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研華“嵌入式邊緣AI研討會”成功舉辦,邊緣AI方興未艾

科技日新月異,產業風起云涌,邊緣端的發展超乎想象,從邊緣運算是大勢所趨到邊緣AI遍地開花,以嵌入式為核心承載的邊緣運算與人工智能的巧妙結合而成的邊緣AI,正在走進各行各業,為工業自動化、智慧交通、自動駕駛、醫療健康等諸多領域行業變革提供新思路、注入新動力,邊緣AI正在掀起一場全新的賦能風暴!

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2025年4月23日,全球嵌入式計算解決方案提供商研華科技舉辦的嵌入式邊緣AI在線研討會圓滿收官,此次會議以“研華嵌入式核心優勢,以Edge AI驅動機器視覺升級”為主題,促進嵌入式邊緣AI產業的交流與合作。

2025年邊緣AI在技術發展、應用場景、行業滲透方面都實現了顯著突破,根據IDG數據,2025年全球邊緣AI行業市場規模將突破1000億美元,年復合增長率將達到20%-25%。邊緣AI的快速發展使得人們對邊緣AI的認識也發生極大改變,本次活動主持人——研華嵌入式資深產品經理鞠劍表示“如今,要思考的已經不是要不要做以及怎么做邊緣AI,而是怎么讓邊緣AI在降低延時、提高能效、隱私保護等方面發揮更大的效用。”

unsetunset邊緣AI時代算法和應用容器化管理解決方案unsetunset

物聯網設備的爆炸式增長與人工智能技術的持續推進,二者的深度融合推動邊緣AI成為工業4.0、智慧城市等領域的核心基礎設施,據預測,到2026年將有70%的邊緣AI項目將依賴統一管理平臺。但行業仍面臨異構設備管理復雜、AI算法開發門檻高以及資源受限與網絡不穩定等痛點,傳統方案依賴封閉系統和專用硬件,導致集成成本高、生態碎片化等,亟需開放靈活的技術底座實現云-邊-端協同和智能化升級。中科海微(北京)科技有限公司CEO作為特邀嘉賓,圍繞“邊緣AI時代算法和應用容器化管理解決方案”主題,系統介紹了公司核心產品SeawayEdge邊緣計算操作系統的技術架構、核心優勢及應用成果,引發與會專家與行業客戶的高度關注。

SeawayEdge邊緣計算容器管理解決方案是以SeawayEdge邊緣計算操作系統為核心,結合SeawayKeeper容器云平臺和SeawayFaaS算法商店,構建的覆蓋全場景的解決方案,SeawayEdge的研發初衷是解決邊緣計算領域的兩大痛點:異構設備算力整合與高實時性保障。SeawayEdge集成化的邊緣容器部署與管理,能夠大幅優化邊緣AI算法應用的開發、部署與運維效率。

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嘉賓介紹,SeawayEdge具備四大核心優勢,其一是開放兼容,具備軟硬件解耦、硬件適配廣泛特點,可適配主流AI芯片、支持主流多媒體和工業協議;其二是算法豐富,SeawayEdge擁有50+AI算法,適配多行業場景,可實現多算法自由編排組合、多路視頻并行實時分析;其三是便捷運維,SeawayEdge可在5-10分鐘內一鍵式快速部署,還可通過智能監控實現遠程運維,其四是成本效益,SeawayEdge建設周期短且可實現快速驗證、快速調優。

平臺功能方面,目前SeawayEdge具備軟硬件解耦、外設管理、算法應用、監控預警、系統監控儀表盤以及私有鏡像管理和部署、優化部署方案等七大功能,其中,軟硬件解耦能夠實現廣泛兼容、批量部署、自動化管理以及高效復用、快速迭代等,即選即用的算法商店提供多樣的算法選擇,私有鏡像管理和部署大大簡化了用戶的部署流程。

在場景落地方面,嘉賓以實際案例展現了SeawayEdge的行業賦能價值,安全生產監管方面,SeawayEdge支持同一項目配置工具及靈活的項目配置方式,節省配置資源部署時間,減少配置錯誤率;在路面病害檢測系統中,SeawayEdge可節省50%以上的相關成本,支持100KM/h進行巡檢,相比傳統巡檢提升900%,還可解決人工巡查時工作失誤等主觀問題,提升巡查質量。在物流行業中,SeawayEdge可提供智能物流裝卸監管解決方案,優化物流裝卸流程、降低成本以及提高物流裝卸效率等。

unsetunset研華邊緣AI工業計算機解決方案unsetunset

在工業智能化轉型浪潮中,工業計算機作為邊緣AI的核心載體,通過算力下沉、實時響應和場景適配能力,成為推動制造業效率革新與智能化升級的關鍵基礎設施。研華科技是工業計算機領域的“老兵”,也是邊緣AI工業計算機領域的“新銳”,研華嵌入式物聯網事業群邊緣計算產品經理孫巖帶來了題為“研華邊緣AI工業計算機解決方案”的分享。

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在人工智能浪潮中,AI驅動邊緣計算實現多元產業應用,在減少資源投入方面,AI處理冗余或重復的任務,使人力資源能夠專注于更具戰略意義的角色,在數據處理方面,AI能提升決策準確性并幫助發現機會推動創新,同時,AI還能夠提供更快的響應和更好的個性化服務。研華的邊緣AI工業計算機解決方案就是連接技術和應用,采用標準化的平臺、全方位的技術以及開放的生態系統,助力伙伴實現快速部署并最大限度減少升級工作,并結合伙伴的生態系統,解鎖邊緣的更多可能,創造更大價值。

為幫助客戶在生產經營中實現更加精準的預測和決策,研華利用AI+行業應用引領邊緣計算智能化升級,在邊緣AI智能系統方面提供了多種解決方案和核心產品,如Edge AI BOX產品中的AIR系列產品,是一款面向工業場景的高性能邊緣AI推理系統,專為嚴苛環境下的實時數據處理與智能分析設計,該款產品以“高性能計算+工業級穩定”為核心,成為智能制造、物流、半導體等領域的邊緣智能核心載體。其軟硬一體化的設計不僅解決了傳統工業視覺系統的靈活性與效率瓶頸,更通過開放生態推動AIoT技術從單點試驗向全域滲透演進。

邊緣AI的高效應用既需要高質量的硬件承載,又需要高性能的軟件驅動,研華不僅在邊緣AI硬件方面優勢突出,更適時推出了便于AI開發的軟件工具包,如適用于AI推理的Edge AI SDK,不僅能夠提供人工智能性能基準參考,還能兼容AI SoC軟件SDK。還有為開發者準備的LLM微調工具包--GenAI Studio,支持LLM流行模型、Llama-3、Codellama、Deepseek,還具備用于AI推理的量化功能。

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研華的邊緣AI已經落地到多個應用場景,演講中展示了研華Edge AI 在智慧交通、安全監控、自助結賬、醫學影像、智慧農業、AMR、安全駕駛檢測、水果預測系統、無人加油站、行李安檢等幾十個場景中的應用。如在水果預測系統中,Edge AI能夠分析氣候、土壤數據,預測水果的成熟期和產量,幫助果農更好的規劃采摘和銷售時間;在交通安全方面,Edge AI能夠檢測駕駛員的安全行為,并提供實時的安全建議,預防交通事故的發生。

unsetunset企業級AI開發運維服務-NVAIEunsetunset

隨著邊緣AI硬件產品應用領域的不斷擴展,下游客戶對邊緣AI硬件產品的可接受度顯著提升,邊緣AI軟件平臺則成了邊緣AI項目落地的難點,核心原因在于邊緣AI開源平臺的穩定性以及長生命周期無法得到保障。研討會上研華產品經理發表了題為“企業級AI開發運維服務-NVAIE”的演講,對邊緣AI軟件平臺的穩定性及長生命周期保障進行了分享。

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研華科技基于NVIDIA AI Enterprise(NVAIE)打造的企業級AI開發運維平臺,深度整合NVIDIA認證系統與全生命周期管理能力,為開發者提供靈活的開源工具鏈,同時通過企業專屬安全分支與自動化更新機制,確?蚣芊定性與長期兼容性。例如,其容器化部署支持無縫對接Kubernetes,既滿足開發者對開源生態的定制需求,又以企業級驗證規避版本碎片化風險,助力醫療影像分析等場景實現模型快速迭代。

NVAIE的核心競爭力在于覆蓋“開發-訓練-部署-運維”全鏈路的企業級保障。針對開源穩定性,其采用經過NVIDIA認證的開源組件庫,結合自動化漏洞掃描與熱修復技術,確保API接口兼容性及長期可用性;在運維側,提供7×24小時集群監控與彈性擴縮容能力,結合動態資源調度算法。全生命周期管理還體現在成本控制上,通過軟硬件協同優化,企業總體擁有成本降低50%。

unsetunsetSUSE云原生,解鎖邊緣計算無限可能unsetunset

開源技術為邊緣AI提供了技術普惠性與敏捷創新的雙重動能,開源框架降低了邊緣設備部署AI模型的門檻,使企業無需依賴閉源商業方案即可完成從數據標注到模型推理的全流程開發。云原生技術通過彈性資源調度與智能化運維重構了邊緣AI的工程范式,開源與云原生的融合,正在突破邊緣AI的落地瓶頸,開源賦予技術選擇的自由度,云原生則通過標準化工具鏈降低復雜度。SUSE邊緣計算專家郭劍峽帶來“SUSE云原生,解鎖邊緣計算無限可能”的主題分享,在演講中,嘉賓詳細介紹了SUSE Edge3.2架構并分享了相應的應用案例。

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SUSE Edge3.2架構以模塊化設計為核心,支持從單機設備到分布式集群的彈性擴展。該架構創新性融合輕量化Kubernetes發行版SUSE Rancher與AI推理引擎,可在資源受限的邊緣節點實現毫秒級響應,同時通過統一管理平臺實現跨云、邊、端的無縫協同。如Danelec采用了SUSE Edge來創新航運行業,使用k8s提供新的邊緣計算解決方案,相比競爭對手節省75%的時間和精力即可建立基礎環境,增強數據處理能力并優化船舶運營,大幅節省每個安裝每月的費用。

SUSE Edge不僅在工業領域得到廣泛應用,在零售行業也取得了很好的應用效果,SUSE Edge“混合云+邊緣節點”架構支持門店級AI應用部署,如某連鎖商超利用SUSE邊緣智能方案,在本地節點完成貨架圖像識別與庫存同步,使補貨效率提升50%,同時通過混合云災備保障交易系統全年無宕機。

本次研華“研華嵌入式核心優勢,以EdgeAI驅動機器視覺升級”研討會的成功舉辦,無疑為嵌入式邊緣AI產業的發展注入了新的動力,它不僅促進了產業內部的交流與合作,也為企業和學術界提供了寶貴的合作機會。未來,我們期待看到更多的創新和突破,在嵌入式邊緣AI領域取得更大的成就。


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