智能边缘计算×软硬件一体化：开启全场景效能革命新征程（企业开发者作品）

边缘智能技术快速迭代，并与行业深度融合。它正重塑产业格局，催生新产品、新体验，带动终端需求增长。为促进边缘智能技术的进步与发展，拓展开发者的思路与能力，挖掘边缘智能应用的创新与潜能，高通技术公司联合阿加犀智能科技主办了“2024高通边缘智能创新应用大赛”。大赛共甄选出 36 个卓越项目，以下为智能边缘计算赛道企业开发者的优秀项目分享：

▲ 端侧大模型智能翻译机

▲ 智能编推一体机

▲ 金融行业多算法多路并行计算的综合治理

▲ 智能院前急救系统

边缘计算作为一种新型的分布式计算模式，它将计算和数据处理推向网络边缘，靠近数据源，以提高数据处理的速度和效率。这一技术对于自动驾驶、远程医疗、智能制造等领域具有重大意义，能够实现更大流量、更低时延、更高性能的场景。

在本次大赛中，企业开发者凭借对行业的深刻理解和技术洞察，打造出了一系列高品质、精准对接市场需求的智能边缘创新应用作品，推动了智能边缘计算技术的商业化和实际应用。

端侧大模型智能翻译机

在全球化的浪潮中，跨语言沟通的障碍日益凸显，无论是商务谈判、学术研讨还是旅游观光，高效、准确的语言翻译服务需求激增。市场上虽有多种翻译机产品，但多数依赖云端服务，受限于网络状况，影响服务的实时性和便捷性，同时涉及数据隐私和安全问题。

端侧大模型高效部署，实现离线智能交互的创新突破

为解决这些挑战，参赛团队开发了一款端侧大模型智能翻译机，实现了完全离线的语音识别和翻译功能，避免了网络依赖，保护用户隐私，提供更安全、高效的语音交互体验。

该项目基于阿加犀边缘智能工具链进行端侧大模型优化，并将其成功部署在高通QCS6490平台上，确保系统在低功耗、高性能环境下高效、稳定运行，为离线语音识别提供了强大支持。所有语音数据本地处理，避免了数据上传云端的隐私风险，同时提升了系统响应速度和用户体验。

项目采用领先的RNNVAD人声识别自动断句算法，经过智能训练，精准识别人声，在噪音环境下断句更准确，离线语音识别率超过90%，部分语种达到在线引擎性能，翻译更高效准确。依托大模型积累的行业翻译数据与专家知识，该端侧大模型智能翻译机能准确表达专业术语和复杂名词，提升翻译效率。

目前，端侧大模型智能翻译机支持数十种语言及地区口音识别翻译，满足不同行业、专业领域用户需求，进一步扩大了应用范围，适用于跨国家庭、旅行旅居、教育、商务应用、国际活动等多种场景。

智能编推一体机

据不完全统计，仅2020年1月1日至2023年6月14日，中央及各地方政府出台了70部人工智能相关政策，其中中央17部，地方政府53部。政策的密集出台显著加速了人工智能技术在各行业的应用和普及，助力中国人工智能产业迅速跻身全球领先行列。未来，人工智能将成为人人都应具备的重要能力。

在人工智能领域，计算机视觉技术占据着核心地位，并且其应用正逐渐向边缘端扩展。然而，这些应用往往面临需求场景多样化、规模小且行业分散的挑战，导致定制算法的开发周期长、成本高，投入产出比较低，而通用算法明显存在检测准确率不足、误检和漏检率较高等问题，难以实现业务闭环，使得实际落地面临重重困难。

边缘智能新范式：高通平台构建场景化开发与应用生态

面对这些挑战，参赛团队聚焦场景应用，基于高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板，搭载融合架构操作系统AidLux和自研功能开发应用软件平台，打造了智能编推一体机。

作为一款标准的功能开发工具，该设备通过内置成熟的功能、模型、逻辑组件实现开箱即用，同时结合可视化操作界面以及便捷的拖拽组合方式，用户可以轻松实现算法编排、功能验证、一键下发、快速配置任务并进行实时监控、数据上报等环节。

开发者项目界面

该设备可编排功能清单以目标检测、行为识别为主，涵盖了人体检测、人脸检测、烟雾检测、摔倒识别、打架识别、抽烟识别等100+成熟模型，这些功能支持多种数据分析维度，例如流量统计、时长统计、目标统计、数量统计等等。

智能编推一体机能够实现快速POC验证和低成本落地，特别适用于智慧园区、智慧楼宇、智慧社区、智慧工厂、智慧校园、智慧矿山等碎片长尾化应用场景的建设。

软硬件一体化支持赋能融合创新，推动边缘智能应用落地

在高通QCS6490平台强大算力和卓越视频编解码能力的支持下，该设备能实现边端数据秒级处理，响应迅速，能够显著增强用户应急响应能力；同时依托阿加犀边缘智能工具链卓越的模型训练和优化等能力，加速模型迭代更新，助力用户人工智能业务全生命周期管理，快速推动企业的数字化转型与智能化升级。

参赛团队通过在应用落地过程中积累的核心技术和价值沉淀，实现了算法与高通边缘设备的深度融合。这种融合不仅降低了人工智能技术的使用门槛，有效缩短了项目的开发和落地周期，同时也推动了人工智能技术在边缘计算领域的落地，使得解决方案更加灵活、高效，能够满足特定场景下对实时性和安全性等要求。

金融行业多算法多路并行计算的综合治理

随着银行业不断推进智慧化转型，逐步向“无柜银行”模式发展，银行业务的各个环节都展现出了通过人工智能技术进行深度优化和创新的巨大潜力。然而，将人工智能技术应用于银行业务中，仍面临着多摄像头集成、多算法融合、复杂的设备层级关系、虚拟化与容器化等技术挑战。

边缘计算盒子开启银行场景智能监控新篇章

在这样的背景下，参赛团队利用高通QCS8550平台边缘智能物联网开发板，开发了一款高性能的边缘计算盒子。这款设备凭借其强大的硬件配置和内置的阿加犀边缘智能工具链，实现了一站式的算法业务平台，不仅提供了丰富的算法库和API接口，支持算法的快速迭代和部署，还实现了算法性能的优化，并配备了算法可视化工具，直观展示算法的运行效果。

高通QCS8550平台算力高达48TOPS，拥有强大的图形处理能力和视频编解码能力，加之阿加犀技术通过智能调度高通平台的各个计算单元，进一步提升了检测模型在高通边缘设备上的推理运行效果，两重优势叠加使得该设备能够流畅支持二十多路视频流，并同时运行4至6种不同的模型，实现对银行大堂异常行为识别、ATM机卡面识别、柜面手机违规检测、杂物违规摆放以及金库同进门合规等多种场景的实时监控。

此外，该设备还提供了用户友好的界面，能够同步管理多种算法业务，方便用户随时查看实况预览、数据统计、看板大屏、事件分级等信息。

金融新貌：安防强化与转型增效并行

边缘计算盒子不仅提高了银行业务的效率和响应速度，而且在保护客户数据和隐私方面发挥了至关重要的作用，是金融行业数字化转型中不可或缺的一部分。该设备在数据产生的源头附近（边缘端）进行处理，极大地减少了金融敏感数据上云的需求，从而降低了数据在传输过程中被攻击或窃取的风险，有助于实现数据的本地加密和处理，更好地保护银行的隐私和数据安全。

此外，边缘计算盒子还具备多种摄像头兼容性，既适用于新摄像头的安装，也支持旧摄像头的改造利用，为银行业务的智慧化转型提供了灵活的高性能、低成本技术解决方案。这种灵活性和兼容性使得银行能够根据自身需求，快速部署和升级智能监控系统，确保了业务的连续性和安全性。

智能院前急救系统

近年来，国家卫生健康委等相关部门陆续出台了一系列政策，明确了医疗卫生领域信息化、智慧化建设以及院前急救服务的发展方向和任务。从2020年到2023年，这些政策覆盖了全国医疗卫生机构信息互通共享、智慧医院建设与分级评价、院前医疗急救与院内急诊衔接机制强化、“互联网+医疗健康”发展、农村地区基层医疗卫生机构院前急救力量扩大等多个方面，为行业的发展提供了坚实的政策基础。

在这一背景下，众多医疗科技企业加大研发力度，推出了5G急救车、智能调度系统等信息化、智能化产品和服务。同时，电信运营商积极参与5G网络建设，为医疗急救提供了高速数据传输的基础设施。

在此基础上，参赛团队集成了高性能计算与5G通讯技术，打造了一个无缝连接院前急救与医院的高速信息通道——智能院前车端急救系统，实现了实时数据处理、高清视频会诊与智能辅助识别，能够为急救人员与医院提供即时、精准的病情分析，显著缩短决策时间，为患者争取宝贵的救治时间。