边缘盒子内部用来做计算任务的设备，相当于它的大脑，主要包括：

• CPU （中央处理器）
• GPU （图形处理器）
• NPU （神经网络处理器）

高性能计算硬件提供6T算力（即每秒6万亿次运算），支撑图像/语音识别等复杂AI任务；本地化数据处理降低云端依赖，系统实时性提升42%。

边缘盒子用来存储数据和程序的设备，相当于它的记忆。主要包括：

• 内存 （RAM）
• 固态硬盘 （SSD）
• 机械硬盘 （HDD）

搭载高速RAM实现实时数据缓存与处理，配备SSD固态硬盘保障关键业务数据的高速读写，同时集成大容量HDD机械硬盘用于长期数据归档。

让边缘盒子变得聪明的程序，主要用于处理和分析数据。主要包括：

• 机器视觉识别AI模型
• 深度学习AI模型
• 行为动作AI模型
• 目标识别AI模型
• 端侧模型

结合深度学习、图像处理、模式识别和计算机视觉技术，实现精准检测、智能分析和高效测量，广泛应用于工业检测、自动化控制等场景。

边缘盒子的工作流程，描述了如何组织和执行任务。主要包括：

• 数据采集
• 数据预处理
• 本地计算
• 安全分析
• 结果传输

边缘计算架构通过本地处理实现数据采集、预处理、计算分析和结果传输，降低时延，提高效率，广泛应用于智能制造、自动驾驶等领域。