在英特尔Vision大会上，Network Optix初次展示了自然言语提示原型，该计划将从头界说视频办理，为各行各业由AI驱动的洞悉和功率提速。

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表面上看，航空制作商、购物中心、大学、差人部分和轿车厂商好像并没有太多共同之处。实际上，它们在各自的范围内，都运用和办理着成百上千个摄像头。

此外，它们也都运用着Network Optix。Network Optix是一家总部坐落加州的全球软件开发公司，专门开发协助各行业办理、记载和剖析海量视频数据的渠道。Network Optix与英特尔协作，依据英特尔? 酷睿? Ultra 200H （代号Arrow Lake H）系列处理器，对其软件进行了优化。Arrow Lake H具有强壮的中心处理器 (CPU)、集成了神经处理单元 (NPU) 和图形处理单元 (GPU)， 能够超卓地完成对杂乱边际AI的处理。

IP、互联网协议和摄像头，都是经过核算机网络传输和接纳数据，这也是咱们在购物中心周围或大学校园里会看到的一些典型监控。它们将数据传输到中心数据库，如此一来，保安人员或运营中心即可进行监控。

AI正在改动企业和安排看待和运用视频数据的方法，其运用远不止安全范畴。凭借AI，制作安装线上的摄像头能够核算产品数量，并奉告企业每天出产了多少产品，产品包装是在什么时候进行的。AI模型能够提示办理者出产或许放缓的当地，或许问题何时以及怎么呈现。而面向健康和安全的AI摄像头视觉体系能够在职工未佩带恰当防护装备时宣布警报。

边际处理，重构效能。

Network Optix的软件能在云端处理一切视频数据，但是它真实的优势与速度体现在本地服务器端——这得益于专为边际AI运用规划的英特尔酷睿Ultra 200H处理器的强壮效能与杰出功用。与装备专用AI基础设施的大型数据中心不同，边际AI布置有必要无缝集成到空间受限、低功耗且本钱灵敏的原生IT体系中。这些体系不只处理AI使命，还需承当核算、视频及图形作业负载。

Network Optix事务开展副总裁James Cox表明：“客户可在数秒内检索整年数据，曩昔客户的痛点在于需求消耗许多时刻加载和查阅存档，旧体系难认为跨国企业快速汇总全球数据。”。

Network Optix的技能具有高度可扩展性，能处理海量摄像头与视频数据。现在该公司的客户经过其体系办理的全球摄像头总数达450万台。

Cox解释道：“将AI放在云端或其他非本地环境运转，意味着需继续向云端传输许多数据——每台摄像头每秒约5MB。当规划到达100台摄像头时，继续上传的数据量将激增至500MB，而许多场所布置着上千台摄像头，因而运用非本地AI底子不现实，边际核算能将视频转化为纯数据，然后完成全面监控与实时告警。”。

就如航空航天制作商，他们正是Network Optix的重要客户。试想火箭发射场景：需求布置许多摄像头，将火箭各部位的实时画面不间断传输给工程师与控制中心。而这些实时信息正是发射成功的关键所在。

咱们的客户，包含大型市政交通工程师或大学，能够经过渠道内的下拉菜单设置挑选条件，查找或设置交通事端或人员打斗等特定事情的警报。AI会在几秒钟内扫描实时和录制视频在内的一切视频流，并依据这些参数挑选出相关的片段。它能够扫描全球多个地址，运用人员无需任何技能培训，从接待员、保安到办理员，任何人都能够运用这个体系。

Network Optix渠道集成了OpenAI的CLIP（比照言语-图画预练习）技能。CLIP是一种能够辨认图画，并将图画与文本描绘联系起来的神经网络。它能够检测物体、色彩、人类行为和人物，但需求着重的是：Network Optix无法进行面部辨认，它能够检测人脸，但仅用于目标分类，用来区别人与轿车或动物。

Cox表明：“假如客户需求长途检查他们的监控点，只需求检查经由AI挑选出的摄像头画面即可，出于对隐私问题的忧虑，许多客户并不期望他们的视频上传到云端。”。

许多现有的安防体系缺少定制化功用，依赖于固定的参数，例如轿车色彩或车牌号码。这会导致错失重要事情、误报，且会糟蹋许多时刻查阅录像。Network Optix的多模态AI处理计划，由英特尔酷睿Ultra 200H系列处理器驱动，经过灵敏的自然言语查询处理了这个问题，然后完成了更智能的安全监控。

自然言语提示原型在英特尔Vision大会上初次露脸。

Network Optix的软件能够在任何芯片架构上运转。比较于英特尔上一代酷睿Ultra 7 165H处理器（代号Meteor Lake），当该公司的AI模型在英特尔新款酷睿Ultra 9 285H处理器上运转时，吞吐量快1.35倍，且推迟更低?。

在英特尔Vision大会中露脸的Network Optix，其用户界面被进一步简化。依据酷睿Ultra 200H处理器和可理解自然言语文本提示词的谈天机器人，工程师打造了一个全新自然言语文本提示模型的原型演示，相较于点击下拉菜单进行视频查找或设置警报的方法，这项前沿技能所带来的功用和功率进一步增强。

该演示展示了多个场景。例如，交通设施办理人员能够经过设置提示词和实时告诉的方法，检测数百甚至数千个摄像头拍摄到的交通事端。传统的监测体系缺少灵敏性，无法在没有预界说规矩的状况下检测事端。一个视频展示了这样的场景：在一个繁忙的十字路口，AI动态地检测到视频中轿车磕碰的瞬间，体系能够自动检索相关录像并符号用户，然后减少了手动查阅的时刻，并提高了高风险区域的安全响应速度。

另一个场景模拟了在繁忙区域丢失护照的状况。经过简略的文本提示“找到护照”，AI驱动的目标辨认技能省去了为不必要的目标进行大型数据符号的作业。AI经过扫描视频流，在一个桌子上找到了护照，而且提示了用户。Network Optix在此处展示了其杰出的可扩展性——检测体系能够敏捷习惯新项目或类别，而无需进行许多的从头规划，然后降低了从头练习的本钱。

该提示原型将于本年推出，Network Optix的开发者能够进行测验。

? 英特尔不进行第三方数据的审计，请查阅其他来历以评价准确性。

内容来源：https://noidia.htllogistics.vn/app-1/phim về đức phật,http://chatbotjud.saude.mg.gov.br/app-1/grindcraft

(责任编辑：社会)