传统的AI算法服务器、硬盘录像机和视频存储服务器等设备在考评系统的搭建中占用了大量的硬件资源和空间。然而，翌学智慧实验考评系统通过采用基于边缘计算的分布式部署方案，彻底改变了这种情况。系统只需在学校部署一台应用服务器和翌学智慧视频终端，就能完成对学生实验操作的视频采集、AI识别和智能赋分，大大简化了设备的需求和安装的复杂性。

基于边缘计算的分布式部署方案的优势在于将计算和数据处理的重负从中心服务器转移到了边缘设备，减轻了系统的负载压力。翌学智慧实验考评系统能够在终端设备上进行实时的视频采集，并通过AI识别技术对学生的实验操作进行分析和评估。这种分布式部署的方式不仅提高了系统的效率和实时性，还避免了对大量存储资源的依赖。

基于边缘计算的分布式部署方案不仅简化了系统的架设和操作流程，还具备一定的灵活性和扩展性。学校只需部署少量的设备即可实现对实验考评的完整支持，减少了系统建设的成本和维护的复杂性。同时，系统也能够根据学校的实际需求进行扩展和升级，以适应不同规模和需求的教育机构。

总结起来，翌学智慧实验考评系统采用基于边缘计算的分布式部署方案为信息化教育带来了更便利、高效的使用体验。通过简化设备需求和架设流程，系统实现了对学生实验操作的视频采集、AI识别和智能赋分，满足了教育机构对实验考评的需求。随着技术的不断发展，基于边缘计算的分布式部署方案有望在教育领域发挥更大的作用，推动教育的进步和创新。