一、为什么传统视频分析需要边缘计算？

过去商场监控视频要传回云端分析，经常遇到网络卡顿、延迟高的问题。比如一家连锁超市想统计客流高峰时段，但上传视频经常因为带宽不足导致数据丢失。边缘计算把分析任务放在摄像头附近的服务器处理，就像在小区门口开了个快递分拣站，不用把所有包裹都送到市中心仓库，处理速度直接快了好几倍。

二、典型架构长什么样？

一个标准的边缘视频分析架构有三层：前端摄像头带简单计算能力，中层边缘服务器装AI算法模型，云端只做长期数据存储。某地铁站就用这种方案，在站台部署带人脸识别功能的边缘服务器，实时预警可疑人员的同时，把非敏感数据（如客流量）定时上传云端，带宽成本降低了70%。

三、实际场景能解决哪些痛点？

工厂安全监控是个典型案例。以前靠保安盯20块屏幕容易走神，现在边缘服务器直接分析视频流，发现工人没戴安全帽、靠近危险区域就立即报警。某汽车厂部署后，工伤事故下降了45%，而且所有视频数据本地处理，不用担心生产工艺视频外泄——这才是老板们最关心的。