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）

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[EFISH-SBC-RK3576邊緣節點]

│ MQTT + 5G回傳

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[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?：

?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

?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?

?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?：

?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）

?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）

?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

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?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?

?無線自由?：擺脫GigE/PoE線纜束縛，支持產線快速重組

?算力下沉?：90%缺陷在邊緣端實時判定，減少云端負擔

?彈性擴展?：5G網絡支持50+節點動態接入與負載均衡

?統一管理?：跨地域質檢模型一鍵同步，確保標準一致性

審核編輯 黃宇