表面上看，航空制造商、购物中心、大学、警察部门和汽车厂商似乎并没有太多共同之处。实际上，它们在各自的范围内，都使用和管理着成百上千个摄像头。

此外，它们也都使用着Network Optix。Network Optix是一家总部位于加州的全球软件开发公司，专门开发帮助各行业管理、记录和分析海量视频数据的平台。Network Optix与英特尔合作，基于英特尔® 酷睿™ Ultra 200H （代号Arrow Lake H）系列处理器，对其软件进行了优化。Arrow Lake H拥有强大的中央处理器 (CPU)、集成了神经处理单元 (NPU) 和图形处理单元 (GPU)， 能够出色地完成对复杂边缘AI的处理。

IP、互联网协议和摄像头，都是通过计算机网络传输和接收数据，这也是大家在购物中心周围或大学校园里会看到的一些典型监控。它们将数据传输到中央数据库，如此一来，保安人员或运营中心即可进行监控。

AI正在改变企业和组织看待和使用视频数据的方式，其应用远不止安全领域。借助AI，制造装配线上的摄像头可以统计产品数量，并告知企业每天生产了多少产品，产品包装是在什么时候进行的。AI模型可以提醒管理者生产可能放缓的地方，或者问题何时以及如何出现。而面向健康和安全的AI摄像头视觉系统可以在员工未佩戴适当防护装备时发出警报。

边缘处理，重构效能

Network Optix的软件能在云端处理所有视频数据，然而它真正的优势与速度体现在本地服务器端——这得益于专为边缘AI应用设计的英特尔酷睿Ultra 200H处理器的强大效能与卓越性能。与配备专用AI基础设施的大型数据中心不同，边缘AI部署必须无缝集成到空间受限、低功耗且成本敏感的原生IT系统中。这些系统不仅处理AI任务，还需承担计算、视频及图形工作负载。

Network Optix业务发展副总裁James Cox表示：“客户可在数秒内检索整年数据，过去客户的痛点在于需要耗费大量时间加载和查阅存档，旧系统难以为跨国企业快速汇总全球数据。”

Network Optix的技术具备高度可扩展性，能处理海量摄像头与视频数据。目前该公司的客户通过其系统管理的全球摄像头总数达450万台。

Cox解释道：“将AI放在云端或其他非本地环境运行，意味着需持续向云端传输大量数据——每台摄像头每秒约5MB。当规模达到100台摄像头时，持续上传的数据量将激增至500MB，而许多场所部署着上千台摄像头，因此使用非本地AI根本不现实，边缘计算能将视频转化为纯数据，从而实现全面监控与实时告警。”

就如航空航天制造商，他们正是Network Optix的重要客户。试想火箭发射场景：需要部署大量摄像头，将火箭各部位的实时画面不间断传输给工程师与控制中心。而这些实时信息正是发射成功的关键所在。