设备搭载 Ubuntu 操作系统，兼容主流深度学习框架，支持人、车、物、环境等多维度智能识别算法的快速移植，可根据公园管理需求灵活加载客流统计、区域入侵、跌倒检测、烟火识别、垃圾堆放检测等算法模型，无需更换硬件即可迭代功能。从智慧交通、智慧工地到智慧社区，边缘 AI 正在向更多公共场景渗透。：在湖泊、水塘、陡坡、高压设备周边划定电子围栏，一旦检测到游客闯入，立即触发本地声光告警，同时推送告警信息至

算力高达 32 TOPS（@INT8），支持多路视频硬件编解码，低功耗设计，预装 Ubuntu 系统，集成国密加密等安全能力。：传统云端大模型部署动辄高昂的 GPU 资源和网络延迟，而 Qwen3.5 + 土星云边缘方案将算力成本降低约 80%，同时实现本地实时推理。这些设备基于 Sophgo 芯片（BM1684X 等），提供完善的 TPU 加速支持，是部署 Qwen3.5 轻量模型的理想平台。实

凭借 32TOPS INT8 峰值算力、工业级宽温无风扇设计、多模通信能力与开放算法生态，可完全对标海事局技术指南要求，将 AI 视觉分析能力下沉至船舶本地，构建 “端侧实时告警、岸基统一管控” 的云边协同船舶智能监控体系，为各类运输船舶、客船提供合规、可靠、可演进的智能化解决方案。指南针对危化品船、客船分别制定了数十项告警模型，覆盖疲劳驾驶、离岗、明火、人员违规操作等多维度，普通边缘终端算力有限

例如，当员工未佩戴静电手环开始操作时，系统会立即触发工位声光报警器，并暂停该工位的 MES 系统权限，从源头上杜绝静电击穿电子元器件的风险，彻底改变了传统 "亡羊补牢" 式的质量管理模式。为解决上述痛点与现有方案局限，我们在架构选型上引入了边缘计算，选用国科环宇 SE110S-WA32 土星云边缘计算微服务器作为核心算力载体，其本地化推理特性有效缓解了云端方案的带宽与延迟压力，同时保障了生产工艺数

例如，当员工未佩戴静电手环开始操作时，系统会立即触发工位声光报警器，并暂停该工位的 MES 系统权限，从源头上杜绝静电击穿电子元器件的风险，彻底改变了传统 "亡羊补牢" 式的质量管理模式。为解决上述痛点与现有方案局限，我们在架构选型上引入了边缘计算，选用国科环宇 SE110S-WA32 土星云边缘计算微服务器作为核心算力载体，其本地化推理特性有效缓解了云端方案的带宽与延迟压力，同时保障了生产工艺数

算力高达 32 TOPS（@INT8），支持多路视频硬件编解码，低功耗设计，预装 Ubuntu 系统，集成国密加密等安全能力。：传统云端大模型部署动辄高昂的 GPU 资源和网络延迟，而 Qwen3.5 + 土星云边缘方案将算力成本降低约 80%，同时实现本地实时推理。这些设备基于 Sophgo 芯片（BM1684X 等），提供完善的 TPU 加速支持，是部署 Qwen3.5 轻量模型的理想平台。实

算力高达 32 TOPS（@INT8），支持多路视频硬件编解码，低功耗设计，预装 Ubuntu 系统，集成国密加密等安全能力。：传统云端大模型部署动辄高昂的 GPU 资源和网络延迟，而 Qwen3.5 + 土星云边缘方案将算力成本降低约 80%，同时实现本地实时推理。这些设备基于 Sophgo 芯片（BM1684X 等），提供完善的 TPU 加速支持，是部署 Qwen3.5 轻量模型的理想平台。实

包含环境配置、项目克隆、原生运行、Docker 部署、参数调优、模型适配等全流程，同时项目还兼容 YOLOv9、YOLO11、YOLO12 等主流模型，兼顾 Python/C++ 双推理、Gradio 可视化界面，适合工业落地、算法调试与二次开发。本次部署使用土星云 SE110S 三款边缘计算设备，三款机型搭载不同国产 AI 芯片，算力、路数、定位区分明确，可根据业务场景按需选择，全系支持 FP3

开源生态的繁荣降低了技术门槛，云边协同的架构提供了灵活的部署方案，而工业领域的巨大需求则为技术创新提供了广阔的应用场景。视频理解一直是视觉大模型的难点，传统的 3D 卷积与 Transformer 双路径设计存在计算量大、推理延迟高的问题。2026 年，视觉大模型的轻量化技术取得了突破性进展，使得 AI 视觉能力不再是云端服务器的特权，而是能够广泛部署在各种边缘设备上。2026 年工业视觉系统的角

集成了 2×1Gbps RJ45、2×USB3.0、1×HDMI OUT、1×LINE IN/OUT、1×DEBUG (Type-C)、1×RS232、2×RS485、1× 继电器、1×CAN、GPIO (DI×2, DO×2) 等丰富的工业接口，可直接连接摄像头、传感器、声光报警器、门禁闸机等各种工地设备，无需额外扩展。在未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，边缘计算将在建筑行业发挥更加重要