人工智能正從技術概念走向千行百業(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)源或服務交付位置的邊緣架構設計，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、能源調配、企業(yè)服務、物流運輸?shù)葢玫闹腔刍€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)的標準進行轉型，新建的智慧園區(qū)更是普遍強化在信息與通信技術（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，總體支出將達到 290 億美元。
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AI 應用的快速創(chuàng)新與拓展
在當前的智慧園區(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習的融合，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手段，使其能夠提高安全管理等關鍵系統(tǒng)的能力，同時降低成本。
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面向智慧園區(qū)應用場景的深度定制
智慧園區(qū)的建設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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異構化處理
智慧園區(qū)正在不斷融合 AI 等新型負載，以滿足不同場景的應用需求，這導致其復雜度快速上升。
在此趨勢下，任何一種單一架構的芯片已經難以滿足需求，跨 CPU、iGPU、VPU 等架構的異構化處理能力將會成為重要需求。
同時，智慧園區(qū)的基礎設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)同應用
以 5G、AI 的廣泛應用，以及云-網-邊-端協(xié)同為突出特征。在園區(qū)云的基礎上，智慧園區(qū)將通過 5G、邊緣計算等技術將部分數(shù)據(jù)轉移到邊緣端來處理，以縮短數(shù)據(jù)處理路徑，降低數(shù)字化應用的響應延遲，同時降低成本，在此基礎上運行AI、深度學習等應用，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)建設的重要方向之一，通過將計算機視覺、數(shù)據(jù)分析等應用集成在園區(qū)內的邊緣終端之中，園區(qū)能夠在滿足智慧園區(qū)應用的前提下，節(jié)省建設成本，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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