工具資訊
什麼是 Hailo
Hailo 是專為邊緣裝置打造的 AI 處理器與視覺運算平台，核心目標是把高效能深度學習推論帶到攝影機、閘道器、機器人與車載系統等資源受限的環境。透過自家資料流導向的加速架構與低功耗設計，Hailo 能在極小體積與極低延遲下執行複雜的電腦視覺、語音與生成式 AI 任務，同時將資料保留在本地，強化隱私與安全。其產品線涵蓋適用於多種外形規格的 AI 加速模組與視覺處理器，支援多路影像串流、即時偵測與追蹤、超解析與影像增強，以及邊緣文字生成與摘要等應用。針對開發者，Hailo 提供完整的軟體工具鏈、模型編譯與最佳化流程，能從主流深度學習框架順暢轉換，協助以更高的 TOPS/瓦效能比部署。對系統整合商與 OEM 而言，Hailo 的優勢在於可預測的延遲、穩定的溫度與功耗表現、以及從 M.2、mini‑PCIe 到 SoC 的彈性選擇，讓智慧城市、零售分析、工業自動化與智慧交通等場景更容易落地。更重要的是，藉由在邊緣端完成 AI 推論，企業能減少雲端頻寬與運算成本，並在網路受限或斷線時維持服務連續性，帶來更安全、便利且具成本效益的數位體驗。
Hailo 主要功能
- 邊緣深度學習推論加速：以資料流架構實現高能效比與低延遲，適合即時電腦視覺與語音任務，支援 CNN、Transformer 等模型家族。
- 生成式 AI 在地運行：在裝置端推進摘要、翻譯、檔案助理與問答等應用，縮短回應時間並降低對雲端的依賴。
- 多路視覺分析：同時處理多路攝影機串流，執行物件偵測、分類、追蹤、人流與車流統計。
- 影像增強與品質提升：支援超解析、降噪、去模糊、低光增亮與 HDR 融合等影像處理，改善視覺系統的可用性。
- 多樣硬體外形易整合：提供 M.2、mini‑PCIe、板載模組與視覺處理器 SoC，便於嵌入工業電腦、IP 攝影機與各式邊緣設備。
- 完整開發工具鏈：涵蓋模型匯入（如 ONNX）、編譯、量化、效能分析與 Runtime API，並提供參考範例與影像管線樣板提升開發效率。
- 低功耗與被動散熱：在受限功耗與無風扇環境下仍能維持穩定效能，延長裝置續航並降低維護成本。
- 隱私與安全設計導向：本地處理敏感資料，便於滿足資料合規、權限控管與安全啟動等系統設計需求。
- 可擴展效能：支援多模組並聯與分散式部署，從邊緣節點到邊緣伺服器均可擴充。
- 生態系支援：提供參考設計並與相機、ISP、工業電腦與軟體夥伴合作，加速產品商用化。
Hailo 適用人群
Hailo 適合需要在邊緣端執行高效能 AI 推論的開發者與企業，包括系統整合商、OEM/ODM、安防與 IP 攝影機廠商、工業自動化與製造業者、零售與物流營運商、交通與智慧城市主管機關、車載與機器人團隊，以及希望在本地處理敏感資料以提升隱私與可靠性的解決方案供應商。同時也適合研究機構與高職能團隊用於原型設計、PoC 與量產導入前的評估。
Hailo 使用步驟
- 定義需求：釐清目標任務（如偵測、分割、VQA、摘要）、輸入來源、目標延遲與功耗/散熱限制。
- 選擇硬體：依應用選擇加速模組或視覺處理器 SoC，以及相容的外形規格（M.2、mini‑PCIe、板載）與主機平台。
- 建置環境：安裝官方軟體套件、驅動與 Runtime，並準備開發板或評估套件。
- 準備模型：從常見框架匯出模型（如經由 ONNX），依指引進行前處理與層支援檢查。
- 編譯與量化：使用工具鏈完成模型編譯、校正與最佳化，檢視延遲、吞吐與記憶體使用。
- 整合應用：以提供的 API 與範例管線串接攝影機、影像前處理與後處理邏輯，完成端到端流程。
- 部署測試：在目標裝置上驗證效能、溫度、穩定度與畫面品質，並調整批次、串流數與排程策略。
- 強化安全與維運：配置存取權限、模型版本控管與記錄機制，建立 OTA 更新與監控。
- 擴展與量產：依需求進行多模組並聯或多節點佈署，導入自動化測試與生產測試流程。
Hailo 行業案例
在智慧城市中，Hailo 可部署於路側或燈桿型攝影機，於本地即時完成車牌辨識、違停偵測與車流統計，降低雲端帶寬並提升反應速度。零售場域可用於貨架缺貨偵測、排隊時間分析與損耗防治，於店內閘道器即時推論保護顧客隱私。製造業導入自動光學檢測，藉由多路攝影機與邊緣推論找出瑕疵並回饋產線。物流與倉儲可進行包裹尺寸量測、條碼辨識與分揀優化。車載與機器人應用中，Hailo 支援駕駛員監控、行人/障礙物偵測與自主導航。對需要文字助理的前線作業，例如現場維修或巡檢，亦能在邊緣端運行生成式 AI，結合本地文件進行摘要與查詢，於離線或弱網環境維持穩定服務。
Hailo 收費模式
Hailo 以硬體為主的授權與採購模式為核心：晶片、模組與加速卡依規格、數量與長期供貨協議由合作夥伴或經銷商報價；官方提供開發/評估套件以進行 PoC 與性能驗證。軟體工具鏈通常隨產品提供，企業級技術支援、培訓與客製化服務可依需求另行洽談。對於初期評估，可透過購買開發套件快速上手，量產專案則建議與業務及技術團隊協同規劃以取得最佳性價比。
Hailo 優點與缺點
優點：
- 高能效比與低延遲：在受限功耗與無風扇環境中仍提供穩健推論效能。
- 隱私與可靠性：本地推論減少資料外傳，網路不穩時亦能維持服務。
- 完善工具鏈：提供模型匯入、量化與效能分析，縮短從研發到量產的時程。
- 多樣外形規格：M.2、mini‑PCIe 與 SoC 便於導入既有硬體設計。
- 視覺與生成式 AI 兼顧：同時覆蓋多路影像分析與邊緣文字任務。
- 良好成本結構：降低雲端運算與頻寬費用，提升整體 TCO。
缺點：
- 模型需適配與量化：需依工具鏈流程調整與校正，增加前期整備工時。
- 非通用 GPU 生態：部分現成加速庫或算子需以官方方法替代或重構。
- 大型模型受限於邊緣資源：超大尺寸模型可能需裁剪、蒸餾或分層推論。
- 硬體導入門檻：需考量散熱、電源與機構設計，並進行量產驗證。
Hailo 熱門問題
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問：Hailo 支援哪些模型與框架匯入？
答：可透過標準中介格式（如 ONNX）匯入來自主流框架訓練的模型，再使用官方工具鏈進行編譯、量化與最佳化。
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問：與傳統 GPU 相比有何差異？
答：Hailo 著重邊緣推論的能效比與低延遲，體積小、功耗低、易被動散熱；GPU 則在通用性與訓練/大規模運算上更具彈性。
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問：能否在離線環境運行？
答：可以。Hailo 主打本地推論，支援在無網或弱網場景維持穩定服務，同時提升資料隱私。
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問：是否適合多路攝影機同時分析？
答：適合。其多串流能力與低延遲特性可在單一節點處理多路視訊，涵蓋偵測、追蹤與品質增強。
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問：生成式 AI 能在邊緣上做哪些事？
答：可於裝置端進行摘要、翻譯、文件助理、RAG 查詢與簡易對話等，降低延遲並保護敏感內容。
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問：如何評估成本與導入時程？
答：建議以開發/評估套件進行 PoC，量測延遲、吞吐與功耗，再與銷售與技術團隊依規模、數量與支援項目取得報價與排程。