在AI技術(shù)向產(chǎn)業(yè)端深度滲透的當(dāng)下，端側(cè)AI以其“低延遲響應(yīng)、高數(shù)據(jù)隱私、本地化處理”的不可替代優(yōu)勢，正成為破解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型瓶頸的關(guān)鍵抓手。優(yōu)博訊以“AI+AIDC”雙輪驅(qū)動為核心，率先將輕量、高效的端側(cè)AI能力賦予新一代智能終端，通過“終端內(nèi)置算力、小模型算法嵌入、端邊云協(xié)同”的技術(shù)路徑，構(gòu)建起覆蓋零售、制造、倉儲、醫(yī)療等多場景的智能應(yīng)用體系，推動傳統(tǒng)終端設(shè)備完成“數(shù)據(jù)采集工具”到“智能決策終端”的跨越式升級。

技術(shù)筑基：

源于積累，成于創(chuàng)新

隨著硬件技術(shù)的迭代，優(yōu)博訊新一代智能終端延續(xù)了卓越的數(shù)據(jù)采集性能，并通過搭載內(nèi)置NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的芯片提供強(qiáng)勁的端側(cè)AI算力，不僅可穩(wěn)定支撐OCR、圖像識別、語音交互等基礎(chǔ)AI任務(wù)，還能為合作伙伴的定制化AI應(yīng)用開發(fā)提供算力空間，打破“終端僅作為數(shù)據(jù)采集工具”的傳統(tǒng)定位，成為“AI應(yīng)用載體”。

針對端側(cè)設(shè)備“算力有限、存儲空間小”的特點，優(yōu)博訊將輕量化小模型嵌入至智能終端，實現(xiàn)了在有限資源下的強(qiáng)勁AI性能。同時，優(yōu)博訊通過“PDA +算力Box”組合，構(gòu)建“終端-邊緣-云”彈性協(xié)同架構(gòu)：簡單任務(wù)終端即時處理，復(fù)雜分析邊緣協(xié)同助力，模型持續(xù)進(jìn)化與知識沉淀則在云端完成，形成一個不斷自我完善的智能系統(tǒng)。

場景為擎：

從物流信息化到多行業(yè)賦能

優(yōu)博訊端側(cè)AI以解決行業(yè)真實需求為導(dǎo)向，將端側(cè)AI能力系統(tǒng)性地拓展至更廣闊的商業(yè)場景，逐步構(gòu)建起“場景需求-技術(shù)適配-價值落地”的閉環(huán)。

源于對物流行業(yè)的深刻理解，優(yōu)博訊端側(cè)AI方案直擊分揀、運輸、追溯等核心環(huán)節(jié)。面對面單污損、高速作業(yè)等挑戰(zhàn)，終端內(nèi)置的快遞面單OCR與通用字符OCR專項識別能力可以在復(fù)雜環(huán)境下實現(xiàn)毫秒級精準(zhǔn)識別，大幅提升自動化分揀效率與準(zhǔn)確性。結(jié)合RFID與區(qū)塊鏈技術(shù)，我們構(gòu)建了端側(cè)采集、邊緣處理、鏈上存證的全程可信追溯體系，為供應(yīng)鏈的透明與韌性提供堅實支撐。

在智能制造場景中，通過部署搭載端側(cè)AI的智能終端、機(jī)器視覺設(shè)備及嵌入輕量化模型的邊緣節(jié)點，構(gòu)建起實時、自主的生產(chǎn)質(zhì)控與運維體系：一方面，基于終端的毫秒級視覺檢測能力，可在產(chǎn)線直接完成產(chǎn)品缺陷識別與實時攔截，大幅提升質(zhì)檢效率與準(zhǔn)確率，保障質(zhì)量一致性；另一方面，設(shè)備側(cè)AI模型能持續(xù)分析運行數(shù)據(jù)，自主預(yù)警異常、預(yù)測故障，實現(xiàn)精準(zhǔn)維保，顯著減少非計劃停機(jī)，提升生產(chǎn)連續(xù)性與整體設(shè)備效率。

在智慧醫(yī)療等場景中，搭載端側(cè)AI的終端協(xié)助醫(yī)護(hù)人員實現(xiàn)藥品高效核對、器械精準(zhǔn)追溯、藥品快速盤點、患者信息精確核驗。同時，智能終端與醫(yī)院信息系統(tǒng)無縫對接，進(jìn)一步優(yōu)化了醫(yī)療資源的調(diào)度與管理流程，為患者提供更高效、更可靠的服務(wù)體驗。這種技術(shù)驅(qū)動的模式不僅提升了醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運營效率，也為智慧醫(yī)療的全面落地奠定了堅實基礎(chǔ)。

生態(tài)與未來：

開放賦能，共贏未來