邊緣端即時推論
在產線端直接分析影像與輸出結果，降低雲端往返造成的延遲與連線依賴。
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從模型精度、推論速度到設備整合一起設計。
Edge AI 的價值不只在於把模型放進設備，而是讓模型在現場節拍、光線變化、硬體資源與維運條件下持續運作。我們協助完成模型轉換、效能調校、相機串接、結果輸出與量產部署。
核心能力
模型轉換與最佳化
依目標晶片與設備資源完成模型轉換、推論加速與記憶體使用調校。
現場維運與換線
面對新品、環境改變與頻繁換線，建立可驗證的更新與部署流程。
應用方向
從製造現場的問題開始。
依設備、影像條件與驗收目標設計 PoC，再逐步串接告警、製程紀錄與既有系統。
高速產線辨識
因應快速移動、遮擋與模糊情境，在有限時間內完成即時判定。
敏感影像留在現場
讓影像於廠內設備完成推論，降低原始資料持續上傳雲端的需求。
晶片與相機整合
協助合作夥伴完成模型、相機、運算設備與應用端的整體驗證。
常見問題
導入前常見的評估問題。
01Edge AI 和雲端 AI 有什麼不同？＋
Edge AI 在靠近資料來源的現場設備執行推論，適合要求低延遲、降低網路依賴或希望影像留在廠內的應用。
02既有模型可以部署到 Edge AI Box 嗎？＋
需依模型架構、目標晶片、精度需求、推論速度與記憶體限制評估，通常會包含模型轉換與效能調校。
03Edge AI 適合哪些工業視覺場景？＋
適合需要即時反應的瑕疵檢測、組裝防錯、製程監控、工安辨識與多相機現場應用。
OUTREXAI CO., LTD. · 映策科技有限公司
從一個可衡量的現場問題開始。
提供設備、樣本條件與預期成果，我們將協助釐清適合的工廠 AI 驗證方向。
megan@outrexai.org ↗