人工智能正從技術概念走向千行百業，實現多場景的實際落地。這一過程中，將算力前置于更靠近數據源或服務交付位置的邊緣架構設計，也以更敏捷的處理能力、更低的時延以及更佳的安全性在各類 AI 應用解決方案商業化落地過程中備受矚目。
智慧園區是智慧聚合體，也是智慧城市的重要組成部分，其不僅推動了園區安防管理、能源調配、企業服務、物流運輸等應用的智慧化，還吸引了越來越多的企業入駐。
中國各個地區的園區正在按照智慧園區的標準進行轉型，新建的智慧園區更是普遍強化在信息與通信技術（ICT）上的投資。
IDC 數據顯示，2019-2023 年，中國智慧園區在ICT 上的總體支出將以年均 17.4% 的速度增長，到 2023 年，總體支出將達到 290 億美元。
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AI 應用的快速創新與拓展
在當前的智慧園區系統中，AI 正在扮演愈發重要的角色。尤其是計算機視覺與深度學習的融合，正在賦予智慧園區自動化、智能化地發現、響應和理解園區動態環境的能力，為園區管理者提供了一種高效的技術手段，使其能夠提高安全管理等關鍵系統的能力，同時降低成本。
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面向智慧園區應用場景的深度定制
智慧園區的建設需求正在從大型園區擴展到中小型園區，甚至是單獨的商業樓宇。對于這些用戶而言，部署成熟、一站式的智慧園區方案更能滿足效率、經濟性等方面的需求。
因此，這就需要智慧園區方案提供商針對不同園區的需求實現軟硬件的優化組合，定制不同的智慧園區解決方案。
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異構化處理
智慧園區正在不斷融合 AI 等新型負載，以滿足不同場景的應用需求，這導致其復雜度快速上升。
在此趨勢下，任何一種單一架構的芯片已經難以滿足需求，跨 CPU、iGPU、VPU 等架構的異構化處理能力將會成為重要需求。
同時，智慧園區的基礎設施還需要通過軟件定義等方式，根據不同的計算需求動態改變資源的分配模式，在節約部署成本的同時，靈活滿足更多場景的需求。
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云邊端實現深度協同應用
以 5G、AI 的廣泛應用，以及云-網-邊-端協同為突出特征。在園區云的基礎上，智慧園區將通過 5G、邊緣計算等技術將部分數據轉移到邊緣端來處理，以縮短數據處理路徑，降低數字化應用的響應延遲，同時降低成本，在此基礎上運行AI、深度學習等應用，實現園區運營的自動化控制以及決策。
邊緣計算是智慧園區建設的重要方向之一，通過將計算機視覺、數據分析等應用集成在園區內的邊緣終端之中，園區能夠在滿足智慧園區應用的前提下，節省建設成本，降低數據傳輸延遲，并實現更高的穩定性。
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