基于边缘的实时视觉人工智能：无与伦比的性能和可靠性

制造业领导者越来越多地采用人工智能和计算机视觉来提高操作精度、增强安全性并提高产品质量。智能相机和人工智能传感器现已成为现代工业智能不可或缺的组成部分。

然而，当组织致力于利用高保真视觉数据进行实时洞察时，许多组织发现了残酷的事实：云优先架构无法跟上。在网络拥塞、高延迟和不断膨胀的存储成本之间，将所有内容推送到云端根本无法满足现代工厂车间的需求。

为了解决这些问题，制造商正在转向边缘优先、基于流的策略。这些方法将实时人工智能直接引入数据源。这可能包括装配线、地板和边缘环境。因此，从本质上讲，在需要快速、可靠且不妥协地做出决策的情况下，可以使用派生情报。

制造业中视觉人工智能的兴起

工业制造商需要实时视觉智能来维持运营效率、确保安全并在日益复杂的生产环境中坚持严格的质量标准。与传统数据源不同，视觉输入（例如来自高分辨率摄像头的输入）可以立即检测异常、缺陷或不安全行为，从而立即采取纠正措施。

无论是在有缺陷的产品下线之前将其阻止、识别细微的质量偏差，还是通过行为识别防止工人受伤，实时视觉智能都使制造商能够立即采取行动，而不是事后采取行动。

有几种常见的用例需要来自摄像机和其他边缘设备的现场、即时情报。它们包括：

• 缺陷检测 ：人工智能驱动的视觉系统可以比人类检查员更快、更准确地识别缺陷。
• 预测性维护 ：视觉线索，例如热不规则或磨损模式，可以触发主动修复。
• 安全监控 ：经过训练可以检测不安全行为或障碍物的摄像头可以在事件发生之前进行干预，从而预防事件发生。
• 质量保证 ：实时图像分析确保每个产品在出厂前均符合规格。

然而，所有这些应用程序都面临着一个共同的挑战：它们需要对大量视频和传感器数据进行快速、可靠的分析。传统系统旨在将数据发送到集中式云进行处理，但很难提供这些用例所需的实时响应能力。

以云为中心的架构的局限性

工业运营通常涉及一系列边缘元素，这些元素提供有关流程、工作流程和其他关键因素的实时信息。近年来，这些元件大部分是传感器或物联网设备，它们收集和共享有关生产线或工厂设备的性能或健康状况的信息。来自这些设备的数据通常被发送到中央存储库（例如云数据库），然后进行分析。

近年来，相机在此类环境中变得越来越普遍。然而，将 TB 级的视频片段和传感器遥测数据发送到云端进行分析可能会受到几个主要痛点的影响。

首先，可能存在带宽瓶颈。高分辨率摄像头输入和连续传感器流可能会迅速淹没网络基础设施，尤其是在远程或带宽有限的工业环境中。

接下来，还有延迟问题。即使连接稳定，到云的往返也会带来延迟。对于毫秒至关重要的应用，例如阻止有缺陷的产品前进或防止设备碰撞，这种延迟是不可接受的。

鉴于当今影响所有公司的成本限制，还存在云成本上升的问题。在云中存储和处理大量数据的成本非常高。对于关注每一美元运营成本的制造商来说，这可能是不可能的。

然后是数据引力原理，即大量数据自然会将应用程序和服务吸引到它们所在的位置。在制造领域，这意味着将计算保持在数据源附近不仅效率更高，而且在经济上也更合理。

为什么边缘优先处理是答案

边缘优先、基于流的数据处理颠覆了传统模型。数据不是将数据推送到云端，而是在边缘生成数据并进行处理和操作。

这种方法带来了几个关键的好处：

• 低延迟 ：可以在几毫秒内做出决定。
• 减少云依赖 ：仅向上游发送相关数据，最大限度地减少云的使用。
• 弹性 ：即使云连接中断，边缘系统也能继续运行。
• 隐私和安全 ：敏感数据保留在本地，减少暴露。

边缘的实时决策进一步增强了功能，实现了连续、实时的决策。无需等待批处理作业。无需等待云。

考虑一条发现故障组件的机器人装配线。借助边缘优先人工智能，可以检测到缺陷，并立即停止机器。没有云延迟，没有延迟。

实时边缘人工智能的技术考虑因素

要实现这种级别的响应能力，需要的不仅仅是将计算转移到边缘。它需要一个专为实时操作而构建的架构。

关键组件必须包括：

• 边缘计算节点 ：能够运行人工智能模型和流处理器的本地系统。
• 实时事件管道 ：摄取和分析高速运动数据的框架。
• 模型部署框架 ：用于在边缘部署和更新人工智能模型的工具。

也存在挑战。模型必须针对受限的边缘环境进行优化。遗留系统需要在不中断运营的情况下进行集成。确定性性能至关重要。到那时，每一个决定都必须每次都按时做出。

这就是 Volt Active Data 等专门构建的平台发挥作用的地方。

另请参阅： 为什么在工业运营中扩展视觉人工智能如此困难

Volt Active Data 如何在边缘启用实时视觉 AI

Volt Active Data 能够满足制造中边缘优先视觉 AI 的需求，将即时传感器/摄像头输入与状态上下文（例如最近的缺陷、机器历史记录）相结合，以确保每个决策既快速又准确。

它提供高吞吐量、低延迟的处理。具体来说，Volt 直接在数据路径中执行决策，避免了路由到单独系统的延迟和不一致。这使其成为视觉和传感器工作负载的理想选择。

Volt 平台可实现毫秒级决策。因此，可以在严格的时间限制内执行复杂的决策，从而能够立即采取行动，例如停止机器或标记缺陷。

该解决方案支持符合 ACID 的事务。即使在关键任务环境中，Volt 也能确保每项操作都准确、可靠且一致。

此外，Volt 平台提供无缝的 AI 集成。Volt 与边缘的 AI 模型一起工作，编排实时决策并触发自动响应。

无论是协调机器人干预、标记异常，还是在生产线上执行停止命令，Volt 都能使实时、智能边缘响应变得实用。

结论：智能制造的智能边缘

如今的制造商面临着更多、更快、更少浪费的压力。人工智能，尤其是视觉人工智能，提供了一条前进的道路，但前提是它具有实时性能和经济可扩展性。

边缘优先、基于流的策略可以应对这一挑战，解锁新的自动化水平和洞察力，而无需依赖缓慢且昂贵的云优先架构。

借助 Volt Active Data 等平台为实时数据流提供支持并直接在边缘进行决策，制造商可以毫不妥协地充分发挥人工智能的潜力。