如何选择适合智慧仓储系统的AI边缘计算硬件

选择适合智慧仓储系统的 AI 边缘计算硬件，需综合考虑算力需求、接口类型、可靠性、功耗、成本等因素，以下是具体参考要点：

算力需求：根据仓储系统的具体应用场景来确定。如涉及货物视觉识别与分拣，需处理大量图像数据，对算力要求较高，可选择 NVIDIA Jetson AGX Orin 系列，其 INT8 算力达 170TOPS，能高效运行深度学习模型，快速识别货物种类、检测包装缺陷等。若只是用于传感器数据处理和简单的逻辑控制，如监测货架重量传感器数据、温湿度数据等，算力要求较低，像搭载 Intel® Celeron® N5100 处理器的工控机即可满足需求。

接口类型与数量：智慧仓储中有多种设备需接入边缘计算硬件，应选择接口丰富的产品。例如集和诚 BRAV-7121 和 BRAV-7134 都预留了各类网络、USB、GMSL 等接口，支持 4G/5G/WIFI 等通信方式，可轻松连接摄像头、传感器等设备。通常，需要有以太网接口用于连接网络和其他智能设备，USB 接口用于连接相机、键盘鼠标等，串口（如 RS232）用于连接一些传统传感器或设备，还可能需要 HDMI 接口用于本地显示可视化数据。

可靠性与稳定性：仓储环境复杂，可能存在温度变化大、湿度高、灰尘多等情况，硬件需具备良好的环境适应性。如研华工控机 AFE-R760 具有宽温设计（-20℃~60℃）与 8KV/15KV ESD 防护，能在冶金、化工等恶劣工况稳定运行，适合在仓储环境中使用。此外，硬件的抗震、抗冲击性能也很重要，部分工控机通过了特定的工业标准测试，如 MIL-STD-810H，可确保在仓储设备运行产生振动等情况下稳定工作。

功耗情况：如果智慧仓储系统中有大量边缘计算设备，或设备需要长时间运行，功耗是重要考虑因素。NVIDIA Jetson AGX Orin 系列典型功耗 27W，还支持 5W/15W 动态调节模式，能在保证性能的同时，根据任务负载合理控制功耗，降低运营成本，适合对功耗有要求的场景。

成本因素：包括硬件采购成本和后期运维成本。对于中小企业或预算有限的项目，性价比是关键。一些国产边缘计算硬件，如集和诚的相关产品，通过模块化设计与散热优化，降低了长期运维成本，具有较好的成本优势。同时，要考虑硬件的可扩展性，便于后续根据业务发展升级或添加功能，避免重复采购硬件，从而节约成本。

软件兼容性与生态支持：选择与现有仓储管理系统和 AI 算法兼容性好的硬件。例如，部分工控机支持 Windows 系统，便于与 Azure IoT、AWS Greengrass 等平台对接，方便数据上传和模型更新。此外，丰富的开发工具和文档资源可降低开发难度，缩短开发周期，如研华工控机 AFE-R760 配套的 Robotic Suite 开发套件，提供了全流程开发支持，集成多种物体检测模型，还支持 Modbus、OPC-UA 协议转换，能无缝对接 PLC 与 MES 系统。

DA160S 是万物纵横推出的搭载高集成智能视觉深度学习芯片BM1688的AI边缘计算盒，处理器为 8 核ARM Cortex A53，主频1.6GHz，算力高达16TOPS@INT8，支持 16 路高清视频智能分析，支持混合精度运算，具备高性能、低功耗、外设接口全、环境适应性强等特点，通过搭配多样化深度学习算法，灵活应对智慧城市、智慧商业、智慧能源等场景，实现边缘侧的数字化赋能。