)到 290 億美元。
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AI 應(yīng)用的快速創(chuàng)新與拓展
在當(dāng)前的智慧園區(qū)系統(tǒng)中，AI 正在扮演愈發(fā)重要的角色。尤其是計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的融合，正在賦予智慧園區(qū)自動化、智能化地發(fā)現(xiàn)、響應(yīng)和理解園區(qū)動態(tài)環(huán)境的能力，為園區(qū)管理者提供了一種高效的技術(shù)手段，使其能夠提高安全管理等關(guān)鍵系統(tǒng)的能力，同時降低成本。
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面向智慧園區(qū)應(yīng)用場景的深度定制
智慧園區(qū)的建設(shè)需求正在從大型園區(qū)擴展到中小型園區(qū)，甚至是單獨的商業(yè)樓宇。對于這些用戶而言，部署成熟、一站式的智慧園區(qū)方案更能滿足效率、經(jīng)濟性等方面的需求。
因此，這就需要智慧園區(qū)方案提供商針對不同園區(qū)的需求實現(xiàn)軟硬件的優(yōu)化組合，定制不同的智慧園區(qū)解決方案。
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異構(gòu)化處理
智慧園區(qū)正在不斷融合 AI 等新型負(fù)載，以滿足不同場景的應(yīng)用需求，這導(dǎo)致其復(fù)雜度快速上升。
在此趨勢下，任何一種單一架構(gòu)的芯片已經(jīng)難以滿足需求，跨 CPU、iGPU、VPU 等架構(gòu)的異構(gòu)化處理能力將會成為重要需求。
同時，智慧園區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施還需要通過軟件定義等方式，根據(jù)不同的計算需求動態(tài)改變資源的分配模式，在節(jié)約部署成本的同時，靈活滿足更多場景的需求。
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云邊端實現(xiàn)深度協(xié)同應(yīng)用
以 5G、AI 的廣泛應(yīng)用，以及云-網(wǎng)-邊-端協(xié)同為突出特征。在園區(qū)云的基礎(chǔ)上，智慧園區(qū)將通過 5G、邊緣計算等技術(shù)將部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到邊緣端來處理，以縮短數(shù)據(jù)處理路徑，降低數(shù)字化應(yīng)用的響應(yīng)延遲，同時降低成本，在此基礎(chǔ)上運行AI、深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用，實現(xiàn)園區(qū)運營的自動化控制以及決策。
邊緣計算是智慧園區(qū)建設(shè)的重要方向之一，通過將計算機視覺、數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用集成在園區(qū)內(nèi)的邊緣終端之中，園區(qū)能夠在滿足智慧園區(qū)應(yīng)用的前提下，節(jié)省建設(shè)成本，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，并實現(xiàn)更高的穩(wěn)定性。
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