部署规模下的实时边缘智能
实时边缘推理
直接在边缘设备上运行 AI 模型，无需依赖持续云连接，即可实现即时洞察与决策。
数据本地化与隐私
在边缘侧进行本地数据处理，降低数据暴露风险，满足注重隐私的部署需求。
降低云端与带宽负载
通过本地数据处理减少云端传输与带宽占用，有效控制重复性基础设施成本。
集中化模型生命周期管理
通过 AI Hub 上传、存储、分发并管理模型，支持跨分布式设备的批量部署。
预置模型与开放 API
使用预置参考模型和简单 API，加快集成速度，并支持按场景进行客户优化模型。
可扩展的多设备管理
借助面向分布式边缘运营设计的架构，从单设备部署扩展至多站点设备管理。
