随着工厂规模扩大和质量要求提升，传统抽检方式正逐渐暴露出边界。本文从制造现场的真实变化出发，系统分析了抽检向逐件检测演进的必然性，并探讨了 AI 质检在产线侧落地的关键条件。通过产线、系统与云端的分层视角，文章梳理了一套可长期运行的 AI 质检架构，帮助工厂构建更加稳定、可控的质量控制体系

随着自动化程度不断提升，产线对网络稳定性与可控性的依赖日益增强。本文围绕智慧工厂场景，分析自动化产线为何更怕网络不稳，并从产线接入、链路治理到云端运维三个层面，系统阐述 5G 如何为工业现场构建一套可预测、可管理的连接体系，支撑生产稳定运行与持续数字化升级。

随着农机保有量持续增长、作业半径不断扩大、作业组织形式日趋多样，农机运行状态、作业质量与使用效率，已经不再是单一农户或合作社内部的问题，而是直接关系到农业生产组织效率、资源利用水平与农业治理能力现代化的重要环节。

分布式物联网规模迅速扩大，对低功耗、深覆盖与稳定运维的需求持续上升。LoRaWAN 成为补齐底层感知的重要技术，而网关能力决定网络可用性。

iPhone 17 Air 取消卡槽，

“无卡手机”成了热搜话题。

但 SIM 卡不见了，真的会更好用吗？

InHand AI技术团队成功将DeepSeek R1大模型部署在国产瑞芯微RK3588平台的EC3000系列边缘计算机上，提供了高效的轻量化模型推理解决方案，推动自主可控的边缘计算应用。

InHand AI 技术团队成功在 EC5000系列边缘计算机上完成 DeepSeek R1 蒸馏模型的本地部署。这一成果验证了轻量级边缘设备（如 EC5000）在 AI 推理任务中的强大潜力。

本文从使用场景、网络管理和接口设计三大方面深入解析两者的主要区别，并提供科学选型的建议

TOPS（Tera Operations Per Second，万亿次操作每秒）作为衡量AI计算平台性能的重要指标，广泛应用于评估硬件平台执行AI推理任务的能力。本文将深入探讨TOPS的定义、原理、以及不同级别的TOPS值对应的应用场景。

安全护航智造未来，赋能企业数字化转型 了解映翰通如

随着物联网（IoT）和人工智能（AI）的快速发展，数据的处理需求和复杂性也在不断增加。传统的云计算模式由于存在延迟、带宽和隐私问题，已经不能满足实时数据处理的需求。边缘AI作为一种将AI算法和模型部署在边缘设备上的技术，有效解决了这些问题。本文将深入探讨边缘AI的定义、关键技术、应用场景及其优势。

在全球化的工业环境中，网络安全已成为企业竞争力的关键因素。根据Gartner的报告，预计到2025年，全球工业控制系统(ICS)的网络安全市场规模将达到超过300亿美元。随着工业4.0的推进，企业在追求生产效率的同时，也必须确保网络环境的安全性。网络安全不仅关乎数据的完整性和机密性，更是企业可持续发展的基石。