從生活到工業，大型模型的訓練和應用已經成為許多領域的關鍵需求，這些大型模型能夠處理和分析海量的數據，并以驚人的速度做出反應，需要龐大的計算資源和強大的算力支持。

如果說大模型是汽車，算力就是發動機。

酒瓶檢測一直是視覺檢測領域“壁壘”，行業內長期未能攻克的“關卡”。在實時檢測場景下，模型需要快速地做出決策和響應，對于處理大規模數據和復雜計算的要求更高。

以“茅臺項目”落地為例

該項目落地過程中，需要大量的數據，這些數據需要在短時間內被處理和分析。沒有足夠的算力，就無法快速地處理這些數據，從而影響到模型的訓練效果和響應速度。

傳統的方式無法滿足數據量龐大的情況下，快速處理的需求，因此，需要更高效的算法和更強大的計算能力來加速數據處理過程。

因此科億科技在茅臺酒瓶視覺檢測解決方案，采用近50個相機聯動，每秒鐘400+張圖片采集量，針對酒瓶瓶口、瓶身、瓶底、瓶內壁等進行缺陷檢測。

另外，科億科技自研的AI邊緣計算單元在此項目中，發揮了“算力”的強大優勢。一臺設備近50個相機聯動，提供256T算力，確保每秒鐘處理400+張圖片的同時，還有冗余算力，即使峰值時也能有余量。

除了傳統行業的視覺檢測，工業領域的AI視覺檢測項目也正逐步朝著“大模型 高算力”趨勢發展。產品數據采集過程中需要短時間內處理和分析，提取出模型所需的特征和規律。這就導致數據量龐大，傳統系統無法滿足快速處理的需求。

科億科技在面對處理龐大數據量的情況下，采取分布式系統，以基于Linux系統下自研的AI邊緣計算單元為節點，為分布式系統提供節點運算。分布式系統在處理大模型上，有著強大的擴展性，可為加速模型生成提供無上限算力支撐。

KEYETECH-AI邊緣計算單元除了可以加速深度學習的推理、訓練以外，其基于Linux系統下自研，使開發人員能夠在不同硬件架構之間自由遷移代碼，可以更輕松地利用芯片內置的AI加速能力。

未來企業對AI視覺檢測設備算力的要求會越來越高，以計算能力為基礎，萬物感知、萬物互聯、萬物智能的時代正在加速到來。

面對這樣的趨勢，科億科技首當其沖擔任行業“領跑者”，積極研發出KEYETECH-AI邊緣計算單元，落地分布式系統，推動視覺檢測行業朝著高速、高效、高穩定發展。

未來可期，讓我們拭目以待！