在数字化浪潮的推动下，边缘计算与人工智能的深度融合正在成为推动智能社会发展的新动力。

边缘计算通过将数据处理和分析任务从中心服务器转移到更接近数据源的端侧，从而显著降低数据传输延迟，提高了响应速度和安全隐私性。在人工智能的加持下，边缘计算能够进行更加精确和高效的数据处理，从而在安防监控、零售、城市治理、交通管理和车载系统智能化等方面展现出巨大潜力。

例如安防监控领域里，智能摄像头不仅能捕捉高清图像，还能利用边缘计算和人工智能技术进行实时图像分析，减少人力监控成本，提高安防系统的智能化水平，为预防和应对紧急事件提供强有力的支持。

尽管人工智能技术为边缘计算应用落地开辟了新途径，但其在终端设备上的广泛应用仍面临模型优化与压缩、系统集成与兼容性、成本效益和能源效率等技术挑战。

智慧安监越线检测案例示意

采用搭载阿加犀边缘智能工具链的高通平台物联网开发板，或可有效攻破上述难题，帮助开发者快速打造出高性价比的智能边缘计算产品和解决方案，实现对业务场景中如打架、摔倒、抽烟、离岗、玩手机、走神、打瞌睡等异常行为的监控、识别和告警。

为了帮助更多的开发者应对挑战并迅速实现边缘智能项目的落地，2024年高通边缘智能创新应用大赛特别提供了两款高性能的开发板，并在边缘智能计算赛道的专业技术培训中，以一个完整的项目构建为例，引导开发者深入体验“开发板+工具链”的软硬件一体化支持，感受前所未有的便捷性和高效性。

2024高通边缘智能创新应用大赛比赛设备

以校园场景为例，培训课程通过阿加犀边缘智能工具链产品AIMO和AidLite SDK，在高通平台物联网开发板上部署课堂行为检测项目，能够快速构建出一个智能检测系统，对学生玩手机、睡觉、交头接耳等注意力不集中行为进行实时监测和分析，从而帮助教师及时调整教学策略，提高教学质量。

模型优化

AI Model Optimizer（简称AIMO）是阿加犀推出的一个简单、快速、精度损失小的模型优化平台，支持多种主流框架的模型优化和转换，可以帮助客户以菜单式一键操作轻松实现模型迁移。

01 将模型上传至AIMO进行模型训练

02 选择对应平台以及模型转出格式

03 设置所需参

04 转换成功，下载模型编写代码

模型推理加速

AidLite接口是由阿加犀AidLux平台封装的用于调度ARM芯片各部分算力的接口，Aidlite SDK提供了一套简单的AI模型调用、推理方式，充分利用异构算力资源，实现AI性能加速。

基于Aidlite推理框架编写边缘端运行检测代码

加载模型，设置输入输出shape，以及设置aidlite实例。

边缘端运行

在基于高通芯片的开发板上运行检测代码，完成课堂行为检测项目部署实战。

在阿加犀边缘智能工具链的加持下，高通平台的潜力得到全面释放，给多样化的端侧智能应用带来了更高的便利性和效率。不仅为安防监控领域提供了更加高效、智能的解决方案，还将助力智慧城市、智能家居、智能制造等众多行业在智能化浪潮中实现质的飞跃，进一步构筑互联互通、智能协同的未来社会。

边缘计算与智能技术的深度融合，正在开启一个全新的智能时代。如果您对智能边缘计算解决方案感兴趣，并希望了解更多相关信息或寻求合作机会，欢迎联系我们。

2024高通边缘智能创新应用大赛边缘智能质检赛道技术培训可移步“AidLux”视频号查看直播回放。