工业现场正在经历一场静默的算力迁移。过去十年，工控机的任务相对明确：采集传感器数据、执行逻辑控制、上传至上层系统。这些工作对处理器性能要求并不苛刻，x86平台加实时操作系统足以胜任。但当视觉检测、自动驾驶、多传感器融合等场景涌入工业边缘，事情开始起变化了——端侧设备不再只是“把数据送上去”，而是被要求“在现场把决策做出来”，算力缺口由此产生，面对这道缺口，研祥智能等厂商开始将AI算力直接嵌入工控机，从架构层面寻找答案。
一、当现场有了眼睛和大脑
以自动驾驶和移动机器人为例，一辆测试车或一台自主导航的AGV，通常需要同时接入多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达，并在毫秒级完成目标检测、语义分割、路径规划等推理任务。传统方案的做法是：外接GPU加速卡，或者干脆把数据传回后台处理。前者增加了体积、功耗和故障点，后者则受限于带宽与延迟，在实时决策场景中根本走不通。
智慧交通领域也面临类似的困境：路侧感知单元需要全天候运行，承受粉尘、震动和温度骤变，同时就地完成车流分析、事件检测。在这样的条件下，传统工控机加独立显卡的组合，在防护性、散热和长期可靠性上都暴露出短板。
无人机、无人船等小型无人系统的问题更直接：根本没有空间去塞进额外的算力模块，但AI推理又是刚需。
这些场景的共同痛点可以归纳为三句话：算力要强，但不能额外占地方；接口要够，最好能直连车载或工业相机；环境再差，设备也得扛得住。
二、算力架构的拐点
当“端侧AI”从概念走向量产，工控机的底层架构就面临重新选择。x86擅长通用计算，但在大规模并行推理上的能效比并不占优。于是，原本用于嵌入式AI的算力平台开始向上渗透，进入工控机这个品类。
一个趋势已经清晰：新一代面向边缘AI的工控机，不再把AI当成可选的附加能力，而是在设计之初就将AI算力内嵌为核心组件。处理器的选型从CPU转向集成GPU和深度学习加速器的异构计算单元，内存带宽、视频接入能力、总线扩展也围绕推理负载重新规划，比起简单的性能提升，这更像是一次系统架构的切换。
三、开始落地的答案：研祥智能AI工控机
在这个趋势下，市面上开始出现为边缘AI场景重新设计的工控机产品。
研祥智能最新推出的AIB-3600，用NVIDIAJetson AGX Orin模组作为算力核心，整机算力最高可达275TOPS。机器自带8路车载GMSL摄像头接口，网络、USB和CAN总线资源都拉得比较满，供电也做了宽压和点火控制适配。值得注意的还有它的全密闭无风扇机身，外壳直接参与散热——这些设计语言明显是对应着车载、机器人和户外部署的实际工况。
四、不是替代，而是分化
回到标题里的问题。传统工控机被取代了吗？目前来看并没有。
在大量以逻辑控制、协议转换为主的产线场景里，传统工控机的性价比、软件生态和可靠性积累仍然稳固。真正的变化在于：工业计算的版图正在分化。那些需要端侧AI推理的场景，正在形成一个独立且快速膨胀的细分市场，而这个市场需要的是从算力、接口到物理设计都重新规划过的设备。
对于方案集成商和终端用户而言，选择的关键不在于“新”或“旧”，而在于场景是否已经越过那条临界线——当AI推理从锦上添花变成业务刚需时，工控机的选型逻辑就不可逆地改变了，以研祥智能AI工控机AIB-3600为代表的新一代设备，正是这一趋势落地的注脚，而这一天，可能比大多数人想象的来得更快。
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