边缘AI（Edge AI）

边缘AI（Edge AI） 指不依赖云端、由现场设备自身执行AI推理的技术架构。传统的AI推理通常需要将传感器或摄像头采集的数据发送至云端，在服务器进行分析后再返回结果。然而，这种方式不可避免地存在通信延迟导致的响应滞后、因通信中断造成AI推理处理停止，进而引发系统瘫痪等风险。

边缘AI的特点是，传感器、摄像头等数据采集设备自身即可执行AI推理并就地完成分析。这种方式无需将数据发送至云端等待结果，能够实现实时判断。
具体而言，在需要即时判断的场景中，边缘AI正广泛应用于工厂产线的瑕疵检测、物流仓库的分拣作业、医疗设备的诊断辅助等领域。
此外，若能结合"仅向云端传输必要信息"的机制，还能在降低通信成本的同时实现更高效的系统运维。

边缘AI（Edge AI）的优势与劣势

边缘AI虽然在即时决策和信息保护方面具有优势，但也存在推理精度受限、可用AI模型的约束以及运营体系等方面的挑战。

在考虑引入边缘AI时，理解其双面性至关重要。以下整理其主要优势与劣势：

对于部署负责人而言，如何在发挥即时性和信息保护等优势的同时，应对设备选型和运营体系建设等挑战，是方案评估的关键要点。

 

不妨先对照贵公司的实际课题进行评估？ 建议通过小规模概念验证（PoC）先行确认是否契合贵司需求。

解决现场课题的边缘AI

在现场应用AI时，选择云端处理还是边缘处理是需要重点权衡的决策点。

- 云端AI：能够利用大规模计算资源，因此适用于对推理精度要求高于实时性的医疗影像诊断、使用大规模语言模型的虚拟代理，以及需求预测和文档处理等需要海量数据分析的场景。

- 边缘AI：由于能够在现场终端即时处理数据，因此能够确保实时性与稳定运行。

边缘AI的这些特性，在以下需要即时响应的场景中尤其能发挥显著作用，例如工厂、物流、医疗等领域。

工厂：检测不良品，自动完成分拣作业。	物流：自动识别货物和托盘，优化分拣与库存管理 通过检测贴标异常、印刷异常，并校正条码读取过程，提升读取精度
医疗：解析所获数据的质量，辅助诊断数据采集，减少复检与重复数据采集的工作负担。	零售：通过店内摄像头分析顾客行为，优化商品陈列与收银排队管理，同时防范盗窃等行为。
建设／户外现场：通过检测危险区域闯入及识别可疑人员，实现及时预警等功能。

以“高性能×低功耗“实现”现场AI”
Silex

在边缘AI现场部署过程中，最大的挑战在于处理性能与功耗的平衡。
我们的Edge AI SoM（系统模块）通过采用最新处理器与自主低功耗设计，实现了高性能与低能耗的同步突破。
同时，凭借无需散热的紧凑型结构以及与Wi-Fi 7无线模块的高兼容性，该模块可无缝集成到工厂、物流、医疗、零售等各类工业场景中。
基于日本本土研发与制造的长期稳定供应体系，以及可靠的产品品质，本模块为量产设备提供了安全可信的技术支撑。
支撑“现场运行的AI”的核心，正是Silex的Edge AI SoM。

 

从制造到物流，边缘AI开拓的自动化未来

让机器人适应环境的边缘AI

“现代工厂和仓库引入了固定式机器人手臂、自主移动机器人（AMR）、自动导引车（AGV）、控制器、传感器以及网络基础设施等先进的自动化系统。这些系统极大地提高了生产力和效率，但对进一步改善的需求却永无止境。传统的自动化系统依赖于预设的程序和通过人机界面（HMI）进行的手动调整。这种闭环流程在需要根据情况做出细微应对时，人为干预不可或缺。

然而，通过运用边缘AI和机器学习（ML），这些系统正在超越固定的编程模式，实现进化。通过在本地进行AI推理和持续学习，自动化系统能够即时适应环境变化，实时优化性能，从而实现具备更高层次自主性和韧性的运营。

适应性运营：仓库自动化成功的关键

在电子商务仓库中，由于需要处理种类繁多的商品以供包装和发货，自动化处理的难度极高。特别是物体识别和操作的精度，会受到光照亮度、阴影、材质透明度、光线反射等环境因素的显著影响。

在这种难以预测的条件下，传统的编程式自动化系统往往难以应对。然而，通过采用自适应AI，机器人能够从经验中持续学习，优化动作，从而灵活应对这类环境变化。

在引入之前，使用多样化的数据集进行学习，以确保现场所要求的稳定性是必不可少的。此外，当AI系统遇到未知情况或发生识别错误时，将这些情况作为日志记录下来并用于再学习，可以进一步提高模型的精度。因此，在边缘设备上维护详细的推理日志，对于实现持续学习和模型改进至关重要。

由边缘AI强化的自适应机器人，能够实现更高的精度、更快的处理能力并减少停机时间，从而有力推动运营效率的提升和整体业务成功。实现这种高度适应性的关键正是“边缘视觉AI”，其性能预计将在未来持续不断地进化。

值得探讨的各类视觉 AI 模型

定向包围盒（OBB，Oriented Bounding Box）物体检测

进行物料搬运和拣选的机器人需要根据物体的方向和位置进行精确的机械臂控制。OBB物体检测模型不仅能提供物体的分类和位置，还能提供其倾斜角度（旋转角）信息，从而实现更准确的抓取和操作。

 

深度估计模型 (Depth Estimation Model)

要实现有效的搬运处理，精确的三维（X-Y-Z）定位至关重要。深度估计模型通过使用集成单目摄像头和NPU（神经网络处理单元）的处理器，能够提供高成本效益的解决方案。另一方面，当需要更高精度时，也可以考虑采用立体相机，但这通常需要更强大的GPU来进行深度计算。

 

分割模型 (Segmentation Model)

分割模型在缺陷检测、表面检查、货架库存状况监控等方面发挥着重要作用。通过在图像中按像素识别和分类特定区域，能够实现更细致的视觉分析和决策。

 

文字识别模型 (Text Recognition Model)

文字识别模型用于读取包裹标签。通过让物体检测模型和文字识别模型同时运行的多摄像头系统，能够同时实现分拣作业的自动化和文本格式作业日志的自动生成。

 

结论

边缘AI是现代仓库和工厂中自适应自动化的基石。通过让机器人学习现实世界中的各种变化并持续提升性能，企业能够提高效率、可靠性和可扩展性，实现更智能的运营和可持续的业务增长。
 

边缘视觉AI在医疗现场的应用

推动提升患者护理与优化工作流程的边缘AI

作为解决人手不足和医疗服务需求增加等重大课题的手段，边缘AI正迅速在医疗领域普及。在医疗工作者持续面临高强度工作负荷、面临职业倦怠风险的情况下，利用技术提高效率变得不可或缺。

有效的方法之一，是借助 AI 辅助强化业务效率。目前已逐步落地的计算机视觉边缘 AI 方案，被用于远程患者监护、检查病房卫生与安全标准执行情况、以及其他业务的自动化支持。这使得医护人员能够在维持高运营标准的同时，专注于核心的患者护理工作。

通过计算机视觉保障患者安全

患者安全监控

在医疗保健领域，边缘视觉AI的典型应用之一是跌倒检测和生命体征监测。这使得工作人员能够在情况恶化之前迅速做出响应。得益于近年来的技术进步，AI系统不仅能检测跌倒，还能运用姿态估计模型分析患者的姿势和体位，评估其严重程度。通过持续追踪患者的动作与姿态，判断其是否可自主活动，或是否需要辅助。

这些详细的数据有助于工作人员判断紧急程度、准备必要的医疗用品，并请求额外的支援。这使得工作流程得以简化，最大限度地减少了紧急情况下不必要的往返等无效行动。

 

褥疮预防与病床安全管理

最新的智能床具备根据传感器数据自动调整床垫体压、预防褥疮的功能。然而，许多病床仍不具备此类功能，需要工作人员手动进行监控和调整。

支持边缘AI的摄像头可以监测患者在相同姿势下停留了多长时间，检测因长时间不动而产生的褥疮风险并发出警报。此外，通过追踪床上的动作，还能检测到患者可能跌倒的危险，并在事故发生前通知工作人员。

健康管理与诊疗工作辅助

虽然边缘AI可能没有足够的计算资源来进行完整的诊断评估，但它可以成为医疗工作者在拍摄更高质量图像或监测生命体征时的强大辅助工具。

引导式超声图像诊断

随着床旁超声（POCUS）设备的进步，医疗工作者在急救现场或病房患者身旁进行检查已变得越来越普遍。然而，并非所有医疗工作者都能像专业的超声技师那样精确地拍摄图像。低质量的图像会导致需要重新检查，从而浪费工作人员和患者的额外时间。

边缘AI在超声检查过程中提供实时指导，当图像质量不足或需要对特定区域进行更详细检查时，会提示操作者重新获取数据，从而辅助诊疗。快速反馈至关重要，通过在边缘设备上处理这些信息，可在不占用过多网络带宽的情况下实现及时辅助。

 

生命体征监测

边缘AI也可强化持续的生命体征监测。可通过多种方式处理生命体征数据，例如利用Transformer模型对时序传感器数据进行解析，或定期截取监测画面图像来分析趋势，从而实时检测异常。一旦确认异常，系统将向医护人员发送警报，提醒其立即查看并处理患者情况。

结论

边缘AI通过提供实时指导、监控和决策支持来辅助医疗工作者，正在为患者护理带来变革。通过提高图像精度、检测生命体征异常以及实现及时警报通知，边缘AI优化了工作流程、保障了患者安全并提升了整体护理质量，从而支持现场工作人员能够更迅速、更有效地采取行动。

安全监控系统与边缘视觉AI

当前的挑战

1. 检测与通知的延迟

基于云的系统需要持续发送数据，因此会导致跌倒、入侵、设备故障等重要事件的检测发生延迟。这种延迟不仅会耽误检测本身，还会影响警报通知的时机，结果导致难以迅速响应。

2. 网络负载与故障风险

持续进行视频流传输会消耗大量网络带宽，导致通信拥堵和运营成本增加，系统也容易变得不稳定。此外，当网络或服务器发生故障时，存在视频传输和处理停止，导致监控和检测中断的风险。

3. 隐私风险

将高度敏感且涉及隐私的影像或数据发送至云端时，存在通信途中被窃听，或因云端受到攻击而导致信息泄露的风险。尤其在处理个人信息严格的环境下，此类风险可能触犯法律法规，需要谨慎应对。

4. 可扩展性的局限

在集中式系统中，随着引入规模扩大和站点数量增加，基础设施的增强和维护将耗费巨大成本。其结果是，难以灵活地扩展系统。

5. 环境变化导致的精度下降

在光照变化、障碍物遮挡、人或物体移动剧烈的环境中，传统的集中式系统的检测精度很容易大幅下降。

 

解决这些挑战的边缘AI

1. 实时处理

通过在边缘设备上直接执行AI推理，可以即时检测异常，显著缩短对重大异常或危险情况的响应时间。

2. 提高网络带宽效率

不再传输所有原始视频数据，而是仅发送警报或事件摘要等“必要信息”。这能将网络负载降至最低，并大幅削减通信成本。

3. 加强隐私保护

通过在设备内部处理敏感数据，不将其外传，从而降低信息泄露的风险。这有助于加强对个人信息保护相关法规的遵守。

4. 灵活的系统扩展

由于每个边缘设备自主运行，无需大规模的中心设施或昂贵升级。可以顺利部署到多个站点，实现灵活的系统扩展。

5. 适应环境变化

通过混合型AI/ML框架，在本地进行处理的同时，仅将模型再学习所需的最少量数据发送至云端。这样一来，AI能够根据现场环境持续成长，使用时间越长，检测的精度和可靠性就越高。

 

应用案例

现场安全管理与监控

• 危险区域入侵检测：实时检测作业人员进入危险区域或禁入区域，防患于未然，避免事故发生。

• 安全装备（PPE）佩戴确认：AI实时监控安全帽、安全背心等个人防护用具（PPE）是否正确佩戴。

在医疗护理现场提供监护支持

• 即时检测患者跌倒或姿势突变，促进快速应对和事故预防。
• 持续把握翻身等体位变化，辅助预防褥疮并提升护理质量。

 

城市·设施安全管理（智慧城市）

• 除了检测非法入侵，还通过监控人群密度（拥挤状况），兼顾安全与舒适。
• 通过AI图像分析，及早发现火灾和烟雾。捕捉传感器难以察觉的异常状况，实现紧急情况下的快速响应。

 

物流·交通基础设施的安全管理

• 监控装卸货作业，确认安全规则是否得到遵守。
• 检测对高风险区域或非相关人员禁入区域的入侵行为。
 

当边缘AI摄像头检测到异常时，能够立即与场馆内的警报系统、门禁管理以及紧急呼叫服务联动，在那一瞬间自动执行最优应对措施。

 

结论

边缘AI通过在现场进行实时情况判断，从根本上改变了安全措施和安防监控的方式。这不仅能够抑制通信延迟和运营成本，还能加强数据隐私保护，并顺利部署到各种环境中。通过引入这项技术，安全管理的方式将从“事后应对”进化为“事前预防”。其结果是，业务效率得到提高，重要的资产和人的生命将得到更可靠的保护。