爱莫科技｜足“智”多“谋”的边缘计算

近日，英特尔AI开发者大会圆满结束，爱莫科技创始人兼 CEO 杨恒博士受邀发表「足“智”多“谋”的边缘计算」主题演讲。同期参与演讲的还有来自英特尔、百度、微软、亚马逊等知名企业嘉宾。

随着全球物联网和数字化的快速发展，各行业智能化转型的需求日益剧增。但依靠云计算的方式，也让许多企业面临着来自数据、算法、算力层面的问题，如：数据存储量大、存在隐私泄漏风险、数据传输成本和时延较高等。在这个情况下，边缘计算作为一种能在网络边缘分步式计算的技术，越发受到大家的推崇。

如今，伴随着神经网络与人工智能的进步、计算基础的完善以及物联网设备的广泛应用，边缘计算逐渐走向成熟。在边缘侧部署人工智能成为了产业变革的新势能，有效驱动运营响应能力。

在演讲中，杨恒博士从边缘计算的技术角度出发，分享爱莫科技如何结合产业实际需求，开发出解决实际问题且高效灵活的人工智能解决方案。

足“智” ｜ 富有智慧

近些年人工智能的发展如火如荼，通过深度学习范式不断训练AI模型，并将其部署到边缘设备中，大大提升了边缘计算的感知和分析能力，帮助企业高效洞察，快速响应。

爱莫科技独创的基于仿真系统的知识驱动人工智能平台，通过3D建模仿真训练，只需少量数据、算力与人力，就能打造高精度、泛化能力强的超细粒度目标识别算法。针对不同行业和场景，爱莫科技围绕人、物与事件开发丰富的人工智能识别算法，满足品牌商各种定制化的边缘计算需求。

当然，边缘计算也不止于算法，还需要出色的硬件支持。爱莫科技与英特尔联合打造边缘计算盒子，让实际场景部署变得简单。所有原始数据均在本地进行智能处理分析，有效保障了消费者隐私安全。

多“谋”｜ 谋划执行

边缘计算不仅要敏锐感知，还需要做到谋划执行。

爱莫科技专注高端定制的人工智能解决方案，在过往实践中积累了许多基于边缘计算部署模式下的人工智能方案，已成熟应用于快消零售、连锁门店、安防制造等行业和领域，助力企业快速实现数智化转型。

方案一：虚拟店长

基于摄像头+边缘计算+大数据云平台的方案，采用领先的AI能力，实现⻔店⼈货场全维度超细粒度的数据分析与洞察。

该方案借助摄像头及传感器采集数据，进行多模数据融合。再通过边缘计算，对门店客流、消费氛围等进行智能分析洞察。最后，实时反馈结果，帮助店铺即时运营调整。

目前，“虚拟店长”已成熟应用于连锁酒馆、新茶饮、便利店等行业，助力实现全场景多维度的数据洞察与运营策略优化。

方案二：一拍即核

在快消行业中，快消品的销售与其陈列情况息息相关，每个品牌都希望将自己的产品摆在最好的位置，并能实时了解市场与竞品情况。

爱莫科技基于边缘计算的“一拍即核”方案，客户通过布置AI摄像头的方式就能实时分析品牌的SKU、陈列位置、商品数量、竞品情况等，还能根据动销情况，进行断货缺货提醒。帮助品牌商实时监测，实时反馈，快速市场洞察。

基于爱莫超细粒度图像识别，“一拍即核”已实现对冰淇淋、饮料、食品等行业真实业务场景下，货架、堆箱、割箱、卧柜等复杂场景陈列的精准识别。

方案三：定制AI系统

根据不同的应用场合，爱莫科技提供高端AI全栈解决方案定制，以爱莫科技的 AI 算法优势为核⼼，实现基于视觉边缘计算的智能物联。

如针对工厂、学校等场合安全管理的“超级保安”，该方案通过24小时视频监测，对火灾、未按要求着装、非法闯入等异常情况识别分析，实现多端推送结果，实时警报，防患于未然。

在智能制造行业的应用也同样广泛，如针对产线人员操作规范智能检测、产品瑕疵智能检测、烟丝烟梗占比智能检测识别等，以边缘AI助力工厂智能化处理复杂且重复的工作。

目前，爱莫科技基于边缘计算部署模式的人工智能解决方案，已成功服务于华润、联合利华、香奈儿、东鹏饮料等100多家国内外知名企业，助力客户实现智能运营、降本提质以及实时的市场洞察。