图为信息科技是一家 AI 边缘计算方案解决商。本案例中主要通过 NVIDIA Jetson 核心模块，实现视频低时延传输和智能分析。本案例主要应用了 NVIDIA Jetson 系列的 Jetson Nano 、 Xavier NX 、 AGX Xavier 核心模块，以及 Deepstream 、 Gstreamer 软件平台。
图为信息科技（深圳）有限公司成立于 2011 年，是领先的 AI 应用解决方案提供商。致力于通过 AI 赋能商业和个人，让每个企业都能够用采用 AI 。
该公司汇聚了一批关注视觉处理相关核心算法和边缘计算领域的高端人才。目前自主研发的主要产品是基于 NVIDIA Jetson 系列（边缘计算）的整套解决方案，包括智能小车、图为智盒、机器人方案等。这些产品广泛应用于基于计算机视觉的 AI 监测设备、基于人脸识别和行为识别，以及机器人、无人机、无人驾驶、便携医疗、无人送货车、智慧零售等领域。
图为科技和国内外很多知名高校及研究机构已签订了战略合作备忘录，形成了产学研一体化发展。该公司自主研发的核心算法包括人脸识别、抽烟行为识别、是否佩戴安全帽识别、物体识别、基于图像数据的三维建图（ VSLAM ）、路径规划、自动避障、语音识别等技术已广泛应用于各种细分领域。同时，科研团队在 AI 视觉处理领域深耕不缀，技术沉淀积累丰厚。 AI 视觉处理解决方案也被广泛应用于与图形图像处理相关的行业，帮助相关的传统行业早日实现 AI+。
突破传统网络架构，视觉数据处理能力待提升
目前传统的网络架构采用了基于云计算的执行模式，通过将 AI 服务部署在云端，依托于云端服务器集群丰富的硬件资源来处理计算请求。这虽然解决了硬件资源不足的问题，但云端服务器地理位置偏远的特性造成了额外的时延，导致基于云计算的架构无法满足实时服务的需求，同时对网络带宽带来相当大的挑战。要解决这个问题，可通过引入边缘计算技术来支撑 AI 服务，在网络边缘分布式部署大量的边缘节点，从而向资源受限的终端设备提供支持来实现边缘智能。
其实，边缘计算的本质与 AI 、物联网密切相关。而目前 AI 应用更多的是依靠云端，边缘计算则是将智能从云端转向边缘。未来，如果没有边缘计算的支持，将会有很多应用可能都无法实现。例如：自动驾驶、远程医疗以及智慧城市等。
图为信息科技在目前的解决方案中将数据传输时延优化至 80-120ms ，并针对数据结构化处理，过滤大量无用数据，提取精准数据，减少宽带传输压力，结构化之后再加密传输，解决了网络传输带来的安全问题。
Jetson 助力视频数据低时延传输，提高智能分析标准
图为信息科技专注于 AI 边缘计算解决方案的开发、制造、销售与服务。目前采用 NVIDIA Jetson 系列核心模块推出的图为智盒 T100 、 T503 、 T600 等产品，对于低时延和智能分析已创造出了更高标准。从数据采集到处理、传输、应用仅需 80-120ms ，远程操作如同亲临现场，感知不到任何延迟。要实现 AI ，仅仅解决延时问题是远远不够的，图为科技针对视频数据即时结构化处理进行不断的研究和提升。目前通过 IP Camera, GSML 等摄像头采集数据，运用 Jetson 强大的解码与 AI 处理能力，可以解码 1080P ， 30FPS 8-32 路，将采集到的数据经过目标检测、目标追踪等算法推理，转化为结构化数据在本地保存，或传输到云端服务器保存。无需将原始视频数据全部上传远程服务器，有效缓解了网络带宽压力。将视频数据结构化之后再加密传输，也解决了网络传输带来的安全问题。
基于 NVIDIA Jetson 核心模块的图为智盒还具备以下优势：
图为信息科技 CEO 苏世鹏表示：“使用 NVIDIA Jetson 系列核心模块和 Deepstream 、 Gstreamer 软件平台极大提升了视觉数据处理能力，优化了数据传输时延和结构化数据分析处理效率，进一步提升了物联网在 AI 领域的部署能力。使得我们在 AI 边缘计算领域不断地创新产品，拓展物联网智能化应用场景。通过增强边缘计算的 AI 处理能力，降低企业运营成本提高生产效率，让更多相关传统行业早日享受到 AI 带来的便捷。基于 NVIDIA Jetson 系列核心模块的图为智盒产品可广泛应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇等自主化机器，是边缘端部署 AI 算力进行深度学习的理想载体。”
