云天励飞的“天舟”一体机实现32Tops算力，清新互联的应急布控球在河南水灾中实现灾情立体化监控。边缘AI正将安防从“看得见”推向“看得懂”的智能新阶段。

随着人工智能与物联网技术的深度融合，安全监控系统正经历从集中式处理到分布式智能的根本性转变。边缘人工智能将计算能力下沉至数据产生源头，实现了低延迟响应、带宽优化和隐私保护的多重突破。

目前，我国边缘计算市场规模已达436.4亿元，其中边缘硬件市场为290.2亿元，边缘软件与服务市场规模达146.2亿元。据Gartner预测，到2025年，75%的数据将产生于边缘，智能安防正迎来前所未有的发展机遇。

01 边缘AI的技术原理与架构革新

边缘AI的核心在于重构计算层级，将智能分析能力从云端迁移至网络边缘。传统安防系统依赖将视频数据上传至中心服务器进行分析，而边缘AI直接在摄像头、传感器等终端设备上完成数据处理和决策。

云天励飞推出的“天舟”大模型推理一体机体现了这一技术趋势。该产品内置IPU-X2000加速卡，峰值算力达32Tops@int8，单卡支持40路1080P视频解析，适配Transformer模型、BEV模型等各类不同架构的主流模型，实现大模型在安防场景的低成本部署。

云边端协同成为新一代智能安防的架构特征。中移集成打造的5G移动社防智能系统构建了“端-边-云”智能协同框架，通过5G边缘引擎提供终端安全感知接入和边缘AI处理能力，端边协同平台实现数据和AI协同管理，实战应用平台则提供公共安全AI多维研判能力。

边缘AI架构有效解决了传统安防的带宽瓶颈问题。以高清摄像头为例，单路视频流每天可产生数百GB数据，全部上传至云端将占用大量网络资源。边缘AI通过本地分析筛选出关键信息，仅将报警事件和相关数据上传，带宽占用降低超过70%。

02 边缘AI在安防领域的核心优势

低延迟实时响应

边缘AI将分析决策放在数据源头，大幅降低系统响应时间。在智能交通管理场景中，边缘设备能在毫秒级内识别交通事故或违章行为，并立即触发预警系统。这种实时性对于应急指挥和公共安全至关重要。

清新互联在河南水灾救援中使用的应急布控球，通过本地智能分析实现灾情立体化监控，即使在没有稳定网络的环境下也能独立运行，为救援决策提供实时现场数据。

数据安全与隐私保护

边缘AI通过本地处理敏感数据，有效降低隐私泄露风险。360家庭安全大脑采用Re-ID算法，在看不清人脸的情况下，根据衣着和形态特征进行人员关联，减少了对清晰人脸数据的依赖，增强了隐私保护。

亚略特的“芯-端-云生物识别安全框架”从算法、芯片、引擎等多个角度提供数据安全保障，替代传统的口令验证方式，提高“人”与系统间的“实人认证”安全性。

灵活部署与弱网适应性

边缘AI设备不依赖稳定的网络连接，适合在偏远地区或移动场景中部署。清新互联的智能视频系统具有车牌识别、安全帽识别、抽烟检测等功能，在移动执法监控、应急指挥调度等网络条件不稳定的场景中表现出色。

海康威视的AI Cloud框架通过云中心、边缘域和边缘节点三部分协同，实现端到中心的边缘计算+云计算，有效缓解用户网络压力和数据分级压力。

03 智能安防的关键应用场景

公共安全与警务管理

云天励飞的“深目智能视频巡逻应用”采用 “小模型+大模型” 结合的方式，先用小模型初步筛选视频中的风险行为，再利用大模型进行推理分析，助力民警提升主动防范效率。

在移动巡防场景，中移集成的5G移动社防系统通过5G边缘网关实现警务终端、监控采集设备的安全接入，利用端边协同平台实现现场巡防场景的协同布控，通过实战应用平台实现重点人员、异常事件的智能预警。

交通治理与城市管理

云天励飞的“电动自行车交通治理解决方案”利用大模型技术，可全天候监测电动自行车骑行违规行为并预警，形成科学的治理报告，降低交通事故率。

亚略特的智慧冷链管理系统通过智能感知设备，准确识别出冷链系统中各类监管问题，如员工不戴口罩、非授权人员闯入等，结合预警和车辆自动识别登记溯源功能，提高食品安全监管能力。

应急响应与灾害管理

清新互联在河南水灾救援中部署的4G/5G应急布控球，实现对救灾现场全景化监控，通过立体化监控系统帮助后端管理人员快速掌握救援进度，并通过语音对讲实现远程指挥。

应急救援人员佩戴的“无线单兵手持终端”，可实现前端救援人员与后端指挥中心的流畅通讯，弥补救援现场监控死角，提升协同救援效率。

04 边缘AI面临的技术挑战与解决方案

算法适配与模型优化

边缘设备计算资源有限，需要轻量化模型设计。云天励飞通过大小模型结合的方式，在边缘端部署轻量模型进行初步筛选，复杂分析任务交由大模型处理，平衡了计算效率和准确性。

亚略特针对不同场景需求开发定制化算法，其智慧内保信息系统具备前端数据采集、分析研判、多重预警机制等功能，可对内保单位各要素进行智慧管理，构建精准化管控体系。

系统兼容与标准化

边缘AI设备需要与现有安防系统无缝对接。360家庭安全大脑兼容ONVIF、RTSP协议，支持上千种智能摄像机，前后装场景都可以方便集成，降低了部署门槛。

行业标准化进程也在加速推进。中国照明学会已批准《淡彩光应用技术标准》立项，将为情绪照明领域的规范化发展提供依据。

能耗与散热管理

边缘设备常需7×24小时不间断运行，能耗控制至关重要。亚略特的AI生物识别安全芯片Bione?具有高性能、低功耗特点，适合长期部署于各种环境。

云天励飞的“天舟”一体机采用高效散热设计，保证设备在长时间高负载运行下的稳定性，满足监所、督察、交管等场景的严苛要求。

05 边缘智能安防的未来发展趋势

5G与边缘AI深度融合

5G网络的高带宽、低延迟特性将极大增强边缘AI能力。中移集成的5G边缘引擎为终端设备提供安全接入和AI处理能力，为智能安防应用创新奠定基础。

5G网络切片技术可使不同安防应用获得定制化网络资源保障，关键任务如应急指挥可获得更高优先级，确保在网络拥堵时仍能稳定运行。

AI大模型边缘化部署

大模型边缘化部署成为重要方向。云天励飞推出的“天舟”大模型推理一体机，实现大模型在边缘侧的高效运行，推动AI在安防场景的深度应用。

多模态融合技术将进一步增强边缘AI的感知能力。亚略特的情感计算系统基于前庭反馈生物电信号提取和微表情识别技术，可通过几分钟的问答生成心理检测报告，拓展了安防系统的应用边界。

自主决策与协同智能

未来边缘AI系统将向自主决策方向发展。360家庭安全大脑可自动分析记录家庭活动，区分重要事件与日常行为，减少误报干扰，实现更智能的安防监控。

边缘节点间的协同智能也将成为重点。海康威视的云边端一体化架构旨在屏蔽分布式异构基础设施差异，实现资源统一管理、数据自由流通，满足用户多样化、实时敏捷的业务需求。

边缘AI正在重塑智能安防的底层逻辑，从“被动记录”转向“主动防护”。随着技术不断成熟，边缘智能安防将向更自主、更协同、更人性化的方向演进。

未来，随着5G-A和6G技术的商用推进，边缘AI的实时性和可靠性将进一步提升，智能安防有望实现从“城市大脑”到“细胞级”智能的全面覆盖，为构建更安全、更智能的社会环境提供技术支撑。