傳統的社區園區安防管理，都是部署監控攝像頭和安裝門禁作為安防解決方案，但無論是事后回溯翻查、核驗和預警干預，都需要人工來完成，效率低下的同時也耗費人力成本。

舉個例子，有電動車違規進入社區樓房的電梯、社區某個角落有老人跌倒，有非社區的可疑人物深夜進入社區、小區車位已滿等情況，除非有保安人員24小時值守監控，不然無法及時發現安全隱患并立即采取行動。因此，AI邊緣計算服務器、AI邊緣計算盒子、AI邊緣計算網關等AI硬件開始應用到社區安防場景中。AI邊緣計算網關的優勢在于能對畫面進行AI智能分析，并實時識別畫面中的異常行為。通過實現快速的數據處理和實時響應，及時發現并處理異常情況，如非法入侵、車輛違停、人員異常行為等。

除了實時性與低延遲的優勢，AI邊緣計算服務器、AI邊緣計算盒子、AI邊緣計算網關等AI硬件還能通過在本地進行數據處理和存儲，減少了對云端的依賴，并實現數據本地化與隱私保護。例如，AI邊緣計算網關可以對居民的面部識別數據進行本地化處理，確保數據不被上傳至云端，從而保護用戶隱私。

以國內資深安防硬件廠家——廣東天波的AI邊緣計算網關為例，可適配云天勵飛AI算法，在社區園區管理中實現以下智能安防功能：

• 非機動車亂停放：識別在未經許可、未合法設置停車泊位的地點停放自行車、手推車、木板車、電動車、三輪車等非機動車的行為。
• 機動車亂停放：識別車輛在人行道或綠地上停放的行為，維護城區停車秩序。
• 電動車入電梯：識別電動車進入電梯的行為。
• 人員闖入：識別人體闖入禁止區域的行為。
• 人群聚集：識別指定區域內出現超過閾值的人體數量的行為。
• 人員逗留：識別人體在指定區域停留超過時間的行為。
• 人臉屬性：識別性別，年齡，戴眼鏡，戴口罩，戴帽子
• 人體抓拍：檢測到人體情況
• 人員跌倒：檢測場景中是否存在人員摔倒、平躺在地上的情況

AI邊緣計算網關算力達到2.0Tops，能支持人臉識別、車牌號識別、車輛抓拍、人體屬性等算法，可結合場景按需配置算法能力。配置雙網口設計，支持原有局域網、公網同步接入，能同時處理4路1080P@30fps H.264/H.265 RTSP視頻流。采用完全嵌入式結構，高度集成，小巧輕便，支持桌面放置或掛墻安裝，安裝維護都方便，更支持二次開發。

AI邊緣計算網關等AI硬件憑借其本地化智能、低延遲響應和輕量化部署的特性，成為破解社區治理痛點的核心利器。AI邊緣計算服務器、AI邊緣計算盒子、AI邊緣計算網關等AI硬件正在成為新型智慧社區建設的標準配置，其價值已從單純的技術工具升維為城市治理現代化的數字基座。