适用场景
适合关注这个主题的客户和场景
现场网络不稳定，但业务要求设备数据完整、可追溯的项目。
需要在本地完成 AI 推理、规则判断或低时延控制的企业。
已有多种设备协议，希望通过统一网关接入平台的系统集成项目。
边缘网关技术路径
01
现场协议接入
梳理串口、PLC、传感器、相机和控制器接口，用网关统一采集和转换。
02
本地数据处理
在边缘侧完成过滤、缓存、聚合、规则判断和异常事件生成，减少云端压力。
03
AI 推理与版本管理
将模型版本、固件版本和配置版本解耦，支持灰度发布、回滚和远程诊断。
04
云边协同
将边缘事件、状态和控制指令与云端平台闭环，保证断网和弱网场景可恢复。
阅读路线
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建议先读首篇建立整体判断，再根据现场协议、部署方式、AI 能力或业务场景继续深入。
常见问题
常见问题
边缘网关和普通网关有什么区别？
普通网关主要做通信转发，边缘网关还会承担本地缓存、规则执行、协议适配、AI 推理和远程诊断。
边缘 AI 是否一定需要高性能硬件？
取决于模型、帧率、输入数量和响应时延。轻量规则和简单识别可用低功耗盒子，高并发视觉推理则需要更强算力。
