上一篇，我主要整理了边缘计算以及人工智能对未来科技发展的重要性。这一篇我要开始讲述我个人在边缘计算道路上的旅程，以及分享一些经验，希望对有着与我同样兴趣的开发者提供一些参考，尤其是入门开发者。
在边缘计算领域，选择一款合适的开发设备是项目成功的关键。我第一次接触边缘计算是源自于我的爸爸有一块NVIDIA Jetson NANO开发套件，他那个时候也正在入门人工智能的开发，这无疑给我创造了先决条件，适逢当时就读的学校说有一个青少年创客大赛，呼吁学生报名参加，于是我在爸爸的鼓励下，与两个同学一起报名了这此创客比赛。我跟我的同学商量用AI做垃圾分类——这在当时算是很热门的一个应用。
那时我还刚刚开始自学Python编程，且我还只是一名国三学生。
我的边缘人工智能开发就此起步。
针对Jetson NANO开发套件的使用，NVIDIA官方提供了很多资料，尤其是NVIDIA DLI（深度学习培训中心）有一个免费的线上课程是利用Jetson NANO开发套件入门深度学习。这个课程提供了详细的实验环境和代码，教大家识别手指方向。我们将这个代码修改，变成识别纸杯和易拉罐。也是通过这个课程，学习如何进行数据训练。
所以我的AI开发之路也就此展开。从以后的几年里，NVIDIA的边缘设备性能不断升级，各种开发工具层出不穷，我对AI技术的了解也随之不断深入，一直伴随我步入大学殿堂。
图片来自NVIDIA GTC PPT以下是我选择NVIDIA Jetson的几大理由：
1. 高性能与低功耗的完美平衡
NVIDIA Jetson系列结合了高性能的GPU与高效的CPU，为边缘计算应用提供了强大的计算能力。无论是进行复杂的图像处理、视频分析还是实时数据推理，Jetson都能轻松应对。更令人印象深刻的是，它在提供如此强大性能的同时，还能保持较低的功耗，这对于需要长时间运行且依赖电池供电的边缘设备来说至关重要。
2. 强大的AI处理能力
作为NVIDIA的明星产品，Jetson自然继承了NVIDIA在AI领域的深厚积累。它内置了TensorRT等优化工具，能够显著加速深度学习模型的推理速度，使得在边缘设备上部署和运行AI应用变得更加高效。这意味着开发者可以快速地将AI算法集成到产品中，实现智能化升级。
我记得Jetson NANO开发套件刚出来的时候，大家最喜欢将树莓派与它相比较。Jetson Nano最大的差异性是，它可以支持目前很流行的深度学习框架，在Jetson Nano上，用户可以搭配NVIDIA TensorRT推理引擎、混合精度的优化，轻易地把推理性能再往上推升数倍。搭配NVIDIA其它工具，用户可以非常轻松地将自己（或别人）训练好的特定模型，轻松移植到Jetson Nano去执专属的应用，这有机会让开发人员减少70%的研发时间。
不仅如此，Jetson NANO可以支持更多的摄像头，可以用于视频智能分析等场景，而利用NVIDIA Deepstream SDK可以很方便地实现这些应用，这些内容都会在本次系列里提到。
3. 丰富的生态系统与开发工具
NVIDIA为Jetson提供了完善的生态系统支持，包括丰富的开发板、模块以及配套的软件和工具。JetPack SDK是专为Jetson设计的一站式开发环境，它集成了CUDA、cuDNN、TensorRT等NVIDIA核心技术，并提供了易于使用的API和库，极大地简化了开发流程。此外，NVIDIA还与众多合作伙伴建立了紧密的合作关系，共同推动边缘计算应用的创新与发展。
4. 广泛的应用场景
由于Jetson的高性能、低功耗以及强大的AI处理能力，它被广泛应用于各种边缘计算场景中。无论是智能安防、智能制造、智慧城市还是自动驾驶等领域，Jetson都能发挥出巨大的作用。例如，在智能安防领域，Jetson可以实时分析监控视频流，快速识别异常行为；在智能制造领域，它可以用于生产线上的质量检测与自动化控制等。
NVIDIA近几年一直在大力发展Jetson社区，对于初学者来讲，可以在Jetson社区里获得很多的帮助以及项目启发，我觉得这是NVIDIA区别与其他大厂的一个很重要的地方——就是NVIDIA真的很重视生态的发展。
5. 灵活的配置与可扩展性
NVIDIA Jetson系列提供了多种型号供开发者选择，从入门级的Nano到高端的Xavier NX和AGX Xavier等，覆盖了不同的性能需求和预算范围。这意味着开发者可以根据项目的实际需求选择最适合的配置。同时，Jetson还支持通过模块化设计进行功能扩展，如增加摄像头模块、通信模块等，以满足更复杂的应用场景。
