边缘 AI 计算
边缘计算是一种信息技术架构，将计算尽可能靠近数据来源。它将服务器的结果靠近终端用户，以减少延迟和带宽使用。
在工厂外，磐仪的机器视觉解决方案被欧洲隧道公司使用，用于检查欲通过隧道的车辆。通过自动车牌识别系统，机器能自动显示与个别乘客直接相关的屏幕信息。这有助于缩短等待时间，并防止没有预订的车辆进入。
FPC-5211 系列通过边缘计算减少视觉数据的网络延迟，提升车辆安全
FPC-5211 系列通过边缘 AI 计算系统，已通过 E-Mark 认证并支持 Intel 的第 14 代处理器。该系列能在边缘节点处理大量数据，减少网络延迟，直接处理和分析车辆上的大量传感器和视觉数据，并迅速响应。例如，识别道路状况、检测障碍物、执行自动驾驶等。
什么是边缘 AI 计算？
边缘 AI 指的是将人工智能（AI）直接整合到网络边缘的设备中，而不是依赖集中的云端基础设施。这样可以在设备本身上本地处理数据，而无需将大量信息发送到远程服务器。边缘 AI 利用本地计算能力来执行数据分析、决策制定和实时处理等任务。这种方法具有多项优势，包括减少延迟、增强隐私、提高可靠性和降低带宽使用。
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 工业自动化经常需要实时决策来控制机械设备并应对变化的条件。传统的云端 AI 可能会因数据传输时间而产生延迟。 |
通过本地处理数据，边缘 AI 显著减少延迟，确保更快的响应时间，这对预测性维护、质量控制和机器人引导等任务至关重要。 |
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带宽限制 将大量数据传输到云端或从云端传输回来可能会加重网络带宽负担，特别是在传感器和设备众多的环境中。 |
边缘 AI 通过在数据来源处处理数据来减轻这一问题，减少需要通过网络传输的数据量。 |
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可靠性与停机 依赖持续的云端连接可能在工业环境中成为一个缺点，尤其是在网络可靠性受限的情况下。 |
边缘 AI 系统即使在网络连接暂时丢失的情况下仍能继续运作和做出决策，提高系统的可靠性并减少停机时间。 |
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安全性与隐私 工业环境经常处理敏感数据，将这些数据传输到云端存在安全风险。 |
边缘 AI 通过保持数据本地处理来降低数据泄露的风险，减少敏感信息的暴露并提高数据安全性。 |
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扩展性与成本 实施云端 AI 解决方案可能会很昂贵，尤其是在扩展到众多设备和位置时。 |
边缘 AI 允许渐进式升级和扩展，并通过利用现有硬件和基础设施提供更具扩展性和成本效益的解决方案。 |
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定制与灵活性 工业过程差异很大。 |
边缘 AI 系统可以根据特定需求和 AI 算法及模型的应用进行定制，以适应特定的工业过程，实现更高效和更有效的操作。 |
边缘 AI 应用
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车辆检查与管理
磐仪的机器视觉解决方案对欧洲隧道公司的车辆检查至关重要。通过自动车牌识别（ALPR），系统可以自动显示与个别乘客相关的信息。这项技术显著缩短了等待时间，并防止未预订的车辆进入隧道，提升了车辆检查过程的效率和安全性。
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增强车辆安全
FPC-5211 系列 利用边缘 AI 计算提升车辆安全，通过减少处理视觉数据的网络延迟。该系列经过 E-Mark 认证，并配备 Intel 的第 14 代处理器，能在边缘直接处理大量传感器和视觉数据。这项能力允许快速分析和应对道路状况、障碍物检测和自动驾驶功能。通过本地处理数据而不是依赖集中服务器，FPC-5211 系列确保了更快的决策制定和实时驾驶情境中的安全性改善。
