边缘 AI 控制器
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边缘计算

边缘 AI 控制器

把实时推理和设备响应放在生产现场。

讨论应用需求

产品定位

在感知链路中承担清晰角色。

高性能 AI 边缘计算设备。

系统形态与工程工况

看见产品如何进入系统

边缘控制器位于现场设备、感知数据与上层系统之间。

边缘控制器设备形态

边缘控制器设备形态

无风扇工业计算形态与多类现场接口,表达边缘控制节点的集成角色。
控制柜现场集成

控制柜现场集成

控制器进入自动化控制柜,与现场设备和网络链路建立连接。

产品能力

核心能力与应用场景

控制器承担现场 AI 推理、数据处理、设备接入、协议解析与远程运维。

机器视觉推理

机器视觉推理

靠近相机处理视觉任务,减少采集与现场动作之间的链路。
  • GPU / NPU 加速
  • 实时推理
机器人协同

机器人协同

把视觉结果、控制信号与机器人动作放入同一边缘节点。
  • TensorRT
  • 工业级设计
现场数据采集

现场数据采集

在控制柜内连接传感器、控制器、网络与 I/O 信号。
  • ONNX Runtime
设备状态监测

设备状态监测

本地汇聚设备信号,支持状态分析与异常处理链路。
  • Linux

系统集成

系统协同关系

它位于相机与传感器、现场设备、工业网络和上层平台之间。

边缘 AI 控制器工程系统

分布式边缘节点

多个生产单元通过边缘节点形成分布式计算与连接体系。
  1. 视觉与传感设备
  2. PLC 与机器人
  3. 工业软件平台

产品结构与运行工况

结构、能力、应用,三段信息即可完成判断。

设备规格信息

设备规格信息

处理器、内存、存储、系统环境、电源与尺寸共同决定现场部署边界。
  • GPU / NPU 加速
  • TensorRT
  • ONNX Runtime
  • Linux
  • 实时推理
  • 工业级设计
前后面板接口

前后面板接口

将 USB、HDMI、网络、串口、I/O 与电源接口独立呈现。
现场应用方向

现场应用方向

工业视觉、安防、制造、能源与交通场景分别对应现场计算任务。

工程参数

影响集成与部署的关键参数

处理器
NVIDIA Jetson AGX Orin,8/12 核 ARM Cortex-A78AE
内存
32GB / 64GB LPDDR5
存储
64GB / 128GB eMMC,支持 M.2 NVMe 扩展
操作系统
Linux(Ubuntu)
工作温度
-20°C ~ 60°C
电源输入
DC 9V ~ 36V 宽压输入
尺寸
190mm × 150mm × 60mm
工业物联网网关

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