Most businesses don’t start with custom software — and that’s perfectly fine.
In the early stages, spreadsheets, SaaS tools, and ready-made platforms feel fast, affordable, and “good enough.” They help teams move quickly and validate ideas without heavy investment.
传统的计算机视觉（Computer Vision, CV）主要依赖云端服务器和高性能 GPU。然而，随着实时性、安全性和成本要求不断提升，越来越多的企业开始将视觉推理从云端迁移到 边缘设备（Edge Device） 上，如智能摄像头、工业终端、IoT 设备、无人机、AGV 机器人等。
これまでコンピュータビジョン（Computer Vision, CV）は、高性能 GPU サーバーやクラウド環境で動作することが一般的でした。しかし近年、画像処理・AI 推論を クラウドからエッジデバイスへ移行する動き が急速に広がっています。
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ปัจจุบันเทคโนโลยี Computer Vision (CV) ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในเซิร์ฟเวอร์หรือศูนย์ข้อมูลอีกต่อไป แต่กำลังถูกย้ายไปทำงานบน Edge Device เช่น กล้องอัจฉริยะ, อุปกรณ์ IoT, ระบบตรวจจับในโรงงาน, โดรน, หุ่นยนต์ และอุปกรณ์พกพาต่าง ๆ
Computer Vision (CV) has traditionally depended on powerful servers, large GPUs, and abundant memory. But today, a major shift is underway: moving vision intelligence from cloud servers directly onto edge devices — phones, cameras, IoT sensors, drones, robots, embedded chips, and even battery-powered devices.
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在中国制造业中，设备故障带来的停机往往意味着生产延误、质量不稳定、维护成本上升等多重损失。尤其是突然发生的 非计划停机（Unplanned Downtime），会直接影响产能与交付能力。