边缘 AI 计算
让智能计算更贴近数据源端
什么是边缘计算？为何重要？
通过本地处理降低延迟与带宽占用
实现实时洞察以提升运营效能
边缘计算是一种信息技术架构，将运算能力尽可能靠近数据源端。在更接近数据产生的位置进行处理，可将原本需要在服务器端执行的计算结果及时带给终端使用者，从而降低网络延迟与减少带宽使用。
在工厂之外，磐仪的机器视觉解决方案已被 Eurotunnel 采用，用于检查欲穿越隧道的车辆。通过自动车牌识别（ALPR），系统可自动显示与个别乘客直接相关的信息，有助于缩短等待时间，并防止未预约车辆误入通道。
FPC-5211 系列：在边缘提升车辆行车安全
通过 E-Mark 认证并支持第 14 代 Intel 处理器的边缘 AI 系统
本地处理视觉数据以降低网络延迟
支持路况识别、障碍物检测与自动驾驶反应
FPC-5211 系列通过降低视觉数据的网络延迟提升行车安全
通过 FPC-5211 系列边缘 AI 运算系统（已通过 E-Mark 认证并支持第 14 代 Intel 处理器），可在边缘节点处理大量数据，降低网络传输延迟，并在车载端直接对大量传感器与视觉数据进行处理与分析并快速反应，例如路况辨识、障碍物侦测与自动驾驶执行等。
推动边缘 AI 计算，加速工业创新
提供强大运算性能与工业级稳定性
同时支持轻量推理与高密度 AI 负载
加速 AI 模型部署以提升业务决策效率
什么是边缘 AI？
边缘 AI 是指将人工智能直接导入到网络边缘的终端设备中，而不是完全依赖集中式云端架构。这使得设备能够在本地执行数据处理，无需将大量信息传回远程服务器。边缘 AI 可在本地完成数据分析、决策运算与实时处理，具备降低延迟、增强隐私性、提高可靠性与减少带宽使用等优势。
以边缘 AI 解决工业现场的关键挑战
降低延迟以确保实时反应能力
提升可靠性、安全性与运营连续性
通过可定制化架构实现具成本效益的扩展部署
挑战与解决方案
| 挑战与问题 | 边缘 AI 计算解决方案 |
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延迟与实时处理需求 工业自动化场景需要实时决策来控制设备并回应环境变化。传统云端式 AI 需将数据传至云端进行处理，传输时间可能造成延迟，影响及时反应能力。 |
通过在本地进行数据处理，边缘 AI 可显著降低延迟并确保更快反应速度，对预测性维护、质量管理与机器人引导等任务至关重要。 |
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带宽限制 在部署大量传感器与终端的场景中，将大量数据传回云端会占用大量带宽，造成网络负荷。 |
边缘 AI 在源头完成大部分处理，仅需上传必要摘要，有助于缓解带宽压力。 |
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可靠性与停机风险 工业现场若过度依赖云端连接，一旦网络中断便可能导致系统无法运作。 |
边缘 AI 即使在网络暂时中断时仍可继续运作，提升整体系统可靠性并减少意外停机时间。 |
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安全与隐私 工业环境常涉及敏感或机密数据，大量传输至云端会提高外泄风险。 |
边缘 AI 可在本地处理多数数据，减少传输暴露面并增强整体信息安全。 |
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扩展性与成本 大规模采用云端 AI 需高昂的运算与传输成本，扩展部署时成本更高。 |
边缘 AI 支持循序扩展，借用既有基础设施，成本更可控且部署更具弹性。 |
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客制化与灵活性 不同产业与流程需求不尽相同，标准化方案往往无法完全满足。 |
边缘 AI 系统可根据不同工业流程调整 AI 模型与算法，为多样化应用情境提供更有效的支持。 |
交通与基础设施中的边缘 AI 实际应用
Eurotunnel 的车辆检查与车牌识别
以智能视觉系统打造更安全高效的交通体验
通过 AI 自动化提升乘客体验与通行效率
边缘 AI 应用场景
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车辆检查与通行管理
磐仪的机器视觉方案协助 Eurotunnel 优化车辆检查流程。依托自动车牌识别（ALPR），系统可即时调取与乘客相关的资讯，加速检查与放行，有效减少排队等待时间，并阻挡未预约车辆进入通道，提高整体通行效率与安全性。
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强化车辆行车安全
FPC-5211 系列利用边缘 AI 运算技术，在车辆端直接处理大量传感器与影像数据，以降低网络延迟并提升安全性。产品通过 E-Mark 认证并搭载 Intel 第 14 代处理器，可快速分析路况、侦测障碍物并支持自动驾驶反应，让行车安全更进一步。
