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從機器自動化到智慧城市,研華Edge AI推動即時邊緣智能

在進入一家電子商務公司的倉庫之前,本以為會看到人群在一排排的貨架之間移動和取貨,沒想到卻發現了相反的情況……

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倉庫裏只有幾名員工,並不負責在貨架之間穿梭和取貨,而是使用幾輛自動引導車(AGV)來為他們做這件事。仔細觀察,地面上沒有軌道,附近也沒有二維碼或條碼來指引路線,但每輛AGV似乎都有自己的眼睛,知道如何通過最近的道路到達貨架。如果遇到某人,他們甚至知道如何繞行或自動停止。

使工廠AGV更有效和更安全的AI為基礎的導航

“秘密在於邊緣人工智慧解決方案”Advantech嵌入式物聯網集團副總裁Stephen Huang說。AGV集成了研華的Edge AI加速模組VEGA -330,該模組可以識別和處理從攝像頭捕獲的圖像,並幫助執行導航計算,即時確定最佳的導航路徑,從而提高AGV的運行效率。

攝像機是AGV的眼睛,研華Edge AI加速模組作為視覺分析的引擎,優化設備上的圖像信號處理和推理,幫助AGV更好地進行路徑規劃、碰撞障礙前自動停車以及即時的自學習。特別是在電子商務、物流倉儲等行業,基於人工智慧導航的AGV,效率提高了20%,在檢測人員或其他車輛,避免可能發生的碰撞時,提高了操作的安全性。

Stephen指出,研華正在幫助我們的客戶將傳統的AGV改造成基於AI的AGV,使用更少的開發資源,實現更好的空間利用和系統集成,電池壽命優化等。

以人工智慧為動力的路燈改善城市交通

接下來,讓我們把場景從倉庫換成城市的一個角落,成千上萬的路燈照亮城市,幫助司機和行人找到安全回家的路。這些路燈不僅可以點亮城市的夜晚,還可以提供城市服務,包括空氣品質、濕度/溫度監測以及交通和停車管理。

想像一下,如果人們可以通過手機知道路邊停車位的資訊,那麼他們就可以直接開車到停車位,而不用慢慢地搜索。為了實現這一目標,我們需要利用Edge AI的力量。

Stephen解釋說,客戶已經使用了研華的邊緣計算平臺,在路燈柱上安裝了感測器和監控攝像頭,結合上一代路燈收集24/7全天候的溫度、濕度、空氣品質和路邊狀況資訊,然後將這些資訊上傳到雲端進行操作分析。現在,研華Edge的AI加速模組VEGA-320被嵌入到攝像頭中,以分析來自多個視頻流的視頻數據,並處理即時任務,如在城市地區尋找開放停車位。客戶估計路邊停車的使用效率至少可以提高10-15%。除了路邊停車位管理,更多的城市服務,包括即時交通流分析,即時交通事故報告,交通執法情況等。

多元化的Edge AI解決方案滿足不同領域的需求

雖然以上兩種情況下的場景有很大的不同,但它們都使用了研華的AI邊緣推理加速度模組VEGA -300,因為它體積小,功耗低,架構可伸縮。Intel Movidius X VPU(Vision Processing Unit)是Advantech VEGA-300系列的核心,它只有8.1mm X 8.1mm的小尺寸,功耗不到3W,是最適合邊緣計算應用的產品。另外,由於Intel Movidius X VPU板載數量可以靈活擴展,系統集成商可以根據不同的計算需求增加或減少Intel VPU。因此,無論是AGV還是這裏的智慧路燈應用場景,VEGA-300都可以很容易的適應,而不需要對原設計進行重大的改變,從而擴展AI即時推理的計算功能。

在即時計算、數據安全、法律規範、帶寬容量限制和節能的趨勢下,Edge AI計算已經成為一種新的趨勢,研華面向這種市場需求推出了多種解決方案。NDK除了Edge AI加速模組外,還需要具備AI功能的嵌入式平臺和邊緣計算系統來回應不同的應用。例如,為了滿足工廠生產線的視覺檢測需求,邊緣推理系統的性能需要一個伺服器級的Xeon處理器來支持即時的線上操作。一個額外的高功率GPU卡作為推理加速引擎也將是必要的。AIR-300是理想的解決方案;它配備了Intel Xeon E3處理器和ECC記憶體支持。一個260W的NVidia高性能GPU卡也可以安裝在AIR-300上,以保證高密度的圖像庫即時推理可以保持高效率的生產。

此外,研華還提供Edge AI套件軟體,與英特爾的Open VINO打包在一起。系統集成商只需點擊幾下滑鼠就可以安裝Edge AI套件,並快速體驗VEGA-300的推理能力。內置預訓練模型,如面部識別和人體姿態檢測的邊緣AI套件,它還提供了CPU, GPU, VPU使用資訊,用戶可以有一個快速評估硬體能力,而不需要花大量的時間設置整個環境。

Stephen表示,研華提供的不僅僅是軟體和硬體,而是未來的一站式解決方案,可以滿足特定行業應用的需求。從系統架構上看,研華的解決方案從底層的嵌入式設備、邊緣AI運算,到頂層的WISE - PaaS雲平臺。從特殊的產業需求來看,研華近幾十年的發展經驗可以充分滿足醫療、交通等行業的特殊需求,為系統集成商和企業提供最合適的邊緣AI計算選擇。

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