Edge AI 工控机的定义、挑选考量与常见应用

在传统的 AI 部署方式中，边缘端的数据会集中到一台具备强大运算能力的服务器上，由这台服务器进行相关的模型训练和预测。为了让来自不同地点的使用者能够存取并使用这些 AI 模型，服务器会连接到网络，并依照特定的安全协议，允许网络用户安全地连线到服务器进行操作。

而近来热门的 Edge AI 简单来说就是边缘运算（Edge Computing）和人工智能（AI）的结合，是将 AI 模型和算法安排在负责处理边缘运算的工控机上，除了就近撷取设备端所产生的数据外，还能够进行资料处理与机器学习的任务。透过 Edge AI，不再需要将大量数据传输到云端服务器，除了有效缩短处理时间、提高反应速度外，也能够降低对于网络带宽的需求也更具安全性。

在这段工作流程中，负责在边缘端进行数据分析与智能判断的设备称为 Edge AI 工控机。这些工控机不仅要求高效能，还需要具备环境适应性，也必须安装在有网络覆盖的地方。无论是工厂、医院、停车场，还是生活环境中的路灯和充电桩，Edge AI 工控机都能实现实时数据处理和决策，通过智能化技术提高营运效率。
 

 环境适应性与可靠度

Edge AI 工控机通常被安装在工业现场端，相较于舒适的数据中心或凉爽的办公室，它们必须面对使用环境的严格考验。这些不可预测的环境包括偏僻的郊外、潮湿低温的生鲜工厂或持续震动的列车车厢等。能在恶劣环境中持续稳定的运行并展现高度可靠性，是 Edge AI 工控机的首要条件。除了克服温度、湿度、震动等基本挑战，Edge AI 工控机还需要应对环境中可能出现的不稳定电压、强烈的电磁干扰或是潜在的安全风险。因此，具备多样的工业级防护成为标配，如过电流保护（OCP）、过电压保护（OVP）、静电放电保护（ESD）外，是否拥有 UL 安全认证或符合工业环境的 EMC 标准（如 EN 61000-6-2/4）也是选择 Edge AI 工控机时可以多方考虑的因素。这些认证将确保设备在各种环境中的可靠性与安全性。

 任务复杂度

Edge AI 强调的是让使用者不再需要连接到云端服务器，而是直接在 Edge AI 工控机上进行 AI 模型的学习与应用，因此工控机运算能力的好坏就格外关键。AI 的三大核心要素包括运算能力、算法和数据，用户可依据运算量、数据量以及处理速度等需求，来决定进行图像推理或判断工控机所需要的运算能力。

对于处理基础的 Edge AI 应用来说，CPU 的运算能力可能已经足够，尤其是随着 Intel 不断提高 CPU 效能并整合更多的 GPU 运算能力，再加上神经处理单元（NPU）的增多，使得许多 AI 推理应用无需额外的加速器即可完成。但面对更多精密、复杂的工业应用，则需要选择配备独立 GPU 显卡或专用加速器的中高阶 Edge AI 工控机。

目前市面上主流的 GPU 顯示卡分為三種類型：SoM、MXM 和 PEG。SoM 模式的 GPU 是一種體積小、功耗低、專為嵌入式系統設計的 GPU，通常用於需要高效能且低功耗的應用場合。而 MXM（Mobile PCI Express Module）GPU 是一種可插拔的 GPU 模組，具有靈活性和可升級性，也很廣泛應用於工業電腦中。而 PEG（PCI Express Graphics）GPU 是傳統的顯示卡，通常插入主板的 PCIe 插槽中，提供最強大的圖形處理能力，適合需要極高運算性能的應用，如高頻影像處理和深度學習。使用者可以根據具體的任務需求選擇最合適的解決方案。

 散热能力

长时间执行任务的 Edge AI 工控机，在运作过程中无论是 CPU 或 GPU 的温度会迅速的升高，如果没有优异的散热技术，将导致系统过热而自动降频，从而影响运算效率。因此，Edge AI 工控机的散热技术也成为决定要素之一。

Cincoze GP-3000 作为 Edge AI 工控机的旗舰机型，除了使用主动散热的风扇设计外，还搭配了 Cincoze 引以为傲的被动式散热技术。通过导热性优异的铜和散热效果出色的铝，结合精算过的专属散热布局，实现了杰出的散热成果。更值得一提的是，在设计之初就考虑到工业环境中可能存在的粉尘与杂质，采用了专利的防尘式散热结构（专利号 I778522）。这种设计不仅能集中风扇的气流有效带走热能，还能阻隔粉尘和脏污进入系统内部，从而延长设备的使用寿命。

 制造 – 质量控制和缺陷检测

在制造领域中，质量控制和缺陷检测是 Edge AI 常见的应用。配备高效能的 CPU 和 GPU 的 Edge AI 工控机可以实时处理来自高分辨率相机的精密图像，透过运行预先训练的 AI 模型进行智能分析，识别出表面瑕疵、尺寸偏差或形状异常等肉眼难以发现的生产异常或缺陷，并立即生成检测报告提供给操作员或自动化系统，以便进行后续的修复或调整生产参数。这不仅缩短了检测时间、降低了不良率外，透过有效的质量控制，强化企业竞争力和客户满意度。



案例分享：一家亚太广为人知的自动化设备商使用 Cincoze GP-3000 搭载 Intel Core i CPU 以及 NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU 卡作为 PCBA 缺陷检测系统。该公司利用 AOI 和深度学习软件来准确地检测和标记 PCBA 缺陷，例如材料表面缺陷、焊接缺陷或组件缺失、错位等，还可自动对正常品和瑕疵品进行分类，大幅提高检测效率和良品率。

 城市建设 – 智能交通信号灯控制系统

打造智慧城市一直是各国政府积极努力的目标，其中智能交通信号灯控制系统是为市民提供更顺畅、更环保的出行体验当中很重要的一环。通过实时分析交通数据，并利用机器学习算法预测车辆行为，从而精确地调整交通信号的切换时机。这不仅显著缓解拥堵，还缩短了等红灯的时间和燃料消耗，对于减少城市的碳排放做出了贡献。



案例分享：一所欧洲优秀大学的环境工程研究所开发了一套智能交通信号灯控制系统，改善了所在城市交通拥堵的窘境。这套系统需要透过 Edge AI 工控机来连接各种周边监控设备与侦测雷达，除了实时处理相关的交通数据外，也需要透过预先训练的 AI 模型进行智能分析来优化交通信号的控制。

 能源 – 海上油田的智慧钻井

复杂且危险的海上油田钻井任务，涉及大量数据的实时分析和决策，而导入智能钻井系统将显着提高作业的效率和安全性。Edge AI 工控机可以实时处理来自多种传感器的数据，包括地质、压力、温度等，并利用 AI 算法进行智能分析，从而优化钻井操作或是对于各种设备的预测性维护。这不仅能缩短钻井时间，还能有效预防潜在的安全风险，确保钻井作业的稳定性和安全性。



案例分享：德承在北欧的客户是一家在石油及天然气行业中高度知名的设备制造商，以其在生产、钻井和加工领域的技术而著称。为了优化智能钻井系统的效率和安全性，提供更好和更快的钻井过程，采用了德承 DS-1402 作为 Edge AI 工控机。

 车载 – 警车行动监控系统

AI 技术也加入打击犯罪的行列，具有行动监控功能的智能警车可成为维护城市安全的重要力量。安装在智能警车的行动监控系统能够连接城市的数据中心，为交通管理和紧急应对提供更精准的支持外，也能够透过对车牌迅速识别并报告涉及赃车或有问题的车辆，从而有效地遏制犯罪行为。



案例分享：欧洲一家军事设备商打造了智能警车行动监控系统，透过 Cincoze DX-1100 实现拍照、录像、定位和自动车牌辨识并与车辆数据库进行比对揪出问题车辆，有效提升一线警察的执法效率。