物联网技术的快速发展，使得越来越多实现互联互通，实现万物互联。得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 金融行业采用边缘计算盒子，快速处理交易数据，保障金融业务安全、稳定运行。英伟达边缘计算盒子性能
边缘计算一体化解决方案实现边缘端与云平台的高效协同，具有轻量化、高性能、低功耗等特点，实现了边端协同、应用高可用、联邦学习训练等效果，可支持无人装备协同作战、卫星云边端协同，末端装备数据采集分析、边缘智能模型演进等应用场景，为客户提供更灵活、高效的数字化转型解决方案。
节点管理
实现海量边缘节点的统一管理、监控与运维、包括键创建高可用边缘集群、边缘节点管理、应用版本管理、环境变量管理以及权限管理等功能
数据服务
平台端支持对实时回传的设备数据源进行处理、存储、分析、训练等功能操作，提供数据API的能按需获取所需数据，实现物联网平台与其他平力，台的无缝对接
边缘自治
边缘端能够自主地执行业务运行和决策，无需持续云端连接，确保在弱网或断网情况下维持业务连续性，且边缘端重启时不依赖云端获取数据
AI计算
云端结合海量数据集对AI应用进行设计开发、训练、部署到边端:边缘端集成AI能力，进行本地模型更新与特征计算 英伟达边缘计算盒子性能具备可扩展性的边缘计算盒子，方便根据需求灵活升级硬件和软件。
物联网时代的到来，让边缘计算盒子成为了连接万物的神经末梢。它能够实时采集和处理各种物联网设备的数据，实现设备之间的智能互联和协同工作。这种能力不仅提高了物联网系统的整体性能和效率，还降低了数据传输的延迟和成本。随着物联网技术的不断发展，边缘计算盒子将在更多领域发挥重要作用，成为推动数字化转型的关键力量。边缘计算盒子的另一个明显优势在于其定制化服务能力。它能够根据不同行业和场景的需求，提供个性化的解决方案。比如，在零售领域，边缘计算盒子可以实时分析顾客的购物行为和偏好，为商家提供准确的营销建议。在制造业中，边缘计算盒子则可以根据生产线的实际情况进行智能优化和调度。这种灵活应对的能力，让边缘计算盒子成为了各行各业数字化转型的得力助手。
边缘算力盒子应用主要还是在智能视频监控、分析和数据存储等应用场景。
AI 正处于从研究阶段迅速转向大规模实际应用部署的临界点，而边缘算力盒子就是走向落地的有力现实。随着算法模型越来越复杂，落地应用逐渐增多，大量的数据产生于端侧，对于靠近端侧的算力产生了前所未有的需求：需要满足实时性、带宽利用率、处理能力等。边缘算力盒子就在这些需求下火爆，它有很多名字：智能边缘计算盒、AI 算力盒、AIoT 盒、边缘智盒、边缘智能物联网盒，本质就是具备 AI 能力的轻量级边缘计算设备。 边缘计算盒子在安防监控中发挥重要作用，可即时分析视频画面，识别异常情况。
繁荣软件生态是边缘计算盒子持续发展 “底气”。主流厂商打造专属软件开发平台，提供丰富 API，轻松调用硬件算力、数据接口。物联网项目开发，借助平台快速构建设备连接、数据采集程序；人工智能算法部署，一键导入训练好的模型，盒子无缝运行图像识别、语音交互算法。容器化技术盛行，Docker 容器让软件运行环境标准化、隔离化，多个应用并行不悖；软件在线升级机制便捷，云端推送更新包，盒子无感升级，修复漏洞、增添功能，紧跟技术迭代潮流，持续赋能多元应用创新。凭借低延迟、高算力特性，边缘计算盒子成为智慧交通中实时路况分析的关键。英伟达边缘计算盒子性能
高度集成化的边缘计算盒子，集多种功能于一体，节省空间成本。英伟达边缘计算盒子性能
与传统的云计算数据中心相比，边缘计算中直接为用户提供服务的计算实体(如移动通信基站、WLAN网络.家用网关等)距离用户很近，这些与用户直接相连的计算服务设备称为网络的"边缘设备”:在技术方面，边缘计算为云、AI、5G和物联网提供了重要的落地承载平台。其中，AI从数据中心开始向边缘延展，成为边缘计算的一个重要驱动力量;在商业方面，万物互联时代，众多新兴应用提出了低时延、高带宽、本地化、高安全、低成本的处理需求，这也推动着处于数据产生侧的边缘计算“迎难而上”。包括一些工厂出于对数据的敏感性，不希望上云，通过边缘计算，也能满足它们的处理需求。英伟达边缘计算盒子性能