视频协作已经成为各种规模的企业和组织的基本工具。然而,随着视频协作使用的增加,对支持它的硬件和网络基础设施的需求也在增加。Frost & Sullivan 的预测研究发现,到2025年,视频会议设备的数量将是现在的六倍。这意味着IT团队将管理更多的设备,不仅对他们的工作量造成压力,也对云处理能力造成压力。边缘 AI 通过在网络边缘、更接近最终用户的智能处理能力来帮助应对这些需求。
什么是边缘 AI?
在大多数情况下,大部分的 AI 工具是在基于云的系统上运行的。换句话说,数据由设备(即笔记本电脑、手机或会议室视频摄像头)收集,发送到云服务器进行处理,然后返回到硬件设备。
然而,通过在设备本身上启用处理,边缘 AI 消除了发送和接收数据到云的需要,基本上限制了对云服务和云计算的依赖。具有内置处理能力的边缘 AI 设备可以彻底简化由人工智能算法启用的各种功能。
根据 Fortune Business Insights 的数据,全球边缘 AI 市场预计到2029年将增长到1074.7亿美元。这将主要由其在广泛的消费产品和行业解决方案中的应用推动,包括自动驾驶汽车、虚拟助手、可穿戴设备和交通信号灯等。
视频协作硬件中边缘 AI 的好处
对于应对视频会议数量激增和对云容量、带宽和安全性造成的压力的企业和 IT 团队来说,边缘 AI可以提供重大好处。
增加可扩展性:边缘 AI 可以将视频协作所需的一些处理工作转移到网络边缘,减少对昂贵云资源的需求。内置计算能力,边缘设备有助于增加可扩展性,使视频协作对资源和云能力有限的组织更加可行。
增强安全性:边缘 AI 为视频协作提供增强的安全性。例如,它可以用来检测和阻止潜在的网络威胁,如恶意软件或未经授权的访问。同样,由于数据在离开设备之前就被匿名化,由边缘 AI 启用的视频设备最小化了潜在敏感个人数据可能被恶意行为者拦截的传输点数量。这使用户可以享受高级视频分析功能,而毋需担心他们的数据。
适应未来的体验:由于内置的处理能力,边缘 AI 启用的视频设备可以不断添加和更新体验,确保它们与虚拟会议平台(如 Microsoft Teams 和 Zoom)提供的体验保持兼容。这意味着你的平台不会超出你的硬件范围,帮助你从长远优化 IT 预算。
减少带宽:因为不需要将大量视频数据发送到云端进行处理,边缘 AI 在传输前压缩视频数据,减少了所需的带宽量。这可以帮助降低视频协作的成本,使其对带宽有限的组织更加可行。它还最小化了低带宽引起的延迟和中断。
低延迟:边缘 AI 允许实时处理视频数据,减少延迟,提高整体用户体验。响应时间更快,这对于视频协作尤为重要。此外,随着对室内视频分析的需求增加,设备将需要更多的处理能力来满足这一需求,同时不增加延迟。
提高质量:边缘 AI 根据网络条件和使用设备的能力实时优化视频质量。同样,通过启用更多交互式视频功能,提高了整体视频质量,还提供了更好的用户体验。
边缘 AI 和 PanaCast 50
边缘 AI 已经在改变员工在虚拟环境中协作的方式。 Jabra 提供了一系列采用边缘 AI 技术的的视频会议解决方案,旨在实现更流畅、包容性强且数据驱动的虚拟会议体验。例如,Jabra PanaCast 50 智能 video bar 包含九个强大的边缘处理器,其中两个最先进的边缘 AI 处理器,提供音频、视频和智能功能。其先进的边缘处理能力能够进行实时视频分析和深度集成音频、视频和数据,并启用智能功能,如虚拟导演和 PeopleCount。
Jabra 最新的通过动态合成功能已经上线,该功能使 PanaCast 50 的边缘 AI 能够同时识别混合会议中的所有参与者,并为每个人生成个性化视频。这有助于将远程参与者与室内的人置于同一起跑线。
边缘 AI 不仅能提供更好的会议体验,还能完全自我重塑以应对现代混合工作时代出现的每一个新挑战。