共计 976 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
在昨日播出的《坐标中国》系列主题片
中国速度之《锦囊妙计》中
中国高达 150EFlops 的总算力规模
以及在 20 毫秒内传输 2200 公里的算力超高速
我国算力倒退除了体现在超高速与大规模上
更体现在智能化倒退中
在 AI 和算力调度平台的赋能下
智算能力一直下沉至边缘
让生产生存中的各个场景
更加高效、经济、便当
作为一款云边协同边缘智能计算产品，天翼云 iBox 边缘盒子（后称 iBox）基于诸葛 AI 平台，可能为各类客户提供场景化 AI 算法，低成本、敏捷地响应需要。
iBox 能够在诸多场景大显神通
以智慧工地为例，建筑施工是安全事故多发的高危行业之一。目前，我国有超过四千万人从事建筑施工工作，如何防治施工过程中的安全事故？传统的人工监控形式存在不及时、易忽略等问题，应用 iBox 智能边缘盒子可让 AI 解决大部分安全监管的问题。iBox 既可能实时辨认有问题的图片，还可能将信息反馈给更加“聪慧”的核心云，并执行核心云一直优化的智能决策。
那么，iBox 是如何轻松实现工作的呢？
第一步
智慧工地中通常装备了大量的摄像头，iBox 的部署为摄像头配置了智能 AI 算法。摄像头 1 装置在出入口负责检测人脸和服务合规；摄像头 2 装置在工地周界，负责检测爬高、非法入侵；摄像头 3 装置在工地中，负责烟火辨认、脱岗睡岗、安全帽辨认…… 而摄像头采集的视频流可实时上传给 iBox。
第二步
接下来，iBox 基于云端算法模型仓库对立治理 AI 模型，进行实时计算和推理，针对异样图片生成告警。
第三步
同时，iBox 将异样数据上传给核心云。此时，算力散发网络平台“息壤”已为 iBox 在核心云匹配了最佳资源池，用于存储异样数据。
第四步
在对象存储池里，当 iBox 上传的异样数据积攒到肯定水平时，期待它的是一番“洗礼”。“息壤”会主动调度西部大规模计算节点的算力，对数据进行进一步训练，从而生成更加精准的推理模型。
第五步
核心云将优化后的模型再次下发到 iBox 智能边缘盒子，用户现场的 iBox 将更加精准地推理。其中，iBox 算法下发、治理均可在云端操作。
当该工地竣工，此设施还能够再部署下一个工地，摄像头的算法能够一键动静调整，继续赋能工地平安倒退。
AI 轻松落地边缘离不开技术创新与无数次实际与改良始终以来云服务国家队天翼云把科技的种子播撒到智慧城市智慧制作、智慧教育等等畛域将来，天翼云也将与千行百业携手共创更加智能的数字将来
