人工智能正从技术概念走向千行百业，实现多场景的实际落地。这一过程中，将算力前置于更靠近数据源或服务交付位置的边缘架构设计，也以更敏捷的处理能力、更低的时延以及更佳的安全性在各类 AI 应用解决方案商业化落地过程中备受瞩目。
智慧园区是智慧聚合体，也是智慧城市的重要组成部分，其不仅推动了园区安防管理、能源调配、企业服务、物流运输等应用的智慧化，还吸引了越来越多的企业入驻。
中国各个地区的园区正在按照智慧园区的标准进行转型，新建的智慧园区更是普遍强化在信息与通信技术（ICT）上的投资。
IDC 数据显示，2019-2023 年，中国智慧园区在ICT 上的总体支出将以年均 17.4% 的速度增长，到 2023 年，总体支出将达到 290 亿美元。
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AI 应用的快速创新与拓展
在当前的智慧园区系统中，AI 正在扮演愈发重要的角色。尤其是计算机视觉与深度学习的融合，正在赋予智慧园区自动化、智能化地发现、响应和理解园区动态环境的能力，为园区管理者提供了一种高效的技术手段，使其能够提高安全管理等关键系统的能力，同时降低成本。
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面向智慧园区应用场景的深度定制
智慧园区的建设需求正在从大型园区扩展到中小型园区，甚至是单独的商业楼宇。对于这些用户而言，部署成熟、一站式的智慧园区方案更能满足效率、经济性等方面的需求。
因此，这就需要智慧园区方案提供商针对不同园区的需求实现软硬件的优化组合，定制不同的智慧园区解决方案。
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异构化处理
智慧园区正在不断融合 AI 等新型负载，以满足不同场景的应用需求，这导致其复杂度快速上升。
在此趋势下，任何一种单一架构的芯片已经难以满足需求，跨 CPU、iGPU、VPU 等架构的异构化处理能力将会成为重要需求。
同时，智慧园区的基础设施还需要通过软件定义等方式，根据不同的计算需求动态改变资源的分配模式，在节约部署成本的同时，灵活满足更多场景的需求。
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云边端实现深度协同应用
以 5G、AI 的广泛应用，以及云-网-边-端协同为突出特征。在园区云的基础上，智慧园区将通过 5G、边缘计算等技术将部分数据转移到边缘端来处理，以缩短数据处理路径，降低数字化应用的响应延迟，同时降低成本，在此基础上运行AI、深度学习等应用，实现园区运营的自动化控制以及决策。
边缘计算是智慧园区建设的重要方向之一，通过将计算机视觉、数据分析等应用集成在园区内的边缘终端之中，园区能够在满足智慧园区应用的前提下，节省建设成本，降低数据传输延迟，并实现更高的稳定性。
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