在工廠、倉庫和工業廠區，一些重大的變化正在發生。機器變得更智慧，決策速度更快，自動化正更接近數據源。這種轉變正在重塑現代營運方式，這也是我們將 12 月份 LinkedIn 電子報重點放在邊緣人工智慧工廠崛起的原因。
這篇部落格文章以故事性的方式簡要回顧了該電子報。如果您想閱讀完整版本，其中包含影片、視覺效果和更深入的產品亮點，請務必查看 LinkedIn 上的完整12 月版。
邊緣 AI 工廠是什麼？
雖然雲端中的超大規模 AI 工廠專注於訓練大型 AI 模型，但工業 AI 工廠本質上有所不同：它將智慧直接帶到邊緣，也就是營運發生的地方。與其將每個工作負載發送到遙遠的資料中心，感測器和攝影機數據會在本地處理——就在依賴它的設備旁邊。
這種邊緣原生方法確保了確定性效能、超低延遲，以及即使在惡劣或頻寬受限的環境中也能連續運作。機器人、機器視覺、品質檢測、AGV/AMR 和安全系統都依賴必須在毫秒內完成的決策。對於這些任務，雲端延遲根本不夠快。
邊緣 AI 工廠透過在工廠車間放置堅固可靠的運算平台來解決這個挑戰，這些平台可以即時執行 AI、分析數據並協調自動化。
AI 工廠的三個層級
AI 工廠作為一個整合迴路運作，其中智慧在工業營運中被創造、測試和協調。
1. AI 推理
這是做出即時決策的地方。模型分析即時感測器和攝影機數據，並立即產生動作。推理為機器人導航、視覺檢測、缺陷檢測、安全系統和自動化工作流程提供支援——無需依賴不穩定的雲端連線。
2. 測試與數位分身
數位分身模擬真實世界條件，以在部署前驗證 AI 效能。透過在運動、照明、振動和工作流程模式的變化中運行模型，團隊可以提高準確性並降低營運風險。這個回饋迴路不斷強化第一層。
3. 自動化與協調
一旦工作負載運行，就必須進行大規模管理。這個層級處理安全性、設備健康狀況、更新、遙測和艦隊範圍內的協調。強大的協調確保每個機器人、平板電腦和邊緣電腦在分散式環境中保持同步。
這三個層級共同形成一個封閉的智慧迴路，讓工廠能夠自主適應、學習和運作。
Premio 技術為 AI 工廠提供動力
AI 工廠不僅需要運算效能，還需要模組化、遠端存取性、堅固耐用性和可靠的連接性。Premio 的生態系統透過以下方式支援這些需求：
- 帶外 (OOB) 管理 – 即使作業系統故障，也能實現遠端復原、診斷和電源循環。
- EDGEBoost™ I/O – 模組化子卡，可針對不同的部署實現可自訂的 I/O 配置。
- EDGEBoost™ 節點 – 用於 GPU、NVMe 儲存和高速加速器的模組化擴展塊。
- 5G 連線 – 為 AMR 和遠端系統解鎖高頻寬、低延遲的無線通訊。
這些技術構成了可擴展、邊緣原生智慧的基礎。
深入瞭解這些技術 >>
Premio 的積木式解決方案
- NVIDIA Jetson™ 邊緣電腦 — 緊湊型無風扇平台，為機器人、AMR/AGV 和視覺檢測提供即時 AI 推理。這些系統將智慧直接帶到機器上，在邊緣實現快速、自主的決策。
- x86 AI 邊緣推理電腦 — 模組化、高性能系統，用於自動化和流程優化，可處理密集的 AI 工作負載。它們連接 OT 和 IT 層，實現可擴展和確定性的邊緣智慧。
- 工業 GPU 電腦 — 支援 PCIe 和 GPU 的系統，用於數位孿生模擬、高速影像分析和模型驗證。它們支援 AI 工廠的測試層，虛擬環境在此優化實際性能。
- DIN 軌道嵌入式電腦 — 緊湊型無風扇控制器，專為空間受限的工業環境中的可靠 IoT 資料處理、遠端管理和自動化而設計。
- 地端 AI 伺服器 — 用於再訓練和混合邊緣到雲端工作流程的本地、高密度運算。它們確保模型持續改進、資料隱私以及物理和數位系統之間的無縫協作。
- 工業觸控平板電腦和顯示器 — 堅固耐用的 HMI 和 SCADA 介面，用於人工監控。操作員可以視覺化資料、監控系統健康狀況並維護自動化流程的安全即時控制。
結語
AI 工廠的興起正在重塑智慧在工業環境中的運作方式，從雲端中心模型轉向即時邊緣運算。隨著工廠變得更智慧、更自主，這些架構將定義下一個自動化時代。隨著這種轉型的加速，我們將繼續分享見解和更新。
欲了解更多詳情，請務必查看完整的12 月 LinkedIn 電子報，內含影片、視覺效果和更廣泛的內容。