基于小钴科技 AI-Box 的智慧园区解决方案 助力打造一站式创新园区

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“小钴科技与英特尔在 3D 视觉算法、生物识别、安防等领域开展了广泛的合作，实现了增强的安全性、性能、敏捷性的融合。未来，双方还将围绕边缘计算、物联网等领域进行更深入的合作，推动创新技术的持续落地，带来更加智慧的生活体验。”

— 陈俊逸

小钴科技董事长

概述  

为了给园区企业、居民提供更加便利、安全、高效、稳定的服务，促进资源的优化配置，园区正普遍加大在人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网、5G 等数字化创新技术方面的投资，打造智慧园区。边缘计算是智慧园区建设的重要方向之一，通过将计算机视觉、数据分析等应用集成在园区内的边缘终端之中，园区能够在满足智慧园区应用的前提下，节省建设成本，降低数据传输延迟，并实现更高的稳定性。

小钴科技与英特尔合作，推出了基于边缘计算的智慧园区解决方案，能够为园区提供网关路由、无线覆盖、私有云存储、媒体中心、智慧中枢等多种功能，帮助园区加速推进智慧园区建设。该解决方案采用了搭载英特尔® 赛扬® 处理器、英特尔® 酷睿™ 处理器、英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理器（VPU）的边缘计算终端智能 AI-Box，集成了目标检测、目标分类等多种 AI 算法，并通过英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版实现了深度学习推理性能优化，能够出色地满足智慧园区多种 AI 负载对性能的严苛要求。

背景：快速发展的智慧园区

中国智慧园区发展概况与趋势

智慧园区是智慧聚合体，也是智慧城市的重要组成部分，其不仅推动了园区安防管理、能源调配、企业服务、物流运输等应用的智慧化，还吸引了越来越多的企业入驻。中国各个地区的园区正在按照智慧园区的标准进行转型，新建的智慧园区更是普遍强化在信息与通信技术（ICT）上的投资。IDC 数据显示，2019-2023 年，中国智慧园区在ICT 上的总体支出将以年均 17.4% 的速度增长，到 2023 年，总体支出将达到 290 亿美元。

对于园区服务提供商而言，提供卓越的智慧园区服务不仅能够增强园区工作体验、生活质量，有助于营造安全、便利的公共环境，同时也提供了具有重要竞争力的增值性服务，带来了较高的商业效益。

从 ICT 应用的角度来看，目前中国的智慧园区建设突出呈现如下趋势：

AI 应用的快速创新与拓展

在当前的智慧园区系统中，AI 正在扮演愈发重要的角色。尤其是计算机视觉与深度学习的融合，正在赋予智慧园区自动化、智能化地发现、响应和理解园区动态环境的能力，为园区管理者提供了一种高效的技术手段，使其能够提高安全管理等关键系统的能力，同时降低成本。

面向智慧园区应用场景的深度定制

智慧园区的建设需求正在从大型园区扩展到中小型园区，甚至是单独的商业楼宇。对于这些用户而言，部署成熟、一站式的智慧园区方案更能满足效率、经济性等方面的需求。因此，这就需要智慧园区方案提供商针对不同园区的需求实现软硬件的优化组合，定制不同的智慧园区解决方案。

异构化处理

智慧园区正在不断融合 AI 等新型负载，以满足不同场景的应用需求，这导致其复杂度快速上升。在此趋势下，任何一种单一架构的芯片已经难以满足需求，跨 CPU、iGPU、VPU 等架构的异构化处理能力将会成为重要需求。同时，智慧园区的基础设施还需要通过软件定义等方式，根据不同的计算需求动态改变资源的分配模式，在节约部署成本的同时，灵活满足更多场景的需求。

云边端实现深度协同应用

以 5G、AI 的广泛应用，以及云-网-边-端协同为突出特征。在园区云的基础上，智慧园区将通过 5G、边缘计算等技术将部分数据转移到边缘端来处理，以缩短数据处理路径，降低数字化应用的响应延迟，同时降低成本，在此基础上运行AI、深度学习等应用，实现园区运营的自动化控制以及决策。

由边缘计算赋能的智慧园区建设

在智慧园区的整体技术架构中，边缘计算可以扮演重要角色。部署于智慧园区的边缘计算终端能够就近搜集并处理数据，降低数据上传到云端所带来的网络成本与延迟，减少数据在终端与云端交互过程中产生的数据安全隐患，降低网络中断所带来的负面影响。同时，智慧园区的各类应用在边缘节点的部署还有助于降低存储、网络、运输等各方面的成本。

通过边缘计算系统，智慧园区可以将计算机视觉、AI 等应用负载转移到边缘端运行，直接在边缘端对数据进行采集、转发、清洗、聚合、筛选等处理流程，从而支持智慧园区在响应实时性、数据安全性等方面的管理需要。例如，智慧园区能够将摄像头采集的视觉数据汇聚到 AI 边缘计算盒中，通过计算盒集成的算法进行 AI 推理，从而提供自动安全事件发现与预警、人流统计、体温检测等功能。

按照尺寸、功能等特点进行划分，目前面向智慧园区场景的边缘计算终端包括边缘服务器、边缘计算盒、边缘网关等多种形态，可以满足不同场景的应用需求。而相同的是，这些边缘终端普遍面临如下挑战：

在智慧园区的整体技术架构中，边缘计算可以扮演重要角色。部署于智慧园区的边缘计算终端能够就近搜集并处理数据，降低数据上传到云端所带来的网络成本与延迟，减少数据在终端与云端交互过程中产生的数据安全隐患，降低网络中断所带来的负面影响。同时，智慧园区的各类应用在边缘节点的部署还有助于降低存储、网络、运输等各方面的成本。

通过边缘计算系统，智慧园区可以将计算机视觉、AI 等应用负载转移到边缘端运行，直接在边缘端对数据进行采集、转发、清洗、聚合、筛选等处理流程，从而支持智慧园区在响应实时性、数据安全性等方面的管理需要。例如，智慧园区能够将摄像头采集的视觉数据汇聚到 AI 边缘计算盒中，通过计算盒集成的算法进行 AI 推理，从而提供自动安全事件发现与预警、人流统计、体温检测等功能。

按照尺寸、功能等特点进行划分，目前面向智慧园区场景的边缘计算终端包括边缘服务器、边缘计算盒、边缘网关等多种形态，可以满足不同场景的应用需求。而相同的是，这些边缘终端普遍面临如下挑战：

如何满足智慧园区各类负载对性能的巨大需求

随着更多负载从传统数据中心或云端转移到边缘端，边缘终端将面临巨大的性能压力。尤其是各类 AI 应用的算法模型正在日趋复杂化，数据规模快速增长，传统的边缘终端将很难满足其带来的性能需求。这就要求边缘终端强化对于创新硬件的支持，并对 AI 负载进行性能优化。

如何实现负载整合，降低边缘系统的复杂性与成本

为提供不同的功能，智慧园区通常会部署 4G/5G 路由器、交换机、AI 盒子、物联网网关、NAS 网络存储、网络录像机（NVR）等不同的设备，但是，这些设备会增加边缘系统的复杂性，并提升总体拥有成本（TCO）。如何通过负载整合的方式来简化边缘系统的构建，成为园区尤其是中小型园区所需要考虑的重要问题。

如何实现灵活、高效的部署

对于中小型园区而言，他们还需要考虑边缘计算系统部署的技术门槛、时间成本。将软件、硬件、AI 算法等集成在一体化平台中统一交付将有助于降低园区在整合边缘系统方面的成本，实现更加灵活、高效的部署。

如何提升系统的稳定性与可用性

由于要承载安全管理等关键应用，因此智慧园区边缘系统的稳定性、可用性至关重要，这要求方案能够较好地应对网络中断、网络拥堵等异常事件的影响，提供持续性服务。

解决方案：基于小钴科技 AI-Box 的智慧园区解决方案

方案概述

为了帮助园区敏捷、高效、低成本地通过边缘计算向智慧园区转型，小钴科技与英特尔合作，推出了基于小钴科技边缘计算终端智能 AI-Box 的一站式智慧园区解决方案。该方案以 “AI算法 + IoT 智能硬件 + 应用软件 + 数据平台” 的方式实现人工智能技术与产品的落地，使用 3D 可视技术搭建物联管控智慧化新园区。

在该解决方案的支撑下，用户能够全面接入环境监测、照明、电梯、消防、门禁、给排水、供配电等子系统及物联设备设施，将其纳入统一的管理体系之内，并采集这些系统与设备的数据，实现由数据驱动的服务。在对数据进行处理与分析之后，该方案还能帮助用户构建统一的数据运营管理中心，提供统一的入口，展示管理者关注的系统运行核心指标和告警故障信息，提供各系统快速概览和快捷功能入口，并进行可视化展示。

具体而言，该解决方案涵盖以下子系统，可以满足智慧园区的不同需求：

• 环境监测系统：以物联化为网，全面抓取环保数据，支持实现园区温湿度、空气质量、光照、降雨量等环境因素的统一监测，加强园区环境感知能力，提高信息资源共享的水平和能力，并为园区内其他系统提供数据支持。

• 视频安全管理系统：可以支持出入安全管理、智能门禁管理、重点区域态势管理等功能，并能够实现告警联动，提高园区管理者的应急响应能力，提升园区的整体安全水平。

• 智慧消防系统：能够对消防通道等重点区域实现视频能力的覆盖，在发生消防应急情况时，可以自动触发多种预警方式，从而提升消防效果，降低人力等资源的投入。

• 智慧人行系统：提供聚合通行权限的一码通通行方案，园区的居民能够在权限获得认证之后自动通行，提高通行效率。

• 智慧车行系统：能够对多个停车厂商进行统一管理，联动一码通平台，实现车辆出入放行智能化和自动化。

• 能耗管理系统：集中展示区域内能源使用概览及能源流向，呈现综合能源使用效率，能源使用与费用构成等，还可以管理区域内关键能源基础设施，包括各个电力配电房、变电站、水、燃气等基础设施，当出现异常报警时，系统启动报警与工单机制，跟踪处理。还可以实现预付费与集抄管理应用，并进行能效分析。

• 电梯管理系统：对于电梯状态进行实时管理，能够实现维保时间自动提醒，还可以在故障发生时触发自动告警。

• 智能充电桩系统：提供智能安全稳定的群充群控充电模式，为高效充电运营服务提供可靠的技术支持。小钴一站式智慧园区解决方案还能够实现不同系统、设备之间的智慧联动，构建智慧节能、智慧安全、智慧消防、智慧通行、智慧环境等智慧场景应用新体验。

小钴边缘计算终端智能 AI-Box作为该方案的核心载体，小钴边缘计算终端智能 AI-Box 是用于视频监控分析、商显接入、无线网络覆盖等多功能多场景应用的智能网关产品。智能网关汇集网关路由、无线覆盖、私有云存储、媒体中心、智慧中枢等功能为一体，打造未来智慧 AI场景的核心大脑。

小钴边缘计算终端智能 AI-Box 支持 WiFi 6、BLE5.0、Zigbee3.0 多种协议无线覆盖，支持 HDMI 输出、802.11atPoE 供电、数据存储、加密。AI-Box 融合了英特尔® Movidius™

Myriad™ X 视觉处理器与英特尔® 赛扬®/酷睿™ 处理器的视频编解码和控制处理能力，利用自研目标检测和分类 AI 算法，实现城市、社区、园区中人、车、物的检测与识别，有效提升视频监控的性价比和分析效率，增强算法移植的灵活性和多样性。

多种无线通讯的接入能力为复杂的网络环境提供了最优秀的组网方案，有效降低了无线组网的难度和成本。

按照智慧园区对于性能、功能的不同需求，该解决方案提供了AI-Box 基础版、AI-Box Pro 两种产品选项：

● AI-Box 基础版

该边缘计算盒搭载了英特尔® 赛扬® N3450 处理器、英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理器 MA2485，同时片上集成了内存，支持 HDMI、SD 卡扩展、RS232串口、WiFi、LTE、电源、RJ45 等接口。AI-Box 作为边缘服务器，通过路由器连接多路 IP 摄像头，AI-Box将处理后的结构化数据发送给监控分析平台。

整体而言，AI-Box 基础版具备尺寸小巧、接口丰富、易于使用、多架构模式、高性能、强大 AI 推理性能、多平台支持、灵活部署等优势，在实际组网中能够与路由器搭配使用，接受路由器转发的摄像头采集的视觉数据，并进行数据处理，这些数据还能传输到云端的监控分析平台进行进一步分析，构建云边端的融合应用架构。

● AI-Box Pro

搭 载 了 英 特 尔 ® 酷 睿 ™ i 5 处 理 器 、 基 于 英 特 尔 ®Movidius™ Myriad™ X 视觉处理器 MA2485 的视觉加速卡（英特尔® Vision Accelerator Design），能够替代传统解决方案中所需的多个不同类型的设备，例如4G/5G 路由器、交换机、AI 盒子、物联网网关、NAS网络存储、网络录像机（NVR）等，有效帮助客户减少总体拥有成本和长期维护成本。AI-Box Pro 作为边缘服务器的同时，还能提供多种无线网络覆盖的能力、支持HDMI 连接商用显示器，支持 PoE 为周边设备供电；在连接互联网异常的情况下，支持自动切换到移动通讯网络。

AI-Box Pro 具备的优势还包括：

• 无风扇设计：采用高密度散热齿无风扇散热，加固级铝金属机壳，具备更强的防腐、防锈、抗干扰优势，避免噪声及灰尘污染；

• 全板载器件：兼容性、稳定性更好，强大的工业级抗震能力；

• 无线缆设计：整机全部无线缆连接，提高生产制造品质，保证产品完整性、可靠性；

• 易于布局：整机体积小巧，不受空间局限，安全易维护。

小钴科技边缘计算终端智能 AI-Box 不仅能够整合路由、网关、管理等负载，还可以集成目标检测、目标分类等多种 AI 算法，满足不同的管理需要。例如，小钴边缘计算终端智能 AI-Box 能够整合摔倒检测算法，在检测到摔倒之后会自动进行告警，提醒相关人员进行及时处置，更好地保护用户的生命健康。

集成英特尔® 技术 实现更高的性能、灵活性集成于小钴科技 AI-Box/AI-Box Pro 的英特尔® 赛扬®/酷睿™处理器支持不同的操作系统平台和广泛的负载需求，为用户提供了广泛的产品性能选择。这些处理器不仅具有强大的计算能力，还具有低功耗、性价比高和安全可靠等特点，基于这些处理器的小钴科技 AI-Box/AI-Box Pro 能够在边缘场景的限制下，充分胜任多量数据的计算、存储与转发等功能，支持边缘系统可靠稳定地运行。

英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理器拥有神经计算引擎，专为高速、低功耗且不牺牲精确度地运行基于深度学习的神经网络而设计。在低功耗的基础上，该处理器提供了强大的SHAVE DSP 处理器、多核异构同质片上内存、固定功能成像和视觉加速器，可以实现高速神经网络运算和强大的图像处理运算能力。

小钴科技的测试数据显示，在使用了英特尔芯片后，小钴边缘计算终端智能 AI-Box 网口传输速度达到950MB/s，处理器性能综合得分高达 39985，USB3.0 读写速度分别达到 111.2（MB/s）与 113.7（MB/s）²。

小钴科技还将 PC 端训练的模型通过 OpenVINO™ 工具套件进行模型转换优化，并通过小钴边缘计算终端智能 AI-Box 进行边缘端部署。OpenVINO™ 工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、递归网络和基于注意力的网络，可跨英特尔® 硬件扩展计算机视觉和非视觉工作负载，从而大幅提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速。

小钴科技针对不同 AI 模型的性能测试证明，OpenVINO™ 工具套件能够显著加速英特尔® 平台的性能表现，性能提升幅度可达到近 1 倍。结合创新硬件选型，AI-Box 能够将计算机视觉相关深度学习性能提升达 19 倍以上。

此外，针对 AI-Box 的设计需求，英特尔还提供了英特尔® 视频 AI 计算盒，包括英特尔® Media SDK、英特尔® SystemStudio 在内的一系列开发及调优工具，可以帮助开发人员及客户灵活选择，优化部署，缩短开发时间及成本，支持多元化的计算需求和不同的应用场景。该计算盒能够有效承载智能视频分析等应用所需的高密度计算负载，赋予边缘 AI 更为卓越的算力。

应用实践：高效满足多种负载要求

目前，小钴边缘计算终端智能 AI-Box 已经被多个园区用于热成像多人测温系统、管理数据接入与分析等应用之中，在智慧园区的建设中扮演了重要角色。

英特尔 Tech House 展馆智能测温

展馆使用了小钴边缘计算终端智能 AI-Box 来承载热成像多人测温系统，该系统部署于通道闸，并将深度神经网络推理算法集成于 AI-Box 中，能够代替人工手持体温枪的操作，实现真正的 “非接触式”的体温测量操作。其支持体温异常自定报警，秒级检测速度，测温数据实时上传，并实现集中式测温数据管理，助力场馆的防疫工作。

某智慧园区项目 3D 视觉中枢平台

智慧园区通过小钴边缘计算终端智能 AI-Box 来承载建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM），并将访客信息、车辆与车位信息、工单信息、电子围栏信息等数据集成到基于 AI-Box 的统一管理平台上，在边缘平台中对于这些数据进行即时分析，并通过数据可视化系统集中展示到大屏上，发挥了 “管理中枢” 的重要作用。

总体而言，小钴边缘计算终端智能 AI-Box 能够为智慧园区带来如下收益：

• 可以高效运行目标检测、目标分类等 AI 算法，实现对于多路视频的快速 AI 分析，以及及时告警。

• 整合 AI 分析、网络等多种功能，降低在基础设施方面的建设与改造投入，获得更好的经济性。

• 面向工业场景的高可靠设计，全板载器件、无线缆设计、易于布局，支持宽温，具备更强防腐、防锈、抗干扰能力，避免噪声及灰尘污染，可显著提升系统的稳定性与可用性。

展望：助力打造一站式智慧园区

智慧园区发展是一个持续的过程，对未来的经济增长、公民参与和服务交付至关重要。在数字化创新技术的推动下，越来越多的产业园区向智慧园区演进，通过园区内智慧化设备的部署、智慧化应用的落地以及智慧驱动型战略的实施，改善园区的空间、能源、数据、人力等资源的组织与调配能力，重塑园区的建设、管理与运营模式，实现园区不同模块的互联互通与开放共享。

目前，小钴科技正在致力于在小钴智慧园区方案中集成更多、更先进的 AI 算法，满足更多场景下的智慧园区应用。例如，小钴科技 AI-Box 能够集成电瓶车入梯检测算法，接入电梯网络摄像机的图像数据进行 AI 分析，对禁止入梯的电瓶车进行精准检测，同时排除自行车、婴儿车、轮椅等对象，以更好地满足合规性要求，降低电瓶车带来的安全隐患。该应用还能实现相机遮挡报警、语音对讲、声光警戒等功能，让电梯运行更加安全。

小钴科技将在深研基于英特尔芯片赋能的 3D 视觉技术及边缘计算能力的同时，加深与英特尔相关生态伙伴的合作，以 “AI算法 + IoT 智能硬件 + 应用软件 + 数据平台” 的方式实现人工智能技术与产品的落地，用 3D 可视技术搭建物联管控智慧化新园区。

英特尔正在通过与小钴科技生态合作伙伴的紧密合作，帮助园区构建面向未来的智慧园区核心服务与基础设施，以供建设者、运营者进行战略设计。英特尔还为基础设施提供带有选项的边缘到云端框架，并通过最佳实践的分享，推动物联网、网络和通信、应用、数据管理、计算、分析和安全性等领域的创新技术在智慧城市、智慧园区内的应用，全面满足城市、园区提升经济效益、社会效益、环境效益等多种效益的综合需求。