在今年的 IOTE 深圳展 LoRaWAN 論壇上，Seeed Studio（矽遞科技）合伙人蔣宇帶來(lái)了精彩的分享。他不僅介紹了 LoRaWAN 與邊緣 AI 結(jié)合的最新探索，更展示了在野生大熊貓保護(hù)基地的真實(shí)落地案例，讓與會(huì)者第一次直觀地感受到 AI 與低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合所帶來(lái)的顛覆性變化。

??Seeed 的定位與生態(tài)：

Seeed 是一家面向全球開(kāi)發(fā)者和系統(tǒng)集成商的硬件平臺(tái)企業(yè)：

專注于Edge AI 與 IoT；

提供傳感器網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算系列解決方案；

覆蓋智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)、智慧零售等行業(yè)；

擁有 50 萬(wàn)+ 開(kāi)發(fā)者、覆蓋150+ 國(guó)家、200+ 渠道合作伙伴。

作為 “AI 硬件合作伙伴”，Seeed 的使命就是：讓 AI + IoT 更容易落地。

??案例一：大熊貓保護(hù)中的 LoRaWAN + AI

在四川的野生大熊貓保護(hù)基地，研究人員面臨幾個(gè)典型難題：

沒(méi)有常電，設(shè)備只能依賴電池；

光照不足，太陽(yáng)能利用受限；

沒(méi)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋，無(wú)法依賴 4G/5G；

需要超過(guò) 90% 的識(shí)別準(zhǔn)確率，但 AI 模型訓(xùn)練門(mén)檻高。

Seeed 的解決方案是：

部署SenseCAP AI Vision 攝像頭，在邊緣端直接進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別；

通過(guò)LoRaWAN 網(wǎng)絡(luò)將識(shí)別結(jié)果回傳（直線距離超過(guò) 5 公里）；

在深圳的研究團(tuán)隊(duì)手機(jī)上，實(shí)時(shí)收到“識(shí)別到大熊貓”的提示；

附近的紅外相機(jī)拍下清晰畫(huà)面，用于交叉驗(yàn)證。

然而，AI 模型在實(shí)際應(yīng)用中并非一帆風(fēng)順。一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)與真實(shí)場(chǎng)景之間的巨大差異。

在實(shí)驗(yàn)室里，我們常常用動(dòng)物園或網(wǎng)絡(luò)上公開(kāi)的大熊貓照片來(lái)訓(xùn)練模型，這些圖片通常光照充足、構(gòu)圖規(guī)整、主體清晰。但在野外，攝像頭采集的圖像卻截然不同：

光線條件多變：陰天、夜晚、雨雪天氣都會(huì)影響圖像質(zhì)量；

角度與遮擋：野生熊貓可能被樹(shù)枝、草叢部分遮擋，導(dǎo)致識(shí)別難度大幅上升；

攝像頭差異：不同型號(hào)和參數(shù)設(shè)置下，圖像分辨率與色彩表現(xiàn)存在明顯差別；

姿態(tài)復(fù)雜：野生動(dòng)物動(dòng)作自然、不受控制，與訓(xùn)練集中的標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)差距巨大。

這些差異會(huì)直接導(dǎo)致模型在真實(shí)環(huán)境中的準(zhǔn)確率下降。為了彌補(bǔ)這一差距，研究人員往往需要采集大量野外樣本進(jìn)行再訓(xùn)練，而這會(huì)顯著增加成本和時(shí)間。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)采集涉及保護(hù)區(qū)的敏感信息，部分影像無(wú)法外傳共享，進(jìn)一步提高了模型優(yōu)化的難度。

正因如此，Seeed在第一次方案落地中作出了巨大的投入，派遣大量人員到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)配合當(dāng)?shù)毓芾碚哌M(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)采集工作，才勉強(qiáng)達(dá)到準(zhǔn)確率的要求。

這一案例證明了：即便在偏遠(yuǎn)、無(wú)電、無(wú)網(wǎng)的極端環(huán)境下，AI + LoRaWAN 依然可以穩(wěn)定運(yùn)行。但是項(xiàng)目AI訓(xùn)練存在數(shù)據(jù)獲取困難，與項(xiàng)目本身耦合高等缺陷。作為解決方案的一部分，必須將訓(xùn)練的門(mén)檻降低，以賦能終端客戶進(jìn)行訓(xùn)練，才能真正實(shí)現(xiàn)AI的場(chǎng)景落地。

這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，促使他們著手開(kāi)發(fā)了低門(mén)檻的AI訓(xùn)練工具-Sensecraft AI.這個(gè)平臺(tái)不僅提供數(shù)十個(gè)預(yù)訓(xùn)練好的常見(jiàn)模型，還提供了基于網(wǎng)頁(yè)端的訓(xùn)練工具，只需要插上usb，客戶就可以0基礎(chǔ)地完成從收集數(shù)據(jù)到訓(xùn)練到部署模型到邊緣的全過(guò)程。耗時(shí)數(shù)分鐘，你就可以擁有自己的模型，從而將攝像頭變成一個(gè)你所獨(dú)有的傳感器。

通過(guò)這個(gè)工具，他們開(kāi)始賦能終端客戶去訓(xùn)練自己的模型并實(shí)現(xiàn)落地：

??案例二：無(wú)人巡檢與智慧應(yīng)用

除了生態(tài)保護(hù)，Seeed 還在探索更多應(yīng)用：

工廠設(shè)備監(jiān)測(cè)：傳感器+AI，提前識(shí)別設(shè)備故障，減少停機(jī)損失；

城市基礎(chǔ)設(shè)施：攝像頭+邊緣計(jì)算，減少人工巡檢頻率；

環(huán)境監(jiān)測(cè)：LoRaWAN 保障遠(yuǎn)距離低功耗回傳。

這些場(chǎng)景的共同點(diǎn)：

AI 在本地運(yùn)行，只傳輸結(jié)果而非全部數(shù)據(jù)；

LoRaWAN 低功耗廣域覆蓋，確保在沒(méi)有運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)時(shí)仍能聯(lián)網(wǎng)；

隱私保護(hù)，避免原始圖像大規(guī)模上傳。

??為什么 LoRaWAN 是最佳選擇？

在很多人看來(lái)，AI 應(yīng)用意味著大數(shù)據(jù)、高清視頻、云端計(jì)算，似乎離 LoRaWAN 這種“小數(shù)據(jù)量”的協(xié)議很遠(yuǎn)。

但事實(shí)恰恰相反：LoRaWAN 與 AI 的結(jié)合，正是最佳拍檔。

功耗優(yōu)勢(shì)：傳統(tǒng)視頻流若直接上傳，功耗巨大且耗費(fèi)帶寬。但 LoRaWAN 只需傳輸 AI 運(yùn)算后的結(jié)果，能顯著降低能耗。

遠(yuǎn)距離覆蓋：在沒(méi)有 4G/5G 覆蓋的保護(hù)區(qū)、山區(qū)、工廠，LoRaWAN 依然能穩(wěn)定傳輸。

低成本：無(wú)需建設(shè)蜂窩基站，LoRaWAN 網(wǎng)關(guān)即可覆蓋大面積區(qū)域。

彈性擴(kuò)展：AI 模型可以本地快速迭代，而數(shù)據(jù)傳輸仍然保持極簡(jiǎn)和高效。

正因如此，在熊貓保護(hù)區(qū)這樣的場(chǎng)景下，只有 LoRaWAN 能滿足低功耗+遠(yuǎn)距離+無(wú)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的需求。

??Seeed 的獨(dú)特貢獻(xiàn)：便捷 AI 方案

蔣宇在演講中特別強(qiáng)調(diào)了 Seeed 的一大亮點(diǎn)：便捷性。

他們打造了一套極其簡(jiǎn)化的 AI 視頻學(xué)習(xí)方案：

即插即用：只需通過(guò)usb接口插上攝像頭；

快速接入：連接 Seeed 提供的網(wǎng)站；

本地訓(xùn)練：幾分鐘即可完成模型學(xué)習(xí)；

直接應(yīng)用：Maker 或工程師可以立刻拿來(lái)部署。

這意味著，用戶無(wú)需深厚的 AI 背景，也能快速上手 AI 應(yīng)用。

無(wú)論是開(kāi)發(fā)者、學(xué)生，還是企業(yè)工程師，都能低門(mén)檻體驗(yàn)“AI + LoRaWAN” 的魅力。

同時(shí)，Seeed 提供全套硬件（攝像頭 + LoRaWAN 模塊 + AI 軟件平臺(tái)），用戶可以直接組合使用，極大降低了項(xiàng)目實(shí)施難度。

??AI + 多模態(tài)傳感的更多可能

除了在 AI + 視覺(jué)方向的探索之外，Seeed 也在積極拓展AI 與震動(dòng)、音頻等多模態(tài)傳感器的結(jié)合。通過(guò)將聲學(xué)識(shí)別、振動(dòng)模式分析與 LoRaWAN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，能夠創(chuàng)造出更多切實(shí)解決客戶痛點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景：

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)：通過(guò)振動(dòng)數(shù)據(jù)識(shí)別電機(jī)、泵、風(fēng)機(jī)等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障征兆，降低停機(jī)損失。

異常聲音檢測(cè)：在工廠或城市環(huán)境中，AI 可以通過(guò)音頻流實(shí)時(shí)識(shí)別爆裂聲、漏氣聲、異響等異常事件，第一時(shí)間觸發(fā)告警。

多傳感融合：當(dāng)視覺(jué)識(shí)別與震動(dòng)、音頻結(jié)合，系統(tǒng)不僅“看到”異常，還能“聽(tīng)到”和“感受到”設(shè)備狀態(tài)，從而做出更精準(zhǔn)的判斷。

這一系列產(chǎn)品與 LoRaWAN 的結(jié)合，意味著即便在無(wú)網(wǎng)、低功耗環(huán)境中，依然可以將多模態(tài) AI 的結(jié)果快速傳輸?shù)皆贫嘶蚩刂浦行?。未?lái)，LoRaWAN + AI + 多傳感器將形成一個(gè)越來(lái)越強(qiáng)大的應(yīng)用生態(tài)，覆蓋從工業(yè)運(yùn)維、城市治理到環(huán)境保護(hù)的各類需求。

在 Seeed 的展臺(tái)上，他們還展示了相關(guān)的音頻與震動(dòng) AI 解決方案（文末附演示視頻），讓開(kāi)發(fā)者和企業(yè)客戶直觀感受到LoRaWAN + AI 融合的無(wú)限可能。

??總結(jié)：AI 賦能 LoRaWAN 的無(wú)限可能

通過(guò) Seeed 的實(shí)踐我們看到：

在生態(tài)保護(hù)中，AI + LoRaWAN 守護(hù)瀕危物種；

在工業(yè)運(yùn)維中，智能巡檢降低成本、提升效率；

在智慧城市中，推動(dòng)更普及的 AIoT 應(yīng)用。

LoRaWAN 已經(jīng)在連接層面展現(xiàn)了強(qiáng)大生命力，而當(dāng)它與 AI 結(jié)合，潛力被進(jìn)一步放大。

?? 未來(lái)，隨著更多廠商的參與和生態(tài)建設(shè)，我們將迎來(lái)一個(gè) AI + LoRaWAN 深度融合的新時(shí)代。

?? 下一篇，我們將分享另一位重量級(jí)嘉賓的演講精華，敬請(qǐng)關(guān)注。

LoRaWAN

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