基于GPU的边缘计算，是否可以提高生产安全监管？
在整车生产环节，冲焊涂等工艺环节，对于安全的监管尤为重要，英伟达是否有基于GPU边缘计算的解决方案，不仅仅是提供算力，作为整车厂来说，最需要的是可以共创的解决方案
3同行回答
对边缘计算也是刚刚接触。不过对只工业环境相对了解一些。我觉得基于GPU的边缘计算，是可以辅助提高生产安全监督的。比如对特定区域的安全监控，一些生产设备的监管，但我觉得这种监管应该还是相对辅助的。毕竟生产安全是目前企业要面对的重要问题。之前接触过一些厂家的安全做法。是基于安全本质化的。总体的原则就是我不依靠对人的教育解决安全问题。不依靠监控手段来监督安全。而是从根本上解决安全存在的隐患。举个例子，对于厂区入场的通道。如果需要你缓慢进入。或者进行瞭望进入的地方。前端会设置多到栏杆。让如口成为S型。人在通过路口的时候是被迫减速的。无论你怎么想快都要左桡又绕的绕过这些栏杆才能通过。自然也就达到了让你减速观察的目的。一些危险设备。直接设置隔离栅栏。一旦栅栏被打开。直接设备会停止。防止发生故障。
所以我安全固然需要监管。但应该还是辅助手段。
基于GPU 的边缘计算已经开始广泛在制造、零售、物流、安防等行业落地，如可实时监测各行业工作场地各类违规操作 ，6s 管理规范， SOP 执行情况等。在生产制造等环节通过边缘计算中的视觉检测来增加良率，提升生产安全。 在视频分析的应用中，有很多的场景都是面向生产安全监管的，通过英伟达的视频分析SDK - DeepStream，可以轻松实现对于厂区或操作间的员工着装，安全帽检测，异常区域访问，吸烟等众多基于6S安全生产方面的事件检测及触发告警，譬如在物流行业，通过视频分析的方式，实现货物跟踪及不合规包裹分拣等异常行为的检测 .
收起ChatGPT 回答
针对整车生产环节中的安全监管需求，英伟达提供了基于GPU边缘计算的解决方案。该方案可以通过在车间内部部署GPU服务器，将数据从传感器和摄像头等设备采集并进行实时处理，以实现对车间生产过程的实时监测和分析。
具体来说，英伟达的边缘计算平台Jetson AGX Xavier可以提供高效的计算能力，支持多路视频流的实时处理和分析，可以用于监测生产线上的工人操作是否符合安全规范，以及检测生产设备是否存在异常情况。此外，英伟达还提供了基于GPU的深度学习框架TensorRT，可以用于训练和部署各种安全监测模型，如人员安全监测、设备异常检测等。
除了提供硬件和软件解决方案，英伟达还可以与整车厂商共同探讨并解决安全监管方面的问题。例如，英伟达可以与整车厂商合作，共同开发安全监测算法，并将其部署到车间生产线上。此外，英伟达还可以提供专业的技术支持和培训，帮助整车厂商更好地使用边缘计算和GPU技术，实现更高效、更安全的生产。