AI 邊緣計算節點部署在業務前端，算力用于本地實時 AI 推理，可減少上行帶寬、降低業務時延，但算力與存儲容量有限，設備本身不具備模型訓練，適合路口、園區等現場智能識別場景。 存算一體化平臺部署于中心機房，算力存儲高度整合，支持模型訓練、海量數據歸檔和批量推理，算力規模大，但數據需要回傳，時延更高，適合集中離線分析與模型迭代。

光纖分布式 KVM 采用光纖傳輸，無損低延遲、抗干擾強，支持高速 USB，但擴容需要預留光纖、成本偏高，適合電力、交通等這類對畫質時延要求嚴苛、點位相對固定的場景。 IP 分布式 KVM 基于以太網與編解碼，擴容靈活，支持跨區域調度、錄播、拼接，布線簡單；但存在編解碼時延，依賴交換機傳輸，適合點位分散、分期建設的多區域指揮場景。

傳統矩陣適合同機房近距離、點位固定、低時延本地音視頻切換；分布式系統適合點位分散、跨區域、需靈活擴容、帶 KVM 遠程管理的大型項目，分布式系統可支持可視化預覽，大屏拼接、開窗、漫游，操作所見即所得。