邊緣 AI 運算
邊緣運算是一種資訊技術架構，將計算儘可能靠近資料來源。它將伺服器的結果靠近終端使用者，以減少延遲和頻寬使用。
在工廠外，磐儀的機器視覺解決方案被歐洲隧道公司使用，用於檢查欲通過隧道的車輛。透過自動車牌識別系統，機器能自動顯示與個別乘客直接相關的螢幕資訊。這有助於縮短等候時間，並防止沒有預訂的車輛進入。
FPC-5211 系列透過邊緣運算減少視覺數據的網路延遲，提升車輛安全
FPC-5211 系列通過邊緣 AI 運算系統，已通過 E-Mark 認證並支援 Intel 的第 14 代處理器。該系列能在邊緣節點處理大量數據，減少網路延遲，直接處理和分析車輛上的大量傳感器和視覺數據，並迅速響應。例如，識別道路狀況、檢測障礙物、執行自動駕駛等。
什麼是邊緣 AI 運算？
邊緣 AI 運算是指將人工智慧（AI）直接整合到網路邊緣的裝置中，而不是依賴集中的雲端基礎設施。這樣可以在裝置本身上本地處理數據，而無需將大量資料發送到遠端伺服器。邊緣 AI 運算利用本地計算能力來執行數據分析、決策制定和即時處理等任務。這種方法具有多項優勢，包括減少延遲、增強隱私、提高可靠性和降低頻寬使用。
挑戰與解決方案
| 挑戰與問題 | 邊緣 AI 運算解決方案 |
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延遲與即時處理 工業自動化經常需要即時決策來控制機械設備並應對變化的條件。傳統的雲端 AI 可能會因數據傳輸時間而產生延遲。 |
通過本地處理數據，邊緣 AI 運算顯著減少延遲，確保更快的響應時間，這對於預測性維護、品質控制和機器人引導等任務至關重要。 |
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頻寬限制 將大量數據傳輸到雲端或從雲端傳輸回來可能會加重網路頻寬負擔，特別是在感測器和設備眾多的環境中。 |
邊緣 AI 運算通過在資料來源處處理數據來減輕此一問題，減少需要通過網路傳輸的數據量。 |
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可靠性與停機 依賴持續的雲端連接可能在工業環境中成為一個缺點，尤其是在網路可靠性受限的情況下。 |
邊緣 AI 運算系統即使在網路連接暫時離線的情況下仍能繼續運作和做出決策，提高系統的可靠性並減少停機時間。 |
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安全性與隱私 工業環境經常處理敏感數據，將這些數據傳輸到雲端存在安全風險。 |
邊緣 AI 運算通過保持數據本地處理來降低數據洩露的風險，減少敏感資訊的曝露並提高數據安全性。 |
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擴展性與成本 實施雲端 AI 運算解決方案可能會很昂貴，尤其是在擴展眾多設備和位置時。 |
邊緣 AI 運算允許漸進式升級和擴充，並通過利用現有硬體和基礎設施提供更具擴展性和成本效益的解決方案。 |
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客製化與靈活性 不同產業工業處理過程差異極大，需要更加量身訂作的系統。 |
邊緣 AI 運算系統可以根據特定需求和 AI 演算法及模型的應用進行訂製，以適應特定的工業過程，實現更高效率和更有效的操作。 |
邊緣 AI 運算應用
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車輛檢查與管理
磐儀的機器視覺解決方案對於歐洲隧道公司的車輛檢查至關重要。透過自動車牌識別（ALPR），系統可以自動顯示與個別乘客相關的資訊。這項技術顯著縮短了等候時間，並防止未預訂的車輛進入隧道，提升了車輛檢查過程的效率和安全性。
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增強車輛安全
FPC-5211 系列 利用邊緣 AI 運算提升車輛安全，通過減少處理視覺數據的網路延遲。該系列經過 E-Mark 認證，並配備 Intel 的第 14 代處理器，能在邊緣直接處理大量感測器和視覺數據。這個特性允許快速分析和應對道路狀況、障礙物檢測和自動駕駛功能。通過本地端處理數據而不是依賴集中伺服器，FPC-5211 系列確保了更快的決策制定和即時駕駛情境中的安全性改善。
