Edge AI
高性能计算，直接由控制程序调用。
Edge AI 让 PLC 运行时直接调用设备上的 GPU、NPU 和 CPU 剩余算力。AI 模型作为控制程序的一部分运行，而不是旁挂的独立系统。语言模型、视觉模型，或基于你自身工艺训练的模型，都与工艺过程运行在同一台设备上，全程无需云端。Edge AI 目前处于 Beta 阶段，我们正向一小部分合作伙伴开放抢先体验。
AI 集成在控制器内部，而不是外挂在旁边
一台设备，一个运行时，一个生命周期。
Autonomy Edge
部署、监控、回滚
PLC 运行时
AI 功能块
GPU / NPU
控制逻辑
I/O · 现场总线 · 传感器 · 相机
成为程序的一部分
模型在你的 IEC 61131-3 项目中以功能块的形式提供，推理结果像其他输入一样出现在功能块引脚上。无需运行推理服务器，无需配置协议连接，也没有网络跳转。逻辑与模型一次下载、同一版本、共用一条审计记录。
加速器算力，控制级时序
运行时直接调用设备的 GPU 或 NPU，大型模型也能以硬件速度运行。推理独立于扫描周期执行，程序读取最近一次完成的结果。高负载模型会消耗算力和功耗，但不会导致错过控制时限。
决策权始终在你的逻辑
模型提供建议，由程序做出决策。模型输出与其他传感器读数同等对待，并由控制工程师能够阅读和审批的逻辑进行校验。如果模型停止响应，机器将回到你预先定义的状态。
数据不出工厂
过程数据、图像和模型输出都留在设备上。云端只能看到部署状态和运行时健康状况，永远看不到你的变量值。
你可以用它构建什么
在工艺需要的那一秒内给出答案的 AI，使用你自己选择的模型。
模型距离工艺如此之近时能做什么
直接向产线提问
操作员用自己的语言询问 3 号线为何停机，系统根据实时变量和最近一小时的报警给出回答。
发现阈值发现不了的问题
模型持续监测传感器数据流，识别无法用设定值描述的模式，且数据不会发送到厂外。
零件检测
同一台设备上的视觉模型对相机画面进行分类，并输出可供逻辑直接处理的判定结果。
化解报警风暴
在任何人需要阅读之前，将四百条报警记录归结为一个根本原因。
你可以部署的内容
开放权重模型
经过量化以适配你硬件的语言和视觉模型，或基于你自身工艺微调的小模型。
感知硬件能力
Autonomy Edge 了解每台设备的核心数、内存和加速器，只提供设备真正能运行的模型。
集群部署
在你已在使用的仪表板中，将模型推送到单台或全部设备，也能以同样方式回滚。
离线运行
模型部署完成后，设备无需联网。即使连接中断，推理照常进行，产线也照常运转。