本篇摘要

AI視覺(jué)產(chǎn)業(yè)背景：
AI視覺(jué)又稱(chēng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，已于安防、金融、制造、零售等多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃谩?br>2022年，AI視覺(jué)相關(guān)投融資熱潮全面復(fù)蘇，通用技術(shù)、工業(yè)與零售賽道熱度高企，持續(xù)受到資本青睞。2021年我國(guó)Al視覺(jué)產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模占整個(gè)人工智能行業(yè)的49.6%，達(dá)到990億元。
從資本熱度、市場(chǎng)規(guī)模、場(chǎng)景泛用、帶動(dòng)作用來(lái)說(shuō)，Al視覺(jué)已成為Al產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主戰(zhàn)場(chǎng)，未來(lái)增量動(dòng)力依然強(qiáng)勁。
端邊云協(xié)同的需求趨勢(shì)：
數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)量激增，邊緣計(jì)算剛需場(chǎng)景涌現(xiàn)。
邊緣計(jì)算可在本地提供IT服務(wù)、計(jì)算能力，減少上傳的數(shù)據(jù)量、節(jié)省網(wǎng)絡(luò)操作、服務(wù)交付的時(shí)間延遲，提高傳輸效率。企業(yè)可以選擇將算力下沉至更貼近設(shè)備端的邊緣計(jì)算，衍生出端邊-云的協(xié)同新模式。
端邊云協(xié)同的AI視覺(jué)產(chǎn)業(yè)：
產(chǎn)品模式一般可分為標(biāo)準(zhǔn)化SaaS產(chǎn)品與定制化解決方案兩類(lèi)。
行業(yè)客戶需根據(jù)自身IT信息化水平、需求定制化程度、產(chǎn)品付費(fèi)意愿、適用場(chǎng)景需求等因素考量選擇。具體到邊緣側(cè)部署上，A攝像頭出于功耗、散熱等因素考量，不會(huì)內(nèi)置過(guò)多算法，可處理簡(jiǎn)要前端場(chǎng)景；若對(duì)時(shí)延要求高且算法需求復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，則需搭建邊緣盒子或邊緣服務(wù)器。
本篇報(bào)告根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)與場(chǎng)景需求，對(duì)安防、工業(yè)、零售、機(jī)器人、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域展開(kāi)討論。
端邊云協(xié)同的技術(shù)與生態(tài)趨勢(shì)：
1）端邊云協(xié)同的AI視覺(jué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展依賴于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)、協(xié)同推理等邊緣Al技術(shù)發(fā)展；
2）端邊云協(xié)同的Al視覺(jué)應(yīng)用對(duì)算力和網(wǎng)絡(luò)部署提出了要求，算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將助力超低時(shí)延類(lèi)Al視覺(jué)應(yīng)用；
3）邊緣計(jì)算將進(jìn)入黃金發(fā)展期，在滿足靈活響應(yīng)、敏捷部署、時(shí)延成本的業(yè)務(wù)需求外，未來(lái)需進(jìn)一步關(guān)注邊緣服務(wù)的安全、可靠、可信等能力，構(gòu)建“可信邊緣計(jì)算”生態(tài)

（以上為本篇部分內(nèi)容，篇幅有限）

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