Edge AI 電腦的定義、挑選考量與常見應用

在傳統的 AI 部署方式中，邊緣端的資料會集中到一台具備強大運算能力的伺服器上，由這台伺服器進行所有的模型訓練和預測。為了讓來自不同地點的使用者能夠存取並使用這些 AI 模型，伺服器會連接到網路，並依照特定的安全協定，允許網路使用者安全地連線到伺服器進行操作。

而近來熱門的 Edge AI 簡單來說就是邊緣運算（Edge Computing）和人工智慧（AI）的結合，是將 AI 模型和演算法安排在負責處理邊緣運算的電腦上，除了就近擷取設備端所產生的數據外，還能夠進行資料處理與機器學習的任務。透過 Edge AI，不再需要將大量數據傳輸到雲端伺服器，除了有效縮短處理時間、提高反應速度外，也能夠降低對於網路頻寬的需求也更具安全性。

在這段工作流程中，負責在邊緣端進行數據分析與智能判斷的設備稱為 Edge AI 電腦。這些電腦不僅要求高效能，還需要具備環境適應性，也必須安裝在有網路覆蓋的地方。無論是工廠、醫院、停車場，還是生活環境中的路燈和充電樁，Edge AI 電腦都能實現即時數據處理和決策，通過智能化技術提高營運效率。
 

 環境適應性與可靠度

Edge AI 電腦通常被安裝在工業現場端，相較於舒適的資料中心或涼爽的辦公室，它們必須面對使用環境的嚴格考驗。這些不可預測的環境包括偏僻的郊外、潮濕低溫的生鮮工廠或持續震動的列車車廂等。能在惡劣環境中持續穩定的運行並展現高度可靠性，是 Edge AI 電腦的首要條件。除了克服溫度、濕度、震動等基本挑戰，Edge AI 電腦還需要應對環境中可能出現的不穩定電壓、強烈的電磁波干擾或是潛在的安全風險。因此，具備多樣的工業級防護成為標配，如過電流保護（OCP）、過電壓保護（OVP）、靜電放電保護（ESD）外，是否擁有 UL 安全認證或符合工業環境的 EMC 標準（如 EN 61000-6-2/4）也是選擇 Edge AI 電腦時可以多方考量的因素。這些認證將確保設備在各種環境中的可靠性與安全性。

 任務複雜度

Edge AI 強調的是讓使用者不再需要連線到雲端伺服器，而是直接在 Edge AI 電腦上進行 AI 模型的學習與應用，因此電腦運算能力的好壞就格外關鍵。AI 的三大核心要素包括運算能力、演算法和數據，使用者可依據運算量、資料量以及處理速度等需求，來決定進行圖像推理或判斷電腦所需要的運算能力。

對於處理基礎的 Edge AI 應用來說，CPU 的運算能力可能已經足夠，尤其是隨著 Intel 不斷提高 CPU 效能並整合更多的 GPU 運算能力，再加上神經處理單元（NPU）的增多，使得許多推理應用無需額外的加速器即可完成。但面對更多精密、複雜的工業應用，則需要選擇配備獨立 GPU 顯示卡或專用加速器的中高階 Edge AI 電腦。

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。

 散熱能力

長時間執行任務的 Edge AI 電腦，在運作過程中無論是 CPU 或 GPU 的溫度會迅速的升高，如果沒有優異的散熱技術，將導致系統過熱而自動降頻，從而影響運算效率。因此，Edge AI 電腦的散熱技術也成為決定要素之一。

Cincoze GP-3000 作為 Edge AI 電腦的旗艦機種，除了使用主動散熱的風扇設計外，還搭配了 Cincoze 引以為傲的被動式散熱技術。通過導熱性優異的銅和散熱效果出色的鋁，結合精算過的獨家散熱佈局，實現了傑出的散熱成果。更值得一提的是，在設計之初就考慮到工業環境中可能存在的粉塵與雜質，採用了專利的防塵式散熱機構（專利號 I778522）。這種設計不僅能集中風扇的氣流有效帶走熱能，還能阻隔粉塵和髒污進入系統內部，從而延長設備的使用壽命。

 製造 – 品質控制和缺陷檢測

在製造領域中，品質控制和缺陷檢測是 Edge AI 常見的應用。配備高效能的 CPU 和 GPU 的 Edge AI 電腦可以即時處理來自高解析度相機的精密圖像，透過運行預先訓練的AI模型進行智能分析，識別出表面瑕疵、尺寸偏差或形狀異常等肉眼難以發現的生產異常或缺陷，並立即生成檢測報告提供給操作員或自動化系統，以便進行後續的修復或調整生產參數。這不僅縮短了檢測時間、降低了不良率外，透過有效的品質控制，強化企業競爭力和客戶滿意度。



案例分享：一家亞太知名的自動化設備商使用 Cincoze GP-3000 搭載 Intel Core i CPU 以及 NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU 卡作為 PCBA 缺陷檢測系統。該公司利用 AOI 和深度學習軟體來準確地檢測和標記 PCBA 缺陷，例如材料表面缺陷、焊接缺陷或元件缺失、錯位等，還可自動對正常品和瑕疵品進行分類，大幅提高檢測效率和良率。

 城市建設 – 智能交通燈號控制系統

打造智慧城市一直是各國政府積極努力的目標，其中智能交通燈號控制系統是為市民提供更順暢、更環保的出行體驗當中很重要的一環。通過即時分析交通數據，並利用機器學習演算法預測車輛行為，從而精確地調整交通號誌的切換時機。這不僅顯著紓解擁堵，還縮短了停等紅燈的時間和燃料消耗，對於減少城市的碳排放做出了貢獻。



案例分享：歐洲頂尖大學的環境工程研究所開發了一套智能交通燈號控制系統，改善了所在城市交通擁堵的窘境。這套系統需要透過 Edge AI 電腦來連接各種周邊監控設備與偵測雷達，除了即時處理相關的交通數據外，也需要透過預先訓練的 AI 模型進行智能分析來優化交通號誌的控制。

 能源 – 海上油田的智慧鑽井

複雜且危險的海上油田鑽井任務，涉及大量數據的即時分析和決策，而導入智慧鑽井系統將顯著提高作業的效率和安全性。Edge AI 電腦可以即時處理來自多種感測器的數據，包括地質、壓力、溫度等，並利用 AI 演算法進行智能分析，從而優化鑽井操作或是對於各種設備的預測性維護。這不僅能縮短鑽井時間，還能有效預防潛在的安全風險，確保鑽井作業的穩定性和安全性。



案例分享：德承在北歐的客戶是一家在石油及天然氣行業中高度知名的設備製造商，以其在生產、鑽井和加工領域的領先技術而著稱。為了優化智慧鑽井系統的效率和安全性，提供更好和更快的鑽井過程，採用了德承 DS-1402 作為 Edge AI 電腦。

 車載 – 警車行動監控系統

AI 技術也加入打擊犯罪的行列，具有行動監控功能的智慧警車可成為維護城市安全的重要力量。安裝在智慧警車的行動監控系統能夠連接城市的數據中心，為交通管理和緊急應對提供更精準的支援外，也能夠透過對車牌迅速識別並報告涉及贓車或有問題的車輛，從而有效地遏制犯罪行為。



案例分享：歐洲一家軍事設備商打造了智慧警車行動監控系統，透過 Cincoze DX-1100 實現拍照、錄影、定位和自動車牌辨識並與車輛資料庫進行比對揪出問題車輛，有效提升第一線員警的執法效率。