如今，AI技術的廣泛應用已經成為推動制造和物流領域自動化的核心驅動力。康耐視所推出的深度學習和邊緣學習技術，這兩種基于AI的技術，在工業自動化領域有著廣泛的應用前景。然而，由于這兩種技術在研發設計上的側重點不同，它們之間存在著差異。本文將幫助您深入理解深度學習技術與邊緣學習技術的不同之處，以便您能更有效地將它們應用于您的行業領域，針對性地解決各種需求問題。

NO.1

深度學習技術

——專為復雜應用設計

深度學習以出色的復雜任務處理能力而著稱。通過模擬人腦神經元連接的方式，深度學習能夠建立對圖像的深刻理解。每次接觸到新圖像后，深度學習技術將修改這些連接，以學習識別異常并檢測出缺陷。

這種技術適用于處理包含大量細節、變化顯著的大型圖像集任務，同時也是復雜或高度定制化應用的理想選擇。由于這些應用涉及眾多細節變化，因此必須使用數百或數千個圖像進行訓練。而深度學習技術所提供的先進計算能力和強大的訓練功能，能夠快速、高效地分析大量圖像集，為復雜的任務實現自動化提供有效的解決方案。

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邊緣學習技術

——專為易用性設計

邊緣學習則以其簡便易用而受到青睞。通過預先將應用需求知識嵌入到神經網絡連接中的訓練方式，消除大量計算負荷，使用戶可以快速運用AI的強大力量解決工廠自動化問題。

邊緣學習技術在部署上更加靈活，僅需使用5到10個圖像，便可在數分鐘內完成訓練，從而快速擴展應用規模，并輕松適應變化。特別值得一提的是，邊緣學習技術使得在生產過程中不再需要GPU，大幅降低了訓練所需的圖像數量，使制造商能夠快速擴展應用規模，同時保持靈活性，并能夠輕松適應變化。此外，甚至可以在微小設備上直接進行訓練，僅需大約1秒鐘即可完成。

康耐視AI技術副總裁Reto Wyss指出，早期深度學習技術的推出，使機器視覺變得更易于使用，同時擴展了計算機和相機的精確檢查極限。而邊緣學習技術的面世，則進一步滿足了用戶對功能強大且易于部署的自動化解決方案的需求。這種技術不僅解決了大量標記圖像和強大計算力的問題，更將訓練過程變得輕松快捷。

深度學習和邊緣學習在不同場景和需求下各具優勢。在工業自動化趨勢中，精準決策是成功的關鍵。如果您需要處理大型圖像集或實現定制化應用，深度學習技術是最佳選擇；而如果您需要快速適應變化或降低GPU成本，邊緣學習技術將是理想選擇。