鐵路產業的數位轉型正在穩步推進，各種創新解決方案正助力其傳統交通系統的現代化。符合EN50155標準的車載無風扇計算機是實現最新鐵路技術的核心組成部分，這些技術包括：
符合 EN50155 和 EN50121-3-2 標準的 EMC 要求
無線連線
以鐵路為中心的 I/O，附 M12 連接器
電腦視覺
無電纜和無風扇
ACO-6000-CML車載電腦專為軌道車輛應用而設計。該計算機符合EN50155標準，可同時連接多達18個物聯網設備，並支援乙太網路供電（PoE）和M12連接類型。
ECO-1000 系列 EDGEBoost EnergyPack 是一款工業級超級電容器，專為重新定義關鍵任務計算部署（尤其是在鐵路基礎設施中）的電源備援冗餘而設計。
電腦視覺技術的融合已為各行各業帶來了創新變革。 Premio 的車載電腦可簡化電腦視覺技術的應用，而電腦視覺技術對於鐵路產業的現代化至關重要。諸如預測性車輛偵測和高效的鐵路交通路線規劃等應用，可實現維護流程的自動化，並引入預測分析。
將被動式視訊串流轉變為智慧視訊串流。智慧監控透過監測和分析鐵路運輸的各個關鍵環節，顯著提升了生產力和效率。車載和軌道旁智慧閉路電視解決方案能夠及早發現潛在問題，防止事態升級，從而增強鐵路安全。此外，這些解決方案還能實現即時資料擷取自動化，以便及時做出決策並進行預測性模式分析。
駕駛室內：
路邊：
感測器融合是一項關鍵概念，它利用從多種感測器收集的資訊來建立更精確的環境模型，並即時了解環境狀況。包括雷達、光達和攝影機在內的各種感測器被策略性地部署用於監測鐵路基礎設施。透過整合來自多個來源的數據，感測器融合使鐵路系統能夠精準地應對複雜多變的場景，最終確保更安全、更有效率的運輸。
數位化列車定位在優化公共交通效率和生產力方面發揮著至關重要的作用，尤其是在GPS訊號受限的環境中。透過SD-WAN、UWB或Satacom等技術，利用車載電腦的即時車輛遠端資訊處理功能，可以提升營運商和乘客的體驗，使他們能夠全面了解每台機車的狀態。
2022年全球鐵路市場規模為2,812.4億美元，預計從2023年到2030年將以5.6%的複合年增長率成長。
- Grand View Research
鐵路車輛需經歷各種嚴苛環境的考驗，包括極端天氣、電力波動以及持續的衝擊和振動。在鐵路車輛上安裝工業電腦時，大多數情況下都要求符合EN50155鐵路標準。這項嚴格的標準要求對運行性能進行嚴格測試，以確保設備的適用性和使用壽命。
堅固耐用的邊緣電腦採用增強的耐用性和加固特性，專為應對惡劣環境而設計，能夠可靠地執行關鍵任務工作負載。 Premio 的工業級設計將關鍵技術與可擴展的模組化解決方案相結合，從而提供更高的可靠性和可擴展性，幫助打造堅固耐用的邊緣人工智慧。
人工智慧是堅固耐用型邊緣人工智慧的基礎，它使邊緣設備能夠即時分析大量數據並做出智慧自主決策。結合效能加速器，人工智慧演算法可以利用推理來應對預測分析和資料處理中的複雜任務，這使其在堅固耐用邊緣人工智慧部署中發揮著不可或缺的作用。
高密度儲存容量支援資料儲存、收集以及輕鬆傳輸到雲端。透過利用雲端存儲，邊緣設備可以卸載處理任務、優化儲存容量，並促進與其他系統的協作和整合。
5G 連接提供高速無線通信，可降低資料遙測的延遲和頻寬。 5G 支援邊緣與雲端之間的即時傳輸，並為那些對即時回應和資料傳輸要求極高的應用提供強大支援。
豐富的 I/O 介面和即插即用的模組化設計，可實現強大可靠的物聯網感測器連接。物聯網設備能夠實現設備和系統之間的互聯互通和通信，收集並共享數據，使強大的邊緣 AI 能夠監控、控制和優化運作。
鐵路應用通常對電壓輸入的要求高於其他行業。我們的車載電腦專為 9-48VDC 和 48-110VDC 電壓而設計，符合 EN50155 標準，同時為各種鐵路部署提供最佳的靈活性。
透過內建雙 SIM 卡槽和 PCIe 模組，隨時隨地保持連接，實現無縫寬頻覆蓋（5G、4G/LTE、Wi-Fi、藍牙）。可靠地遠端交換關鍵任務數據，取得即時洞察並輔助決策。
Premio 是英特爾合作夥伴聯盟計畫的成員，該計畫提供獲取半導體矽解決方案和強大處理技術的特殊管道。身為鈦金成員，Premio 設計和製造從邊緣到雲端的系統級運算解決方案。
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Premio 是 NVIDIA 合作夥伴網路的一員，該網路提供關於驅動機器學習和人工智慧的最新技術的深入知識。我們堅固耐用的邊緣運算解決方案經過驗證，可支援 NVIDIA 運算、虛擬化和視覺化產品組合中的企業級效能加速卡 (GPU)。
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Premio 的邊緣電腦已通過認證，可運行 AWS IoT Greengrass，滿足開發人員對其物聯網網路進行非集中式處理的需求。 AWS IoT Greengrass 使邊緣電腦能夠對其收集和產生的資料進行本地處理。
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Premio 是 Hailo 硬體合作夥伴生態系統的一部分，該生態系統使技術領導者能夠將先進的深度學習功能帶到各種邊緣計算機，並實現特定領域的性能加速。
電腦視覺是一種基於影像的技術，它能夠檢測和識別物聯網攝影機拍攝的物體。應用於鐵路領域時，電腦視覺可以簡化和自動化缺陷檢測、預測性維護以及許多其他關鍵技術。了解更多關於電腦視覺的信息，請點擊此處。
鐵路業利用電腦視覺進行預測性維護、缺陷檢測、車輛管理、危險檢測等。這些應用利用電腦視覺來提高鐵路基礎設施的效率、安全性和準確性。
智慧鐵路系統是一個現代化的鐵路框架，它利用人工智慧技術來大幅改善鐵路的各個流程，從預測性維護到安全監控。
截至2023年，鐵路領域的最新技術是人工智慧驅動的，旨在改善不斷發展的鐵路產業中的眾多流程。電腦視覺已成為即時檢測缺陷和危險的主要技術。
Premio專為鐵路產業量身打造的物聯網(IoT)和工業物聯網(IIoT)解決方案包括：ACO-6000系列車載電腦和ECO-1000 EDGEBoost EnergyPack。 ACO-6000-CML支援並簡化邊緣人工智慧(AI)應用，並可連接多達16個支援的物聯網設備。 ECO-1000 EDGEBoost EnergyPack採用超級電容器技術，增強了電源可靠性和冗餘性。
智慧鐵路系統是指利用人工智慧技術增強鐵路系統，透過現代化改造和優化各種流程，提升便利性、通訊效率、安全性和使用壽命。電腦視覺、感測器融合和數位列車定位/信號系統是目前正在實施的關鍵應用，旨在將傳統鐵路系統轉型為智慧基礎設施。
人工智慧在鐵路應用中主要分為兩大類：車載應用和列車地面應用。
車載應用：將人工智慧電腦視覺技術應用於列車，以實現巡檢流程的自動化，並檢測/識別軌道上的障礙物，從而提高安全性和維護效率。此外，還配備了駕駛室和路邊監控系統，利用車載智慧閉路電視來提升乘客安全和交通分析能力。
列車地面應用：應用感測器融合、鐵路號誌系統和數位列車定位等技術，提供即時數據遠端資訊處理和精準的交通分析。這些技術顯著提升了鐵路營運效率和管理/決策流程。
數位列車定位是指利用各種技術（例如全球導航衛星系統 (GNSS)、慣性測量單元 (IMU)、路側無線通訊網路等）即使在 GPS 訊號受限的環境中也能精確確定列車的位置和遠端資訊。數位列車訊號系統則涉及將傳統的列車通訊系統數位化，並實現即時列車監控和通訊。
鐵路數位化是指採用人工智慧電腦視覺等先進數位技術來提高鐵路產業的各項效率。這些現代化技術在現有鐵路基礎設施的基礎上，引入了精準的車輛遠端資訊處理技術，用於即時數據分析，並利用智慧人工智慧演算法來檢測路邊和/或車廂內的異常情況。
符合 EN50155 標準的工業電腦通常部署在鐵路車輛中。 EN50155 標準專門針對鐵路電子設備的應用，旨在確保電子設備已在極端鐵路車輛條件下進行功能測試。欲了解更多關於 EN50155 標準重要性的信息，請閱讀這篇部落格文章：此處。
工業電腦用於即時邊緣人工智慧運算，並作為集中式連接主機為所有物聯網設備供電/處理資料。工業電腦可以被視為智慧鐵路系統的大腦和心臟，因為它能夠無縫地為所有連接的物聯網設備供電，並利用收集到的物聯網數據啟用人工智慧技術。
智慧鐵路監控系統或閉路電視監控系統由物聯網攝影機和工業電腦組成。物聯網攝影機安裝在列車車廂內或路邊。它們連接到工業計算機，為攝影機供電並處理攝影機採集的數據。工業計算機上安裝了人工智慧演算法，用於檢測和識別攝影機拍攝的物體。當發生異常或事件時，電腦將資料上傳至調度中心進行進一步分析。欲了解更多詳情，請閱讀我們的鐵路監控案例研究此處。
乘客資訊系統 (PIS) 是專門用於交通運輸的系統，用於顯示公共交通的即時資訊和更新。互動式路線圖、月台/登機口分配、延誤和預計到達時間 (ETA) 等資訊顯示都利用 PIS 幫助乘客快速獲取與其出行相關的有用資訊。了解更多關於 PIS 的信息，請訪問此處。
鐵路基礎設施監測系統 (RIMS) 是多種技術和工具的整合，例如預測性維護，它能夠篩選關鍵資訊並發送給調度部門進行進一步分析和決策。由於鐵路控制中心接收的資訊量龐大，RIMS 會將資訊收集並彙總到相應的類別中，供專家進行深入分析。
感測器融合是將從多個物聯網設備收集的數據進行組合，以開發更準確、更可靠的模型。 了解更多 在我們的最新部落格文章中了解更多關於感測器融合的信息，點擊此處。
