不换设备也能 AI 升级：边缘计算盒子「轻量化改造」方案

核心思路：老设备不变 → 加一个轻量边缘盒 → 统一做 AI 推理 → 结果回传

零改造、不动原有线路、不换摄像头/工控机，当天就能上线 AI 能力。

一、适用哪些老设备？

普通监控摄像头（无AI、无算法）

旧工控机、传统网关、PLC 设备

老NVR、传统录像机

无算力的物联网网关

只要能出视频流（RTSP/RTMP/USB）或数据，就能改造成 AI 设备。

二、轻量化改造架构（最简版）

原有老设备 → 网线/串口 → 边缘计算盒子（AI大脑） → 本地实时推理 → 输出结果

不换硬件

不拆线路

不上云

不影响原有业务

三、3种最实用改造方案（直接照抄）

方案1：视频类设备 AI 外挂（最常用）

老监控 → 变智能摄像头

1. 边缘盒拉取摄像头 RTSP 流

2. 本地跑轻量化模型：

人形/车辆检测

烟火、越界、离岗

安全帽、工装、口罩

3. 结果：告警、截图、本地存储

成本：仅一个边缘盒；延时：<50ms

方案2：工控/PLC 数据 AI 增强

老工控机 → 变智能边缘节点

1. 老设备通过串口/网口把数据发给边缘盒

2. 盒子做：

异常检测

预测性维护

时序数据AI分析

3. 结果回传给PLC/上位机

原有程序一行不改。

方案3：大模型本地轻量化升级

无算力设备 → 支持本地7B模型

用 30TOPS 级别边缘盒做：

本地知识库问答

语音指令识别

OCR+语义理解

老设备只做显示/采集，AI全在盒子跑。

四、轻量化改造关键：模型怎么选？

只用极小、极快的模型：

检测：YOLOv8-tiny、RT-DETR-lite

分类：MobileNet、ShuffleNet

大模型：INT4/INT8 量化 3B~7B

格式：ONNX → TensorRT/RKNN/CANN 硬件加速

不追求大模型，只追求能在老设备链路上跑起来。

五、不换设备的3个真实收益

1. 成本极低

不用换摄像头、不用换工控机，只加一个盒子。

2. 部署极快

接上网线，配好流地址，10分钟启用AI。

3. 完全本地

断网也能用，不耗流量，隐私安全。

六、总结

老设备不动，加个边缘计算盒子，把AI算力外挂上去，就是最轻量、最省钱的AI升级。