What is edge AI, and when does it make sense?

Edge AI runs the model on the device instead of in the cloud. It makes sense when latency, bandwidth, privacy or connectivity matter — a camera that must react in 20 ms, a sensor that has no network, or data that must never leave the site.

How small can a model get?

With quantisation, pruning and the right architecture we routinely fit keyword spotting, anomaly detection and simple vision models into a few hundred kilobytes on a Cortex-M microcontroller; richer vision runs on Jetson, Coral or an NPU-equipped SoC.

Do you also build the training pipeline?

Yes. Data collection from the devices, labelling, training, evaluation and the export/quantisation step are one pipeline, so a better model can be pushed over the air as a normal update.

How does this connect to your AI Labs work?

Directly. Edge AI is where our AI Labs research (vision, voice, local-first models) meets our embedded team — the on-device voice work behind our Sofi assistant is the same engineering.

Wszystkie usługi

Edge AI i TinyML

Twój produkt widzi, słyszy i decyduje samodzielnie.

Natychmiastowe odpowiedzi, bez rachunków za chmurę i bez danych opuszczających urządzenie.

Gdy produkt musi zareagować w tej samej chwili, gdy coś się dzieje, podróż do chmury jest zbyt wolna, zbyt droga i przestaje działać, gdy tylko zrywa się łączność. Stawiamy model na samym urządzeniu — więc odpowiada w milisekundach, działa dalej offline, a dane, które odczytuje, nie muszą nigdzie opuszczać rąk klienta. To modele z naszych AI Labs, dopasowane tak, by zmieściły mikrokontroler, Jetson lub NPU w Twoim SoC.

Zarządzajmy Otwórz Kanban

Komputerowe widzenie działające na urządzeniu brzegowym

01 / Co to rozwiązuje

Produkty, które reagują samodzielnie.

Widzieć i działać w czasie rzeczywistym

Natychmiast dostrzegaj, licz i śledź to, co ważne, w strumieniu wideo — od maleńkiego czujnika na Cortex-M po wielokamerowy system na Jetson.

Reagować na głos, bez użycia rąk

Słowa aktywujące, polecenia głosowe i powiadomienia dźwiękowe przetwarzane na urządzeniu, bez wysyłania dźwięku dokądkolwiek.

Łapać problemy, zanim drogo wyjdą

Konserwacja predykcyjna, rozpoznawanie gestów i aktywności odczytywane wprost z pokładowych czujników.

Staje się lepszy także po premierze

Jeden cykl od danych do uczenia, ewaluacji na urządzeniu i aktualizacji OTA, więc produkt poprawia się w warunkach polowych.

02 / Stos

Technologie, na których budujemy.

Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.

Środowiska wnioskowania

TensorFlow Lite / LiteRT
Skwantowane modele na MCU i mobilnych SoC
ONNX Runtime
Przenośne wnioskowanie na CPU, GPU i NPU
TensorRT & DeepStream
Potoki widzenia z przyspieszeniem na GPU na Jetson
Edge Impulse & TinyML
Szybka iteracja modeli dla ograniczonych celów

Sprzęt docelowy

Cortex-M with CMSIS-NN
Rozpoznawanie słów kluczowych i wykrywanie anomalii w kilobajtach
NVIDIA Jetson
Wielokamerowe widzenie na brzegu
Google Coral / Hailo
Dedykowane akceleratory do niskonapięciowego wnioskowania
Qualcomm & NXP NPUs
Przyspieszanie na SoC w urządzeniach seryjnych

Potok modeli

PyTorch
Uczenie, dystylacja i eksport
Quantisation & pruning
Modele INT8 / INT4, które zachowują dokładność
Evals on-device
Dokładność, opóźnienie i pobór energii zmierzone na celu
OTA model delivery
Modele dostarczane i wycofywane jak firmware

03 / Podejście

Jak tworzymy to, co służy długo.

Zmierzone na celu

Opóźnienie, pamięć i pobór prądu mierzone na rzeczywistym urządzeniu dla każdej rewizji modelu.

Miliwaty, a nie waty

Wnioskowanie w trybie cyklicznym i akceleratory dobrane pod budżet energetyczny, który produkt naprawdę ma.

Prywatność od założenia

Surowe dane pozostają na urządzeniu; opuszcza je tylko to, czego potrzebuje produkt — o ile w ogóle cokolwiek je opuszcza.

Jeden potok, od urządzenia do chmury

Dane z floty zasilają uczenie; lepszy model wraca z powrotem jako zwykła aktualizacja.

04 / Standardy

Najlepsze praktyki, których nie zaniedbujemy.

Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie — to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.

Ustal bazową linię zadania najprostszym modelem, który mógłby zadziałać
Uczenie z uwzględnieniem kwantyzacji przed sztuczkami etapu po-treningowego
Ewaluacja dokładności na rzeczywistych nagraniach z urządzenia, a nie na zbiorze laboratoryjnym
Budżety opóźnienia i poboru energii ustalone jako kryteria odbioru
Zdefiniowane zachowanie zapasowe dla wyników o niskiej pewności
Wersjonowanie modeli i wycofywanie przez kanał OTA
Monitoring dryfu z telemetrii floty
Przegląd prywatności każdego sygnału, który opuszcza urządzenie

05 / Infrastruktura

Gdzie to działa i jak pozostaje dostępne.

Stanowiska do benchmarkingu na urządzeniu (opóźnienie, pamięć, pobór energii)
Potok uczenia zasilany danymi floty
Dostarczanie modeli przez OTA z wycofywaniem
Monitoring dryfu i dokładności na produkcji

Start

Chcesz model na urządzeniu?

Opowiedz, co ma widzieć, słyszeć lub przewidywać — i na jakim sprzęcie. Inżynier odpowie z uczciwym zakresem prac i ceną.

Let’s manage albo poznaj AI Labs

Twój produkt widzi, słyszy i decyduje samodzielnie.

Natychmiastowe odpowiedzi, bez rachunków za chmurę i bez danych opuszczających urządzenie.