05 — направление

Edge AI на заказ: нейросети на вашем устройстве без облака

Нейросеть работает прямо на вашем оборудовании: камере, станке, транспорте. Разрабатываем Edge AI на заказ — под конкретное железо, задачу и условия объекта.

→ Решение принимается на месте за миллисекунды — без облака, без счета за него и без зависимости от связи.

единицы-десятки мс

задержка ответа модели на устройстве

нужные кадры/сек

в рамках энергопотребления вашего чипа

без облака

видеопоток не уходит в сеть

Карьер, цех, диагностический вагон, кабина грузовика — связь там слабая, а реагировать нужно сразу. Для таких объектов делаем Edge AI на заказ: нейросеть работает на самом устройстве, рядом с камерой или датчиком.

Зачем нужен AI на устройстве без интернета

Скорость. Сигнал на станок или манипулятор уходит за миллисекунды. Облако добавило бы десятки-сотни миллисекунд — для конвейера это поздно.
Автономность. Пропал канал — распознавание продолжается, данные досылаются при появлении сети.
Деньги и закон. Видео не выгружается в облако: нет счета за трафик и вычисления. Записи остаются на объекте — проще соблюдать 152-ФЗ, закон о персональных данных.

Распознавание в реальном времени прямо на устройстве

Это распознавание объектов в реальном времени прямо на устройстве. Модель сжимаем под конкретный чип (TensorRT, ONNX Runtime, Hailo), чтобы держать частоту кадров на живом потоке. Если одной камеры мало — добавляем тепловизор, лидар и датчики движения.

Надежная работа в поле

Устройство должно годами работать без администратора рядом. Система следит за температурой и нагрузкой, при сбое перезапускается и сообщает о состоянии. Модели обновляем удаленно — парк устройств по всей России живет без выездов.

Права на код и обученные модели остаются у вас. Старт — пилот на 4–6 недель; прикинуть бюджет можно в калькуляторе стоимости. Если автономность не критична, видеоаналитика — анализ видео с камер — может работать на сервере: это компьютерное зрение на заказ.

Что на выходе

Нейросеть, работающая на вашем устройстве: Jetson, Raspberry Pi или промышленный одноплатник
Real-time детекция на edge — распознавание в реальном времени с нужной частотой кадров под нагрузкой
Модель, сжатая и собранная под ваш чип (TensorRT / ONNX / Hailo)
Единая картина с нескольких датчиков, где это нужно: RGB-камера, тепловизор, LiDAR, датчики движения (IMU)
Самодиагностика: контроль перегрева, автоперезапуск, телеметрия и удаленное обновление моделей

edge ai
Jetson
Raspberry Pi
real-time

пилот от

650 000 ₽

входной этап, не весь проект

пилот 4–6 недель

Кейс по направлению

Real-time трекинг на тепловизоре для периметра объекта

12.4 mslatency / кадр

Смотреть кейс

Обсудить направление Прикинуть бюджет

как это работает

От задачи до результата — по шагам

Задача и оборудование

Разбираем сценарий, требования к скорости и цену ошибки. Подбираем платформу — Jetson, Raspberry Pi или промышленный одноплатник — по балансу мощности, цены и энергопотребления.

Рабочий прототип

Обучаем или адаптируем модель под вашу сцену и замеряем точность на контрольных данных.

Сжатие модели под устройство

Сжимаем и собираем модель под целевой чип, чтобы держать нужную частоту кадров в лимите энергопотребления. Где надо, объединяем данные нескольких датчиков.

Автономность и надежность

Добавляем офлайн-режим, автоперезапуск и контроль перегрева. При перегрузке узел снижает нагрузку предсказуемо и не вешает оборудование.

Запуск в работу и сопровождение

Разворачиваем систему на парке устройств, включаем телеметрию и удаленное обновление моделей. Передаем решение, которое держится в поле без постоянного присмотра.

сценарии

Где это дает результат

Контроль брака на линии

Камера с edge-модулем замечает дефект и сразу шлет сигнал на станок или манипулятор. Задержки на облако нет.

Сортировка вторсырья

Система распознает материал, цвет и загрязненность прямо на ленте и сама управляет соплами и манипуляторами.

Карьеры и шахты

Люди в слепых зонах и опасное сближение техники распознаются на месте — под землей и в поле, где интернета нет.

ЖД-диагностика

Дефекты путей, креплений и стрелок система находит с диагностического вагона на ходу. Видео в сеть не выгружается.

Порты и терминалы

Номера контейнеров, повреждения, сверка погрузки с планом и контроль опасных зон — на месте и в реальном времени.

Автопарк и агропром

В кабине — контроль усталости водителя и телефона в руках; на тракторе — точечное опрыскивание сорняков. Все работает без связи.

FAQ

Частые вопросы по направлению

Сколько стоит разработка edge ai?

Вход — пилот от 650 000 ₽ за 4–6 недель. За это время подбираем железо, замеряем точность и скорость на вашей сцене и считаем экономику внедрения. Стоимость полного проекта зависит от числа устройств, сложности модели и глубины интеграции с оборудованием — после пилота она известна в цифрах.

На каком железе работает инференс на edge?

Чаще всего это NVIDIA Jetson, Raspberry Pi 5 (в том числе с ускорителями Hailo) и промышленные одноплатники. Платформу подбираем под задачу: для потока с десятков камер — Jetson, для компактной локальной детекции хватает Raspberry Pi. Модель сжимаем и собираем под выбранный чип, чтобы получить максимум кадров на ватт.

Реально ли запустить нейросеть на Raspberry Pi?

Да, в разумных пределах: Raspberry Pi тянет облегченные модели детекции и классификации, особенно с аппаратным ускорителем. Возможности тяжелых моделей на нем ограничены. На пилоте покажем, что выбранная платформа выдает по кадрам и точности, и где нужен чип посильнее вроде Jetson.

Будет ли система работать без интернета?

Да, для этого edge и нужен. Устройство считает и принимает решения локально; данные и события накапливаются и отправляются, когда связь появится. Для карьеров, полей и движущегося транспорта это единственный рабочий вариант.

Чем edge ai лучше отправки видео в облако?

Скоростью, автономностью и деньгами. Ответ рождается на устройстве, без паузы на пересылку в облако. При обрыве связи работа не останавливается. Постоянного счета за трафик и облачные вычисления тоже нет. Если жестких требований к скорости и автономности нет, дешевле может выйти сервер или облако — тогда смотрите компьютерное зрение.

Что с задержкой и реальным временем?

Вычисления идут на самом устройстве, поэтому типовая задержка — единицы-десятки миллисекунд. Точную цифру под ваш поток и железо дает пилот: замеряем модель на целевом чипе и подгоняем под лимиты времени и энергопотребления.

Как система ведет себя при перегреве или сбое в поле?

Предсказуемо. При перегреве узел заранее снижает нагрузку, например уменьшает частоту кадров; при сбое перезапускается и шлет сигнал по телеметрии. Обновление моделей удаленное, поэтому парк устройств по всей России обслуживается без выездов.

гарантии

«Сольем бюджет, а оно не взлетит»

Страх обоснованный: на ИИ-проектах сгорело много денег. Пять правил ниже устроены так, чтобы вы видели результат раньше, чем платите крупно.

Начинаем с пилота

Первый этап — недорогая проверка на ваших данных и оборудовании. Масштабируем только то, что показало результат.

Не решается — скажем до старта

Оцениваем достижимую точность до подписания сметы. Если метод задачу не вытянет, вы узнаете это на бесплатном разборе.

Цена и объем зафиксированы на этап

Никаких «вышло дороже»: этап — это согласованные заранее смета и результат. Платите по факту принятого этапа.

Код и права — ваши

После оплаты этапа исключительные права на код и модели переходят вам. Это пункт оферты.

NDA и данные под контролем

NDA подписываем до обсуждения деталей. Видео и документы обрабатываются на вашем оборудовании, данные не уходят на сторону — требования 152-ФЗ закрыты.

Обсудить недорогой пилот Как это закреплено — в оферте

Другие направления

Обсудить задачу по направлению Прикинуть бюджет Смотреть кейсы

← Все направления