关键技术
  • 计算卸载
    对井下机器人和移动终端设备，通过边缘卸载技术将计算任务迁移到就近的边缘服务器上执行。
  • 流动性管理
    边缘计算通过资源切换保障服务连续性，优化资源管理，实现高效分配与无缝服务切换，提升系统效能。
  • 模型压缩
    精简AI大模型至边缘端，高效执行智能任务，提升响应，降网络延迟，减云端依赖，优化资源利用。
  • 边缘高速缓存 
    预测模型定智能边缘卸载策略，提内容分发效，减带宽占，增矿井实时响应与整体效率，优化矿山作业。
  • 数据安全
    本地数据训练模型，中央服务器融合生成最优模型并下发更新，强化边缘设备安全隐私保护，提升系统效能。。
技术优势
  • 低时延
    边缘计算的部署使得智能边缘节点能够更快速地对数据进行处理并作出决策。
  • 高精度
    边缘设备实时融合、过滤数据，传输有价值信息，助力精准决策。
  • 安全性
    本地存储隐私关键数据，仅实时上传分析结果，保障数据安全隐私。
  • 智能化
    智能化边缘终端能够适应场景变化，提高系统可靠性，并发挥集中式与分布式计算的双重优势。
  • 低耗节能
    边缘计算分布式处理，减少数据传输，降成本能耗，优化计算系统。
方案架构图
应用场景
矿用车无人驾驶
露天矿山车载边缘
全矿井AI视频分析
智能采煤
智能辅助运输系统
智能掘进
智能通风
智能洗选
智能运销
主煤流运输
服务流程
  • 电话咨询》
  • 确立方案》
  • 项目进行》
  • 分析报告》
  • 后续跟进