![]()
工業設施會從攝影機、感測器、機器人、PLC 和連網設備產生資料。隨著這些系統變得更加互聯,製造商面臨著一個重要的問題:
該應用程式需要邊緣運算 (Edge Computing)、邊緣人工智慧 (Edge AI) 還是兩者都需要?
並非每個自動化工作負載都需要人工智慧。有些應用程式需要可靠的本機處理、機器通訊和資料收集。其他應用程式必須即時分析圖像、識別模式或做出智慧決策。
選擇正確的架構始於了解 邊緣運算 與 邊緣人工智慧 之間的差異。
什麼是邊緣運算?
邊緣運算會在資料產生機器、感測器、攝影機或設備附近處理資料,而不是將所有原始資料發送到雲端。
典型的工業邊緣運算工作負載包括:
- 資料擷取
- PLC 和機器通訊
- 通訊協定轉換
- HMI 操作
- 工業閘道
- 機器監控
- 本機資料記錄
- SCADA 和 MES 連線
- 監控
這些應用程式通常由 CPU 或嵌入式 SoC 處理。
本機處理可以減少網路流量、改善回應時間,並讓系統在雲端連線不可用時繼續 操作。
什麼是邊緣人工智慧?
邊緣人工智慧是邊緣運算的專業形式,它在資料來源附近執行人工智慧模型。
邊緣人工智慧系統不只是收集或處理資訊,還使用訓練模型對資料進行分類、 識別 物件、偵測異常或進行預測。
例如,邊緣電腦可能會擷取生產影像,而邊緣人工智慧電腦會分析這些影像,以 確定 產品是否 包含 瑕疵。
常見的邊緣人工智慧工作負載包括:
- 機器視覺和瑕疵檢測
- 物件識別
- 員工安全監控
- 預測性分析
- 自主行動機器人
- 智慧機器人技術
- 視訊分析
- 設備異常檢測
這些工作負載通常結合了 CPU 或 SoC 與 GPU、NPU 或專用 AI 加速器。
邊緣運算與邊緣人工智慧
|
類別 |
邊緣運算 |
邊緣人工智慧 |
|
主要目的 |
處理和管理本機資料 |
使用人工智慧模型分析資料 |
|
典型運算 |
CPU 或嵌入式 SoC |
CPU/SoC,外加 GPU、NPU 或加速器 |
|
需要人工智慧模型 |
否 |
是 |
|
典型工作負載 |
閘道、HMI、資料擷取、機器通訊 |
視覺、機器人、異常偵測 |
|
電源要求 |
通常較低 |
取決於型號和加速器 |
|
最適合 |
連線、監控、控制 |
識別、預測、感知 |
所有 Edge AI 系統都能執行邊緣運算,但並非所有邊緣運算系統都需要 AI。
每種技術的適用範圍
邊緣運算
邊緣運算仍然是許多工業自動化系統的基礎。
它能透過乙太網路、串列、CAN 或數位 I/O 收集可程式化邏輯控制器 (PLC)、感測器、馬達控制器和設備的資訊。它也能轉換協定,將機器連接到 SCADA、MES 或雲端平台。
其他常見的用途包括本地資料篩選、人機介面 (HMI) 應用、監控和遠端監控。
硬體即時運動或安全功能可能仍需要專用的可程式化邏輯控制器 (PLC)、安全控制器或即時控制系統。
邊緣 AI
當應用程式必須解讀複雜的資料時,邊緣 AI 就會變得很有價值。
啟用 AI 的視覺系統可以識別缺陷、遺失的零件、不安全的行為或受限區域的活動。機器人和自主行動平台可以將 AI 用於物件辨識、導航、定位和環境感知。
AI 模型也能分析感測器模式,偵測異常的機器行為或可能指出未來設備問題的狀況。
您的應用程式需要哪種技術?
當系統主要需要邊緣運算時,請選擇:
- 收集機器或感測器資料
- 與可程式化邏輯控制器 (PLC) 和工業設備通訊
- 執行人機介面 (HMI) 或監控軟體
- 轉換工業協定
- 在本地儲存或篩選資料
- 將設備連接到製造執行系統 (MES)、監控和資料採集 (SCADA) 或雲端平台
當系統需要邊緣 AI時,請選擇:
- 分析影像或視訊
- 偵測缺陷或異常
- 辨識物件
- 執行類神經網路推論
- 啟用機器人感知
- 支援自主導航
- 根據複雜資料進行預測
許多工業系統會同時使用這兩種技術。我們的目標並非以邊緣 AI 取代邊緣運算,而是增加 AI,讓智慧分析能創造可衡量的營運價值。
硬體選購的關鍵問題
選擇工業電腦前,請考量:
正在處理的資料類型為何?
感測器讀數和機器資料通常可由以 CPU 為基礎的系統處理,而高解析度影像和 AI 模型可能需要圖形處理器 (GPU) 或類神經網路處理器 (NPU) 加速。
應用程式是否執行 AI 模型?
如果工作負載不涉及分類、偵測、辨識或預測,則可能不需要專用的 AI 硬體。
需要哪些連線功能?
檢閱區域網路 (LAN)、通用序列匯流排 (USB)、COM、控制器區域網路 (CAN)、數位 I/O、攝影機和無線通訊的要求。
系統將在何處運作?
考量溫度、衝擊、震動、電源輸入、防水防塵等級和安裝要求。
邊緣運算和邊緣 AI 的產品建議
Premio 提供專為不同處理、連線功能、環境和 AI 需求設計的緊湊型工業運算平台。
BCO-500 系列:適用於連線自動化的緊湊型邊緣運算
對於以機器連線、HMI、物聯網閘道器、監控和本機資料處理為中心的應用, BCO-500 系列提供精巧、無風扇的運算選項,適用於空間受限的邊緣部署。
產品組合包含Intel Core Ultra 系列 1、Intel Alder Lake-N和Rockchip RK3568J平台。根據配置,此系列支援工業網路、串列通訊、USB、儲存擴充和無線連線,包括 Wi-Fi、藍牙、4G 和 5G。
BCO-500-MTL還整合了 Intel Arc 顯示卡和 Intel AI Boost NPU,提供高達 11 TOPS 的運算能力,無需獨立 GPU 即可實現輕量 AI 工作負載。
RCO-1000-ASL 系列:適用於嚴苛部署的強固型邊緣運算
對於暴露在極端溫度、不穩定電源、衝擊、振動或遠端操作條件下的應用,RCO-1000-ASL 系列提供超精巧的強固型無風扇運算平台。
搭載Intel Atom x7433RE 或 x7835RE 處理器,支援雙 2.5GbE、高速 USB、串列連線、M.2 擴充和可擴充的EDGEBoost I/O配置。
RCO-1000-ASL 支援-40°C 至 70°C 的操作溫度範圍、9V 至 36VDC 輸入,以及符合 MIL-STD-810H 標準的50G 衝擊/5Grms 振動阻力。
包括頻外管理、蜂巢式連線、CAN 匯流排和點火管理在內的選購功能,使其特別適用於分散式或行動工業系統。
JCO-1000-ORN 系列:用於智慧自動化的精巧邊緣 AI

當應用程式需要本機 AI 推論、電腦視覺或機器人感知時,JCO-1000-ORN 系列使用NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Orin NX 超級模組提供 GPU 加速的邊緣 AI。
根據模組,該平台提供34 至 157 TOPS的 AI 效能,可配置的功耗設定檔範圍為 10W 至 40W。
根據型號,JCO-1000-ORN 系列支援:
- ORN-B 和 ORN-C 上最多四個 GMSL2 攝影機
- RJ45 或 M12 乙太網路
- 隔離式 CAN 匯流排
- 8 位元隔離式數位 I/O
- NVMe 儲存
- 4G/5G 擴充
- Wi-Fi 和藍牙
- 9V 至 36VDC 輸入,具備點火管理
- ORN-A 上可選的頻外管理
ORN-A提供四個 USB 3.2 Gen 2 連接埠並支援頻外管理,而ORN-B 和 ORN-C支援四個 GMSL2 攝影機。ORN-C將標準 RJ45 網路替換為兩個 M12 LAN 連線。
結論
邊緣運算為工業自動化提供本機處理、通訊和連線基礎。邊緣 AI透過新增影像分析、識別、預測和智慧感知來強化該基礎。
將邊緣運算用於機器通訊、監控、資料採集和本機處理。
當應用程式需要 AI 推論、電腦視覺或智慧感知時,請使用邊緣 AI。
當系統需要可靠的作業運算以及 AI 驅動的洞察力時,請將兩者結合使用。
透過將運算架構與實際工作負載相匹配,製造商可以減少不必要的成本和複雜性,同時為連線和智慧自動化建立可擴展的基礎。

bco-500-series jco-1000-orn rco-1000