前端產品主要是用于邊緣節點計算的AI攝像機(人臉識別攝像機/卡口電警攝像機)，在采集視頻和圖片的同時，依靠高性能芯片和先進算法，為云端的數據中心提供結構化的數據，可以減少云端分析處理的計算資源壓力和網絡帶寬等系統成本。缺點是前端設備空間有限、功耗成本較高，導致有限的硬件資源只能運行相對簡單、對實時性要求高的算法。

云端產品主要是智能NVR、人臉識別比對服務器、車輛結構化分析服務器和視頻結構化分析服務器，智能NVR是在集中存儲圖像的基礎上，通過集成深度學習算法實現了針對視頻內容的智能分析和信息提取，比如小型比對庫的人臉識別/車輛識別等，適合中小型項目使用。后三類智能服務器通過在X86服務器集成高性能GPU芯片和深度學習算法，專門對人臉特征、車輛特征、機動車/非機動車/行人的全目標特征進行快速提取和準確識別比對，比如億級人臉底庫的識別比對、卡口過車圖片的二次特征提取和以圖搜車、行人的衣著體貌特征識別和以圖搜人等。云端產品能根據客戶需求靈活配置硬件資源，可以運行復雜，業務響應置后的算法，且升級維護比較方便。

步行街人臉動態布控

道路監控視頻的機非人全目標特征結構化

隨著智能需求日益增多，更多數據的采集和計算未來都將在前端進行邊緣節點計算，前端初步處理分析后回傳到云端進行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根據客戶的具體需求靈活組合，實現更智能的分布式計算，提供差異化的智能解決方案。一般來說，檢測、跟蹤、去重、摳圖等相對通用的應用以及拌線、越界、徘徊、計數等行為分析類的應用適合放在前端，而提取細節特征、識別比對等以及涉及敏感信息的復雜應用適合放在云端，要結合實際設計，實現資源利用最大化。