本期导读
在2025慕尼黑上海电子设备展上，研华展示了其全栈式Edge AI产品，助力工业智能化升级。通过边缘计算与AI技术的深度融合，研华赋能智能制造，推动产业创新发展。本文深入解析研华的技术亮点及其在行业中的应用前景。
慕尼黑上海电子设备展一直是前沿技术与创新产品的风向标，持续见证着产业智能化升级的前沿实践。
在今年展会上，研华科技系统展示了全栈式Edge AI产品矩阵：从巴掌大小的AI BOX到边缘整机柜服务器，从AMR无人车的3D视觉方案到人形机器人的“智能心脏”，研华凭借硬核技术与贴合实际的场景化方案，诠释了工业智能化应用的新图景，吸引了众多行业人士的目光。
研华工业物联网事业群行业开发经理马萍表示，研华科技始终紧跟技术革新的市场需求，凭借其在工业物联网领域的深厚积累，推出的Edge AI系列产品，推动 AI 在工业场景的深度应用。
战略筑基，构建全栈布局，深耕硬件优势
“工业场景需要的不是实验室里的‘纸面算力’，而是稳定性和性价比的平衡。”马萍的话，道出了这家拥有40余年工业基因企业的务实风格。这也令研华在与其他厂商的竞争中占据独特优势。
研华推出的Edge AI战略，走的是一条“硬件筑基、场景深耕”的差异化路径。
在展会上，研华通过与AI生态伙伴的技术合作，以动态方式形象的展示了AI解决方案在工业现场的应用及使命。
马萍介绍，研华Edge AI 产品方案以边缘硬件产品规划为核心，构建全栈式边缘AI硬件矩阵，产品覆盖从微端到边缘云，包括AI模块、板卡、加速卡、边缘计算平台乃至边缘整机柜服务器等。算力在5TOPS至2000+TOPS之间，客户能根据实际业务场景灵活选择，平衡精度与效率。“我们不单纯追求参数领先，更注重产品适配应用场景。”马萍举例说，低速无人小车场景中，AI Box 需连接多种传感器和控制设备，支持有线/无线 4G/5G同步支持，还要考量抗震、无风扇、低功耗等要求。研华的Edge AI Box 体积紧凑，兼具多样I/O 口和运行稳定性，不仅支持激光雷达、3D相机等多传感器接入，还通过抗震设计和无风扇散热，能在-10℃至60℃环境中稳定运行。 这种对工业痛点的精准把控，就是来自多年的经验累积。
“除产品本身的优势外，研华Edge AI的技术支持和服务能力，也是客户看重的重要因素。”马萍观察到，工业领域多数客户对于Edge AI 的尝试还在前期探索阶段，重点会聚焦于算法与应用开发，对硬件底层传感器与AI智能终端整合、SDK及工具软件接口调用等问题未及深入探索。
为此，研华组建专属技术团队，通过“嵌入式服务”深度介入客户项目。团队协助客户打通硬件底层和软件架构层，“帮助客户更专注于应用开发，推动 AI 应用的落地实施。”
场景破局，重塑边缘智能的落地范式
在工业领域，研华的Edge AI解决方案展现出强大的赋能能力，已广泛应用于多个关键场景。
AMR AI 3D视觉应用
在化工园区巡检场景中，研华联合奥比中光打造的3D视觉方案，让无人车拥有了“空间感知”能力。举例而言，在AMR无人车履行巡检任务时，若忽然掉落障碍物，无人车能迅速完成障碍识别并重新规划路径。
“AMR部分场景的硬件方案架构与低速无人小车十分相似，Edge AI Box 都需要连接多种传感器设备和控制设备，支持有线/无线 4G/5G通信，同时需要考量抗震、无风扇低功耗等条件。”马萍介绍，在这些场景中，客户采用研华和奥比AI Box+相机方案，可直接进行视频分析并展开AI应用软件开发，避免在底层传感器融合环节耗费过多研发资源。这种端到端的工业智能方案，为 AMR 的快速应用提供了新的模式。
具身智能控制应用
在研华科技与国讯新微合作的具身智能控制的应用中，硬件设计成为关键挑战。
“人形机器人的具身智能控制器需内置在胸腔中，这对硬件设计提出了极高的要求，既要体积紧凑，又要有密集接口连接关节与传感器，同时还要解决散热问题。”马萍说，“可以看到I/O几乎是布满整个机身。”
研华通过定制化设计，在有限空间集成多接口、优化布局，交付满足严苛要求的硬件产品。此方案突破传统x86+GPU异构架构的桎梏，采用单一SOC模组融合实时控制与 AI 分析功能。
“这种高度集成设计不仅在体积上大幅压缩，降低了硬件成本，通过伙伴国讯强大的系统软件整合实时控制和GPU运算，减少系统内部通讯延迟，最大化提升性能。”马萍说，这一创新方案为中小型人形机器人厂家提供了更具性价比和竞争力的选择，展现出AI的“感知革命”。
从AMR的立体避障、到人形机器人的灵巧操控，不难看出，将AI算力下沉至边缘端，结合行业Know-How的算法应用于实际生产线，由Edge AI带来的生产能力提升，已成为工业升级的关键技术支撑，研华也会将AI技术方案赋能到工业物联网各个行业。
生态进化，促进协同创新，构建开放生态
Edge AI发展离不开软硬件深度融合。马萍介绍，研华针对不同行业的算力需求，与英伟达、昇腾等与众多主流芯片厂商合作,基于不同架构的芯片技术快速布局边缘AI，为嵌入式和 AIoT 应用提供支持。
“我们希望合作伙伴专注自身优势，底层的技术难题由研华来解决。”马萍说，这种分工协作模式能降低 AI 应用的落地门槛，帮助更多企业实现智能化升级。
近期，研华发布了产品搭载 DeepSeek 的评测数据。马萍介绍，工业制造和交通等领域设备维护与数据分析需求大。传统设备维护滞后，DeepSeek 则可依设备运行数据，预测评估故障并在维护时提建议。“大模型并非要替代现有视觉AI，而是完善决策流程。” 马萍以能源巡检为例描述，各种视频数据传入边缘设备后，搭载 DeepSeek 的系统会结合维修记录给出“优先检查 A 区电缆接头” 等建议，这种从“感知”到“认知”的能力进化，正是研华与合作伙伴探索的方向。这种探索需要更开放的生态。
为加速工业智能化落地进程，研华发起“Edge AI生态伙伴计划”，面向全球招募五大核心合作伙伴：AI芯片厂商、多模态传感器供应商、AI软件技术企业、行业系统集成商，以及专注边缘智能的渠道经销商，共同构建覆盖“端-边-云”的全栈式AI能力矩阵。
“我们的计划重点瞄准工业制造智能决策、AI质检、AMR、AI机器人、智慧能源视频监控等20余个工业场景，通过技术协同推动AI创新应用落地。” 马萍介绍说。
在合作机制上，研华提供技术支持、品牌共建和商业共赢三重赋能体系，伙伴优先入驻研华AI生态圈，共享潜在客户资源，提供优质客户线索推荐等客户支持。
马萍还介绍，研华正积极规划 Edge AI 未来布局，将整合合作伙伴的方案，构建 Edge AI 应用整体解决方案。
