プレミオブログ - market_ai-and-robotics

Bridge advanced AI models with rugged industrial hardware. Discover how Premio powers real-time physical AI, low latency, and edge autonomy.

Watch the technical webinar to learn how to select a rugged NVIDIA Jetson edge AI computer for robotics. Explore key requirements and Premio's JCO Series for AMRs, inspection robots, and autonomous systems. 

JCOシリーズの選定ガイドをご覧になり、用途に最適な堅牢型NVIDIA JetsonエッジAIコンピュータをお選びください。JCO-1000-ORN、JCO-3000-ORN、JCO-6000-ORNのAI性能、接続性、拡張性を比較いただけます。

産業用エッジAIワークステーションに適したNVIDIA GPUの選び方を学びましょう。AI演算性能、VRAM、メモリ帯域幅、PCIeスケーラビリティ、電力、冷却、および導入要件を評価する方法を解説します。

Edge RAGがAIとプライベートな産業データをどのように連携させ、より適切でコンテキストを認識した応答を生成するかをご覧ください。

Physical AIや高速コンピューティングからIT/OTコンバージェンスやリモート管理まで、Embedded World North America 2026を形成する4つの主要なテクノロジートレンドについて詳しく学びましょう。

AIヘルスケア技術開発企業が、PremioのミッドレンジNVIDIA Jetson OrinエッジAIコンピューターをどのように活用して、インテリジェントICUシステム向けのベッドサイド推論とマルチカメラ接続を実現しているかをご覧ください。

PremioのAutomate 2026エッジAIデモでは、ロボティクス向け物理AIや、Intel®テクノロジーとローカルエッジ推論を活用したリアルタイムビジョンAIを展示します。

大手ロボット企業が当社のKCO-3000-RPL 拡張型エッジAIワークステーションを使用して、どのように産業オートメーションを加速させたかをご紹介します。この高性能プラットフォームは、柔軟な拡張機能と専用のエンジニアリングサポートにより、AI推論、ロボット制御、そしてより迅速なプロジェクト展開を可能にしました。

Intel® ハイブリッド・コア・アーキテクチャが、マシンビジョンやエッジ AI から HMI、テレメトリ、リアルタイムデータ処理まで、多様な産業オートメーション・ワークロードを過酷なエッジ・コンピューターでサポートする仕組みについてご紹介します。このブログでは、互換性のある構成のP-core、E-core、および Intel® Thread Director が、工場エッジでのワークロード処理の改善にどのように役立つかを説明します。

ロボットOEMがPremioのRCO-6000-RPL-2をどのように活用して、コンピューティングの信頼性を向上させ、ロボットの統合を簡素化し、プロトタイプテストから実地展開までのパスを加速させたかをご覧ください。

エネルギー貯蔵ソリューションプロバイダーが、PremioのKCO-3000シリーズ拡張型エッジAIワークステーションを使用して、バッテリーエネルギー貯蔵環境全体で信頼性の高い産業用コンピューティング、柔軟なフィールドサービス接続、長期ライフサイクル展開をどのようにサポートしているかをご覧ください。

AI Mini PCを最新のインダストリー4.0導入アプリケーションに統合する利点を学びましょう！

産業用x86エッジAIワークステーションとは何か、エッジAI IPCとエッジAIサーバーの間にどのように位置づけられるか、そしてマシンビジョン、ロボティクス、ビデオ分析、産業オートメーション向けのGPU高速化をどのようにサポートするかについて説明します。

マシンビジョンやエッジAIから協働ロボットやスマートマニュファクチャリングまで、2026年を特徴づける主要なロボットおよび産業オートメーションのトレンドについてさらに詳しく学びましょう。

ゲーミングGPUとワークステーションGPUのどちらを選択するかは、もはやパフォーマンスだけの問題ではありません。このガイドでは、設計、ドライバー、信頼性、AIワークロードにおける主な違いを詳細に解説し、ゲーミングGPUで十分な場合と、プロフェッショナルおよび産業用アプリケーションにおいてワークステーションGPUが不可欠となる場合を理解するのに役立ちます。

COMPUTEX 2026が近づくにつれ、今年のテーマである「AI Together」は転換点を告げています。AIはもはやソフトウェアに限定されず、物理世界へと 進出しています。機械はリアルタイムで認識、判断、行動を開始し、工場現場から自律システムまであらゆるものを変革しています。 このブログでは、知能と行動が融合するPhysical AIの展望を探ります。産業界がよりスマートで応答性の高いシステムへと移行する中、Physical AIはモビリティ、製造業、その他あらゆる分野でイノベーションを加速させています。 また、Premioがこれらの機能をエッジにどのように導入しているか、そして6月に開催されるCOMPUTEXで当社に何を期待できるかについても考察します。  今、Physical AIが重要な理由? 人工知能はデジタル環境を超えて物理世界へと進出し、そこでリアルタイムに認識、判断、行動できるようになっています。エッジコンピューティング、マルチモーダルAI、センシングの進歩により、機械はより自律的になり、高性能化しています。AIはもはや意思決定をサポートするだけでなく、意思決定を実行する段階へと進化しています。  この変化は急速な市場成長を牽引しており、Physical AI市場は2026年の547億5000万ドルから2034年には3003億7000万ドルに拡大すると予測されています。   この瞬間を特別なものにしているのは、イノベーションだけでなく、大規模な展開です。スマートな製造ラインから現場の自律システムまで、Physical AIはインテリジェントなシステムを物理経済の積極的な参加者に変えつつあります。  詳細はこちら>> 2026年Physical AIとロボット工学のトレンド Physical AIが主流に採用されるにつれて、いくつかの主要なトレンドがその方向性を形作っています。 マルチモーダルAIが基盤となる: AIは現実世界をよりよく理解し、対話するために進化しています。  新しいクラスのエッジAIパフォーマンス: NVIDIA Jetsonのようなプラットフォームは、エッジでのリアルタイム処理を可能にします。  サイバーセキュリティがミッションクリティカルになる: システムが自律性を獲得するにつれて、セキュリティを組み込む必要があります。  ロボット工学が転換期を迎える: ロボット工学はニッチな用途からより広範な展開へと拡大しています。  コンセプトから展開まで: Physical AIにおけるPremioの役割 Physical AIを実現するには、高度なモデルだけでは不十分であり、パフォーマンスと信頼性が重要となる実世界への明確な展開パスが求められます。  NVIDIAのエリートパートナーであるPremioは、エッジで高性能AIを実現する産業用プラットフォームを提供し、高度なコンピューティングを実世界のインテリジェンスへと転換するのを支援しています。    JCOシリーズ: NVIDIA Jetson AIファンレスエッジ産業用コンピューター  主な機能: AIアクセラレーション向けに最大275 TOPSを提供するNVIDIA Jetson Orinモジュール 組み込みおよびモバイル展開向けに最適化されたコンパクトなファンレス設計 さまざまなロボット工学およびエッジAIアプリケーションに対応するスケーラブルなパフォーマンス 過酷で変化の激しい動作条件下での産業グレードの耐久性 センサー、カメラ、周辺機器統合のための豊富なI/Oと接続性  詳細については、JCO シリーズ製品 ページをご覧ください。 詳細はこちら>>...

NVIDIA Jetson AGX ThorとAGX Orinを、パフォーマンス、スペック、JetPackの違い、ユースケースなどについて比較します。ロボティクス、物理AI、実世界への展開に最適なエッジAIプラットフォームはどれかをご紹介します！