每个楼层部署 3台 SE110S-WA32 边缘计算微服务器，连接该楼层的 100 个摄像头，所有 SE110S-WA32 通过千兆以太网连接到商场的核心交换机，分析结果通过专线上传到云端管理平台，供商场管理者查看和决策，原始视频流与敏感数据（如人脸特征）在边缘侧完成推理与丢弃，仅将结构化数据（客流计数、报警事件）上传云端，从架构底层保障数据隐私合规。而在具体的架构落地中，边缘算力节点的选型至关重

本文基于国科环宇土星云SE110S-WA32 边缘计算微服务器，建立了一套科学的智慧停车场 AI 算力评估模型，并提供了完整的端边云协同部署方案。SE110S-WA32 作为一款高性能的边缘计算微服务器，将为智慧停车场的未来发展提供强大的算力支撑，助力城市交通治理的数字化和智能化升级。同时，它支持-20℃~+60℃的宽温工作范围，具备IP40 防护等级，能够适应地下车库等恶劣的工业环境。三个核心维

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

相较于YOLOv8等前代模型，YOLOv11更适配SE110S边缘设备：推理速度提升15%-30%、模型体积更小、算子更规整，完美支持FP32/FP16/INT8多精度量化推理，INT8量化后可最大化发挥TPU算力，满足多路视频实时检测需求。：采用优化的C3k轻量化模块，替代前代C2f结构，精简冗余卷积分支，搭配SPPF空间金字塔池化，在降低算力消耗的同时，保留多尺度特征提取能力，适配SE110S

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

在前端视频分析场景中，存在严重的算力冗余、能耗过高、部署不灵活等问题，无法适配户外机柜、工业车间、监控点位近端轻量化部署需求。随着AI视觉技术的普及，传统云端视频分析存在带宽压力大、实时性差、数据安全风险高、运维成本高等痛点，难以满足工业、安防、园区、水利、交通、餐饮等场景的智能化需求。成为行业主流转型方向。土星云SE110S系列是专为AI视觉场景打造的工业级无风扇边缘算力微服务器，全系列采用密封

土星云 SE110S 系列是国产化工业级边缘算力硬件，搭载自研 AI 加速芯片，原生适配 YOLO 系列目标检测算法，官方开源项目基于 Docker 容器化实现一键部署 YOLOv5，无需繁琐环境编译、模型适配，本文结合官方开源仓库，完整落地 SE110S-WA32/WB16/WC08 三款硬件 YOLOv5 部署全流程。硬件系统预装 Ubuntu 系统，内置 Docker 运行环境，开箱即用，项

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

设备基础硬件回顾：SE110S-WC8 搭载 7.2TOPS INT8 NPU，8GB 大内存，原生硬件编解码单元，无风扇静音工业设计，典型功耗仅 13W，支持 - 20~60℃宽温运行，双千兆网口可拓展 5G/WiFi，非常适合安防、产线视觉、户外抓拍等多路视频 AI 场景。模拟现场多路网络摄像头并发接入场景，支持批量读取 rtsp 地址列表，一次性拉起多路视频流硬解，验证多路并发稳定性。根目录

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