在智能制造與倉儲物流場景中，傳統有線工業相機存在部署成本高、靈活性差等痛點。?eFish-SBC-RK3576? 通過 ?5G無線傳輸 + 分布式NPU協同?，實現跨產線、跨工廠的AI質檢系統，檢測效率提升300%，布線復雜度降低90%。

?1. 系統架構：無線邊緣AI的終極形態?

?硬件配置?：

• ?主控單元?：EFISH-SBC-RK3576（內置5G模組，支持SA/NSA雙模）
• ?無線相機?：
  • 海康威視MV-CA016-10GC（5G版，200萬像素，IP67防護）
  • Basler blaze 101（ToF 3D相機，5G無線傳輸點云數據）
• ?網絡拓撲?：

[5G工業相機集群]?

? │ 無線傳輸（Sub-6GHz頻段）?

? ▼?

[EFISH-SBC-RK3576邊緣節點]?

? │ MQTT + 5G回傳?

? ▼?

[云端管理平臺]（缺陷數據可視化管理）?

?5G模組關鍵參數?：

• ?速率?：下行2.4Gbps / 上行600Mbps（理論值）
• ?時延?：端到端≤15ms（實測產線環境）
• ?可靠性?：99.999%（抗電磁干擾設計）

2. 軟件棧：從端到云的協同推理?

?分布式任務調度策略?：

1. ?邊緣層?（EFISH-SBC-RK3576）：
   • 實時缺陷檢測（YOLOv8s-INT8量化模型）
   • 動態碼率調整：根據網絡狀態切換480P/1080P傳輸
2. ?云端層?：
   • 全局模型優化（FedAvg聯邦學習框架）
   • 跨節點數據同步（基于Redis的時序數據庫）

?核心代碼邏輯?：

# 邊緣端：5G視頻流接收與推理?

class EdgeInferer:?

??? def __init__(self):?

??????? self.tpu = EdgeTPUModel("yolov8s_coral.tflite")?

??????? self.5g = FiveGModule(APN="industrial.iot")?

??? def on_5g_frame(self, frame):?

??????? results = self.tpu.inference(frame)?

??????? if results.conf > 0.95:? # 高置信度結果本地報警?

??????????? trigger_alarm()?

??????? else:?????????????????? # 低置信度幀上傳云端?

??????????? self.5g.upload(frame, QoS=HIGH)?

# 云端：聯邦學習模型聚合?

def federated_update():?

??? client_models = get_edge_models()?

??? global_model = average_weights(client_models)?

??? broadcast_to_edges(global_model)?

?3. 性能實測：無線VS有線?

指標	5G無線方案	傳統有線方案（GigE）
多節點擴展時間	10分鐘/節點	2小時/節點
抗干擾能力	動態頻段切換（DFS）	受電機干擾丟包
最高分辨率	4K@30fps（H.265編碼）	1080P@60fps
網絡時延抖動	≤±3ms	依賴交換機穩定性

?注?：5G方案支持50節點并發接入，滿足大規模產線擴展需求。

?4. 場景落地：汽車零部件跨廠質檢?

?客戶痛點?：

• 多生產基地質檢標準不統一
• 有線網絡無法適應柔性產線調整

?EFISH方案?：

1. ?硬件部署?：
   • 每個產線部署3×EFISH-SBC-RK3576 + 5G相機
   • 云端統一管理平臺（Kubernetes集群）
2. ?核心創新?：
   • ?動態模型同步?：新缺陷類型3小時內全局更新
   • ?帶寬優化?：ROI區域傳輸（1080P→200KB/幀）
3. ?成效對比?：
   • ?漏檢率?：從2.1%降至0.4%
   • ?部署效率?：新產線接入從2周縮短至4小時?

?三步驗證Demo?：

# 克隆示例倉庫?

git clone https://github.com/efish-tech/5g-ai-inspection.git?

# 啟動5G模擬環境?

cd 5g-simulator && ./launch.sh --nodes=5 --latency=15ms?

# 運行分布式推理?

python edge_cloud_demo.py --model yolov8s-5g?

?方案優勢總結?

1. ?無線自由?：擺脫GigE/PoE線纜束縛，支持產線快速重組
2. ?算力下沉?：90%缺陷在邊緣端實時判定，減少云端負擔
3. ?彈性擴展?：5G網絡支持50+節點動態接入與負載均衡
4. ?統一管理?：跨地域質檢模型一鍵同步，確保標準一致性