维度网讯，高通技术公司与圣迭戈天然气与电力公司（San Diego Gas & Electric，简称SDG&E）、加州大学圣迭戈分校斯克里普斯海洋研究所合作，正在部署Edge Alert Sentinel系统（EAS），这是一套基于现场边缘人工智能的早期预警方案，旨在展示边缘AI如何支持电网可靠性、应急准备和气候韧性。

南加州拥有全美最复杂的野火和极端天气风险，圣安娜风、干旱和复杂地形共同造成快速变化且难以预测的条件。传统监控系统依赖远程云处理，在恶劣天气或紧急情况下可能产生延迟。EAS系统将环境传感器、边缘AI计算和大气科学相结合，在数据采集点即时生成分析结果，避免因数据传输至远端数据中心而延误。首个系统已在帕洛马山安装，开始分析风、天气和环境数据，以更早发现影响野火行为和极端天气的条件。

“近二十年来，我们地区避免了灾难性的电气引发的野火，因为我们选择及早领先并永不停止前瞻，”SDG&E总裁Scott Crider说。“Edge Alert Sentinel反映了同样的心态。通过与高通技术公司和加州大学圣迭戈分校合作，我们将世界级的技术和科学结合在一起，使得智能存在于风险所在之处——在前线——社区因此更加安全。”高通技术公司汽车、工业和嵌入式物联网及机器人业务高级副总裁兼总经理Nakul Duggal表示，通过将现场AI与先进的传感和连接相结合，系统能在条件变化时提供更快、更可靠的洞察，帮助响应者评估风险并采取行动。加州大学斯克里普斯海洋研究所高性能无线研究与教育网络主任Frank Vernon指出，自千禧年以来，Scripps一直在整个圣迭戈县进行实时观测，积累了丰富的数据集。借助新的现场AI能力，他们正在超越观测，实时预测影响——就在危险出现的精确时刻和地点。当工业界将运营规模、实际部署经验和社区需求与学术界的科学严谨性和长期观测记录相结合时，这便成为可能。

该部署的核心是搭载高通Dragonwing IQ9处理器的加固边缘AI网关平台。这是一款配备神经处理单元的多核应用处理器，每秒最高可执行100万亿次操作。系统利用高通旗下Edge Impulse的MLOps平台运行设备端模型，用于预测可能影响住宅区域电网基础设施的条件，并通过SDG&E专用蜂窝网络将监控数据和预警传输至控制中心。高通与SDG&E还在合作将AI直接集成到现场设备上，通过自主空中作业对关键公用事业基础设施进行自动检查。

EAS项目汇聚了工业界和学术界的资源，构建了一个包含实时数据、现场AI分析和可操作洞察的持续循环，旨在将快速变化的条件转化为及时的行动。在即将到来的公共安全电力关闭季节，各方将对帕洛马山部署的性能进行评估，并计划从明年开始将该技术扩展至更多站点。试点阶段的见解将为扩展和增强的建模能力提供信息，目标是2027年进行更广泛的推广。该合作还将探索联合培训，以支持南加州和其他面临类似风险地区的应急准备。

虽然该系统最初在南加州开发，但该方法旨在扩展到其他面临日益频繁和严重气候驱动事件的地区，在这些地区，实时、特定地点的智能可以改善压力下的决策方式。

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