在繁华都市的公路上，一辆顶着智能摄像头的工程车正有条不紊地对路面进行细致扫描，并将获取的数据信息迅速且准确地上传至对应的养护管理平台上，为后续的路面维护、修缮等工作提供了坚实有力依据；

在充满科技感的智慧园区中，随处可见的AI智能摄像头如同“侦察兵”，对园区内的各类设施、环境状况进行全方位、无死角的监测，并将精准捕获的信息及时回传至园区的智能管理中枢，为园区的安全运营、高效管理提供了全面且实时的数据支撑；

在现代化的大型工厂里，一只只灵活矫健的机器狗正流畅地处理着各种复杂任务，高效完成着物料搬运、设备巡检、质量检测等一系列工作，极大地提高了工厂的生产效率和质量稳定性……

这些充满创新与科技魅力的应用场景，如今正被一家企业通过边缘计算的强大力量，一步步从设想变为现实。这家企业便是图为信息科技（深圳）有限公司（以下简称“图为科技”），其凭借在边缘计算领域深厚的技术积累和前瞻性的战略眼光，正引领着人工智能领域的发展与应用。

日前，视觉物联与AIoT星图研究院调研团队到访图为科技，就边缘计算行业发展趋势进行研讨，并深入了解该公司最新发展动态与未来规划。

锚定三大行业，构建高效协同模式

图为科技成立于2011年，是一家专注于云边端算力底座的研发、生产与销售为一体化的高科技企业。公司以云边端算力底座为基础，融合大模型算法和数字孪生技术，深耕拓展行业智能化解决方案，为客户提供全方位数智化建设与转型服务。

据深入调研了解，图为科技精心打造的AI边缘计算设备，主要是依托英伟达的边缘计算芯片架构（尤其是中高算力芯片）进行设计，以此为基础构建起强大的产品体系。

该系列产品算力覆盖范围极为广泛，从最低0.5TOPS算力到最高275TOPS算力不等，精准适配多场景下对算力的差异化需求，为全球超6000家客户拓展AI解决方案以及高效开展部署工作提供了极大的便利。

目前，图为科技已在智慧交通、泛安防、机器人三大核心行业七大场景构建起坚实且全面的应用矩阵。

在智慧交通领域，图为科技产品广泛应用于道路巡检、轨道交通以及无人机控制器等场景，为交通系统的智能化升级提供有力支撑；在泛安防行业，深度融入通用型安防应用场景，提升安全防范的智能化水平；在机器人领域，覆盖低速巡检、低速无人车、具身机器人等场景，助力机器人产业向更智能、更高效的方向发展。

场景化+大模型，重新定义边缘计算价值

近年来，在AI技术迅猛发展并加速向各产业深度渗透的当下，边缘计算正经历着从“算力管道”到“智能中枢”的跃迁。当通用型硬件面临功能冗余弊端时，当传统AI应用陷入场景适配瓶颈时，“场景化+大模型”正逐渐成为重新定义边缘计算价值的核心变量。

在边缘计算领域，场景化无疑是推动其价值重塑的重要驱动力。不同的行业、不同的应用场景对边缘计算的需求千差万别。而只有将边缘计算技术与具体场景进行深度融合，才能充分发挥其优势，切实解决各场景中存在的实际问题。

如果说场景化让边缘计算有了“用武之地”，那么大模型则为其注入了“智慧灵魂”。大模型凭借强大的学习能力和卓越的泛化能力，能够在边缘计算设备上实现更高级、更精准的智能分析，让边缘计算设备不再是简单的数据处理器，而是成为具备高度智能的“思考者”。

正是基于这一市场考量，图为科技在边缘计算设备产品的研发与设计上，摒弃了传统通用型产品“大而全”的功能冗余模式，转而聚焦细分场景进行精准优化，删减非核心功能，从而大幅降低用户的采购与使用成本。

与此同时，在大模型应用落地层面，图为科技构建起了“内外双驱动”的格局，为公司在边缘计算领域树立了差异化竞争优势。面向外部市场，公司开发了智能客服系统，并将其集成至官网与公众号，能够基于企业知识库为客户提供实时精准的咨询服务，提升服务效率与用户体验。在企业内部，公司打造了企业助手，针对员工在制度、流程等方面的疑问提供即时解答，打破信息壁垒，优化内部沟通与协作效率。

写在最后

硬件是入口，生态是壁垒，场景是胜负手。图为科技在英伟达生态中开辟出了一条边缘计算落地通路，通过聚焦刚需行业、强化场景定制、完善生态协同，这家企业正一步步构建属于自己的护城河。

未来，随着边缘计算技术的不断发展和应用场景的持续拓展，图为科技有望继续保持其在边缘计算领域的领先地位，推动各行业智能化升级进程的加速。

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