何謂Edge AI

在傳統的AI部署方式中，邊緣端的數據會集中到一臺具備強大運算能力的服務器上，由這臺服務器進行相關的模型訓練和預測。為了讓來自不同地點的使用者能夠存取并使用這些AI模型，服務器會連接到網絡，并依照特定的安全協議，允許網絡用戶安全地連線到服務器進行操作。

而近來熱門的Edge AI簡單來說就是邊緣運算 (Edge Computing) 和人工智能 (AI) 的結合，是將AI模型和算法安排在負責處理邊緣運算的工控機上，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云端服務器，除了有效縮短處理時間、提高反應速度外，也能夠降低對于網絡帶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工控機。這些工控機不僅要求高效能，還需要具備環境適應性，也必須安裝在有網絡覆蓋的地方。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工控機都能實現實時數據處理和決策，通過智能化技術提高營運效率。

挑選Edge AI工控機的關鍵考量

環境適應性與可靠度

Edge AI工控機通常被安裝在工業現場端，相較于舒適的數據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并展現高度可靠性，是Edge AI工控機的首要條件。除了克服溫度、濕度、震動等基本挑戰，Edge AI工控機還需要應對環境中可能出現的不穩定電壓、強烈的電磁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工控機時可以多方考慮的因素。這些認證將確保設備在各種環境中的可靠性與安全性。

任務復雜度

Edge AI強調的是讓使用者不再需要連接到云端服務器，而是直接在Edge AI工控機上進行AI模型的學習與應用，因此工控機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、算法和數據，用戶可依據運算量、數據量以及處理速度等需求，來決定進行圖像推理或判斷工控機所需要的運算能力。

對于處理基礎的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效能并整合更多的GPU運算能力，再加上神經處理單元 (NPU) 的增多，使得許多AI推理應用無需額外的加速器即可完成。但面對更多精密、復雜的工業應用，則需要選擇配備獨立GPU顯卡或專用加速器的中高階Edge AI工控機。

目前市面上主流的GPU顯卡分為三種類型：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，通常用于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模塊，具有靈活性和可升級性，也很廣泛應用于工業工控機中。而PEG (PCI Express Graphics) GPU 是傳統的顯卡，通常插入主板的PCIe插槽中，提供強大的圖形處理能力，適合需要杰出運算性能的應用，如高頻圖像處理和深度學習。用戶可以根據具體的任務需求選擇合適的解決方案。

散熱能力

長時間執行任務的Edge AI工控機，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工控機的散熱技術也成為決定要素之一。

Cincoze GP-3000作為Edge AI工控機的旗艦機型，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，結合精算過的專屬散熱布局，實現了杰出的散熱成果。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，采用了專利的防塵式散熱結構（專利號 I778522）。這種設計不僅能集中風扇的氣流有效帶走熱能，還能阻隔粉塵和臟污進入系統內部，從而延長設備的使用壽命。

Edge AI工控機的常見應用

制造 - 質量控制和缺陷檢測

在制造領域中，質量控制和缺陷檢測是Edge AI常見的應用。配備高效能的CPU和GPU的Edge AI工控機可以實時處理來自高分辨率相機的精密圖像，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，并立即生成檢測報告提供給操作員或自動化系統，以便進行后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，透過有效的質量控制，強化企業競爭力和客戶滿意度。

案例分享 : 一家亞太廣為人知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和深度學習軟件來準確地檢測和標記PCBA缺陷，例如材料表面缺陷、焊接缺陷或組件缺失、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品率。

城市建設 – 智能交通信號燈控制系統

打造智慧城市一直是各國政府積極努力的目標，其中智能交通信號燈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。通過實時分析交通數據，并利用機器學習算法預測車輛行為，從而精確地調整交通信號的切換時機。這不僅顯著緩解擁堵，還縮短了等紅燈的時間和燃料消耗，對于減少城市的碳排放做出了貢獻。

案例分享 : 一所歐洲優秀大學的環境工程研究所開發了一套智能交通信號燈控制系統，改善了所在城市交通擁堵的窘境。這套系統需要透過Edge AI工控機來連接各種周邊監控設備與偵測雷達，除了實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信號的控制。

能源 – 海上油田的智慧鉆井

復雜且危險的海上油田鉆井任務，涉及大量數據的實時分析和決策，而導入智能鉆井系統將顯著提高作業的效率和安全性。Edge AI工控機可以實時處理來自多種傳感器的數據，包括地質、壓力、溫度等，并利用AI算法進行智能分析，從而優化鉆井操作或是對于各種設備的預測性維護。這不僅能縮短鉆井時間，還能有效預防潛在的安全風險，確保鉆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制造商，以其在生產、鉆井和加工領域的技術而著稱。為了優化智能鉆井系統的效率和安全性，提供更好和更快的鉆井過程，采用了德承DS-1402作為Edge AI工控機。

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能警車可成為維護城市安全的重要力量。安裝在智能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持外，也能夠透過對車牌迅速識別并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能警車行動監控系統，透過Cincoze DX-1100實現拍照、錄像、定位和自動車牌辨識并與車輛數據庫進行比對揪出問題車輛，有效提升一線警察的執法效率。