为什么推理必须在边缘
秒级告警与隐私合规，都指向端侧
视频上云分析的时延与带宽成本在电梯场景不可接受，且全量视频传输带来隐私合规压力。端侧推理只上云结构化事件与证据片段，实时性与隐私兼得。
端侧能力
4TOPS 算力上的完整安全团队
多类模型本地运行
电瓶车、危险物品、摔倒、困人等模型常驻端侧，毫秒级响应。
弱网断点续传
网络中断本地缓存，恢复后自动补传，事件零丢失。
模型 OTA
月度模型远程升级，新场景能力全网推送，无需到场。
量化加速
自研模型量化工具链，以可控精度代价换取数倍推理速度。
技术指标
轿厢专用边缘硬件规格
| AI 算力 | 4 TOPS NPU 边缘推理芯片 |
| 模型数量 | 多类异常行为模型并行 |
| 推理时延 | 单帧 < 50ms |
| 本地缓存 | 断网 72h 事件不丢失 |
| 升级方式 | 差分 OTA · 灰度推送 |
| 工作温度 | -20℃ ~ 60℃ |
技术评分
天堉技术底座能力刻度
自主
核心算法产权
秒级
端到端告警时延
4TOPS
端侧算力
99.99%
系统稳定性
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