Akraino边缘堆栈用例：百度的最终用户故事
由积极参与Akraino的TSC的百度代表撰写
边缘场景对于AI应用来说是非常重要的商业场景。有许多类型的硬件、操作系统等。AI应用程序提供商很难让自己的产品适应所有这些边缘组件。幸运的是，Akraino社区和LF Edge成员公司可以帮助进行验证/开发或支持他们的产品。AI应用程序提供商需要在他们的蓝图验证/集成实验室中陈述他们的需求或与成员公司合作。这样，AI应用提供商更有可能找到潜在的合作伙伴和潜在的商业市场。
AI Edge蓝图系列
https://wiki.akraino.org/display/AK/The+AI+Edge+Blueprint+Family
LF Edge成员百度已经部署了学校/教育视频安全监控（School/Education Video Security Monitoring）蓝图。有了这个蓝图，老师和校方就可以对整个班级和每个学生的集中程度进行全面的评估，充分了解实时的教学情况。根据每门课程的集中程度数据，教师和校方可以进行知识测试和强化。学校/教育视频安全监控蓝图已经在北京、上海、杭州（浙江省）等多个城市部署。
https://wiki.akraino.org/pages/viewpage.action?pageId=20316211
AI Edge蓝图主要着眼于建立一个结合Edge AI能力的开源MEC平台，用于安全、安保、监控等领域。目前，它得到了Arm和Intel等合作伙伴的高度支持。Arm和Intel的基础设施，如服务器和GPU卡，都已经在各自的场景中实现。
架构图
AI Edge: RoboTaxi蓝图方案已经部署在中国湖南省长沙市。正在运行商业代码。代码的社区版本将在2020年第一季度发布。
https://wiki.akraino.org/display/AK/The+AI+Edge%3A+RoboTaxi
有关Akraino蓝图或最终用户案例的更多信息，请访问wiki：
https://wiki.akraino.org
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为边缘计算构建一个开源框架。
LF Edge是一个伞形组织，旨在建立一个开放的、可互操作的框架，用于独立于硬件、硅、云或操作系统的边缘计算。通过将业界领袖聚集在一起，LF Edge将为硬件和软件标准以及最佳实践创建一个共同的框架，这对维持当前和未来几代物联网和边缘计算设备至关重要。
我们正在促进工业制造、城市和政府、能源、交通、零售、家庭和建筑自动化、汽车、物流和医疗保健等多个行业的合作和创新，所有这些都将通过边缘计算得到改变。
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