边缘AI是什么
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：
边缘AI的主要优势 |
边缘AI的主要劣势 |
|---|---|
| 实时性优势 通过现场即时获取结果，能够实现快速决策与响应。 |
处理能力的限制 由于依赖于设备端的性能，不适用于像云端那样的大规模数据处理。 |
| 数据隐私性 由于无需将数据外传即可完成处理，有利于信息保护。 |
模型的限制 由于需在终端侧进行处理，AI模型的规模与精度会受到制约。 |
| 低通信成本 通过仅向云端传输必要信息，可有效降低通信流量与成本。 |
初期投资 可能需要高性能设备或专用模块，导致初期投资增加。 |
| 稳定运行 能够不依赖通信环境实现稳定运行。 |
更新与维护的分布式管理 当需要在大量终端各自进行分散式运维时，系统设计与维护的难度会相应增加。 |
| 节能与高效性 由于在终端侧进行处理，与依赖云端的大规模运算相比，有望从系统整体角度提升电力使用效率。 |
不适用于复杂高精度处理 出于节能设计考虑，不适合需要长时间执行复杂且高精度处理的应用场景。 |
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。
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
