工业现场智能化，卡脖子的到底是什么？
早几年工厂搞AI，基本都是把数据传回云端做推理，看起来美好，用起来全是坑。 网络延迟扛不住，冲压生产线的缺陷检测，晚100毫秒反应，下一个零件就压废了，一天下来堆半车间废料，损失几万块都是轻的。 带宽成本扛不住，一条生产线一天产生几千G的图像、传感器数据，全传云端，一个月带宽费就是好几万，小企业根本掏不起。 数据安全更闹心，核心加工工艺参数全传到外面的服务器，换谁都睡不着觉对吧？
已经落地的边缘AI推理，都解决了哪些实际问题？
别以为这还是实验室里的概念，现在珠三角、长三角的制造车间，已经到处都是落地案例了。 我接触最多的就是生产线视觉缺陷检测，3C电子厂的PCB板检测，原来每个工位放三个做了十几年的老质检员，一天八小时盯着密密麻麻的线路板，眼睛熬得通红还免不了漏检。现在边缘推理盒子挂在生产线边，过板的时候实时检测，漏检率从原来的2%降到0.1%以下，直接省掉三个熟练工的人力成本，十几万的改造费，一年就能回本。太香了！ 还有风电、光伏场站的预测性维护，每个风机、每个光伏逆变器的控制器上直接跑边缘AI推理，实时采集振动、温度数据，本地就能算出故障概率，有问题提前三天预警，不用再半个月派工人爬一次风机，省掉的运维成本一年能有上百万。
边缘AI推理落地，一定要避开这几个坑
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