AI 边缘计算盒子优势众多。首先，它具有低延迟处理的特点，靠近数据产生源头，能够即时处理数据，对于自动驾驶、实时视频分析等需要快速响应的应用至关重要。其次，高可靠性也是其显著优势，即使在网络不稳定或中断的情况下，也能独立进行数据处理和存储，保证业务连续性和稳定性。同时，数据在本地处理减少了外传需求，有助于加强数据隐私保护，符合数据保护法规要求。此外，它还具有成本效率高、便携性和灵活性强、低功耗运行、实时分析与决策、增强的智能应用、边缘智能升级以及环境适应性强等优势。

AI 边缘计算盒子在从传统到智能的监控利旧升级中也发挥着重要作用。它就像给监控系统装了个大脑，让安全监控更上一层楼。它能结合 AI 视觉算法快速处理视频图像信息，速度快且升级成本低，还能根据场景需求进行个性化定制。它可以对监控区域的 “不安全行为”“不安全状态” 进行监测，在水利、煤矿、工地、化工、矿山、水泥、消防、校园等重点行业广泛应用。通过实时数据分析，提高监控效率；借助深度学习算法，实现智能识别，助力精准安防；同时，它体积小巧，安装方便，兼容性强，易于部署。

边缘盒子在智慧门店场景化监控中也有出色表现。面对电商冲击，实体店可采用 AI 边缘计算盒子以支撑线下实体门店进行数字化转型。该方案可基于视频监控数据，提供客流统计、人流分析、规范服务、防火防盗、卫生管理等 AI 分析等功能，为厅店互动营销、经营改进提供数据支撑。通过对门店工作人员行为进行实时监督、自动识别，提升服务质量，还能基于视频监控进行客流量、人流量等数据采集、分析，支撑营销与经营改进。

边缘盒子通过将数据处理任务从中心服务器转移至网络边缘，降低了时延，提高了处理速度。瑞驰信息的 AI 边缘盒子可以快速部署在监控边缘侧，为老旧摄像机赋予新的 AI 能力，对视频数据进行压缩、过滤、分析等处理，降低网络带宽占用和数据传输成本，还能实时进行视频分析和决策，有效降低业务时延，提升用户体验，同时保障用户隐私和数据安全。

AI 边缘盒子用途广泛。在智慧工地可实现工人工服识别、安全帽佩戴识别等一系列子场景；在工业自动化领域可实时监控设备和预警故障；在智能交通领域可用于车辆识别等场景；在智慧社区中可进行人脸识别、车牌识别等，实现智能停车管理和垃圾分类管理。AI 视频分析边缘计算盒子功能更为强大，支持多路视频流接入，对视频数据进行实时分析和处理，内置灵活可配的多样化 AI 算法库，提供 SDK 接口便于二次开发。

在安防系统中，AI 边缘盒子也有三大作用。一是行为识别，支持人员入侵等周界报警，做出行为预警；二是可进行 AI 算法定制，满足特定高危行业领域的需求；三是适用场景丰富，适配智慧安监、智能安防、智慧交通、智能制造等多领域场景需求。