邊緣 AI 在實體世界的角色

延遲決定架構

閉環控制對延遲的容忍度通常在數十毫秒內，網路抖動一次就可能讓追蹤失效。把推論放在本地，是為了讓最壞情況可預測，而不是為了省流量。

三種常見配置

依算力需求，實務上大致分成三層：

• 微控制器（ESP32）：只做感測與控制，不跑模型
• 單板電腦（Raspberry Pi 5）：跑輕量偵測模型與流程協調
• 邊緣 AI 模組：需要高解析度或多路影像即時推論時才上

先量測再升級

很多專案一開始就買了過剩的算力。建議先用實際影像尺寸與模型跑一次端到端量測，確認瓶頸在推論、在取像還是在傳輸，再決定要不要換硬體。