《边缘计算全栈实战：工业质检的 AI 革命》

联想边缘大脑 2.0 在汽车工厂的应用，开启了工业质检的 AI 革命，展示了边缘计算全栈方案在工业领域的强大实力。

在边缘计算架构设计上，工业质检系统采用 OPC UA 网关实现设备数据采集，结合 TensorFlow Lite 在边缘端部署 AI 模型。针对工业场景小样本学习难题，通过迁移学习、元学习等技术，仅需 60 - 100 个样本即可完成模型训练，解决了传统 AI 模型依赖大量数据的问题。

异构推理加速技术是边缘计算全栈方案的关键。借助 OneAPI 技术，系统可兼容 CPU、GPU、FPGA 等 6 种芯片，根据任务需求智能分配计算资源，大幅提升推理效率。在某电池厂的应用中，联想边缘大脑 2.0 对电池 6 个面的 60 项指标进行检测，实现 0 漏检，检测准确率达 99.9%，较传统人工检测效率提升 20 倍。

边缘计算全栈方案为企业带来显著效益。工业质检成本降低 80%，生产线上的实时检测减少了次品流入下一道工序的概率，降低了整体生产成本。同时，快速的检测反馈有助于企业及时调整生产工艺，提高产品质量和生产效率。边缘计算全栈方案正在推动工业质检向智能化、自动化迈进，成为工业企业数字化转型的重要支撑。