邊緣
決策
革命性的AI部署模式，把智慧決策帶到數據源頭
-80%
數據流量
+50%
決策速度
-65%
降低成本
X・Neurons 核心技術
AIoT 邊緣運算
Edge AIoT
邊緣 AI 即時分析數據，減少雲端依賴，提升運算效率與響應速度。
專家系統
Expert System
內建專家知識庫與 AI 自學習機制，動態調整控制策略，優化運行效果。
低延遲計算
Ultra-Low Latency
邊緣計算，確保毫秒級決策與穩定數據傳輸。
協議自適應
Protocol Adaptation
涵蓋 80% 的工業市場品牌協議，讓串接向下串接數據不再是阻礙。
資安防護
Cybersecurity Protection
使用零信任架構，有別於傳統市場使用基本的認證防護，更注重節點與節點之間的認證。
邊緣 AI 模型
Edge AI Model
通過與關鍵算力平台運算蒸餾後，將模型下放至邊緣進行即時決策，把握時間數據的價值。
邊緣決策（Edge Decision-Making） 是一種基於 Edge AI（邊緣人工智慧） 的技術，它允許設備在本地端即時分析數據、做出決策，將雲端運算作為關鍵運算。
邊緣決策是一種將 AI 運算和決策過程從雲端轉移到邊緣數據附近的革命性技術架構。
傳統模式中，設備生成的數據需要傳送至雲端處理後再回傳指令，而邊緣決策則在本地完成智能處理，實現毫秒級響應。
這種架構徹底改變了 AI 的部署方式，為對延遲敏感、需要實時控制和數據隱私至關重要的應用場景帶來顯著優勢。
傳統雲端決策
數據需長途跋涉至雲端處理，再回傳指令至設備，導致：
傳統雲端決策
智能直接在設備或本地網絡處理數據並做出決策，帶來：
極低延遲
毫秒級決策響應，比雲端部署快50-100倍，適用於需要即時控制的場景
網絡獨立性
即使網絡中斷，系統也能持續運行，大幅提高關鍵系統的可靠性
降低成本
減少雲端運算需求，降低數據傳輸成本，節省帶寬和雲端存儲費用
擴展性
分散式架構使系統能夠輕鬆擴展，添加新設備不會增加中央處理負擔