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基地的真實落地案例，讓與會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)合所帶來的顛覆性變化。

??Seeed 的定位與生態(tài)：

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

專注于Edge AI 與 IoT；

提供傳感器網(wǎng)絡(luò)與邊緣計算系列解決方案；

覆蓋智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)、智慧零售等行業(yè)；

擁有 50 萬+ 開發(fā)者、覆蓋150+ 國家、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：大熊貓保護中的 LoRaWAN + AI

在四川的野生大熊貓保護基地，研究人員面臨幾個典型難題：

沒有常電，設(shè)備只能依賴電池；

光照不足，太陽能利用受限；

沒有蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋，無法依賴 4G/5G；

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

Seeed 的解決方案是：

部署SenseCAP AI Vision 攝像頭，在邊緣端直接進行目標(biāo)識別；

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

在深圳的研究團隊手機上，實時收到“識別到大熊貓”的提示；

附近的紅外相機拍下清晰畫面，用于交叉驗證。

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

在實驗室里，我們常常用動物園或網(wǎng)絡(luò)上公開的大熊貓照片來訓(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、雨雪天氣都會影響圖像質(zhì)量；

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

攝像頭差異：不同型號和參數(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：野生動物動作自然、不受控制，與訓(xùn)練集中的標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)差距巨大。

這些差異會直接導(dǎo)致模型在真實環(huán)境中的準(zhǔn)確率下降。為了彌補這一差距，研究人員往往需要采集大量野外樣本進行再訓(xùn)練，而這會顯著增加成本和時間。同時，由于數(shù)據(jù)采集涉及保護區(qū)的敏感信息，部分影像無法外傳共享，進一步提高了模型優(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，派遣大量人員到達現(xiàn)場配合當(dāng)?shù)毓芾碚哌M行了大量的數(shù)據(jù)采集工作，才勉強達到準(zhǔn)確率的要求。

這一案例證明了：即便在偏遠、無電、無網(wǎng)的極端環(huán)境下，AI + LoRaWAN 依然可以穩(wěn)定運行。但是項目AI訓(xùn)練存在數(shù)據(jù)獲取困難，與項目本身耦合高等缺陷。作為解決方案的一部分，必須將訓(xùn)練的門檻降低，以賦能終端客戶進行訓(xùn)練，才能真正實現(xiàn)AI的場景落地。

這個經(jīng)驗，促使他們著手開發(fā)了低門檻的AI訓(xùn)練工具-Sensecraft AI.這個平臺不僅提供數(shù)十個預(yù)訓(xùn)練好的常見模型，還提供了基于網(wǎng)頁端的訓(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程。耗時數(shù)分鐘，你就可以擁有自己的模型，從而將攝像頭變成一個你所獨有的傳感器。

通過這個工具，他們開始賦能終端客戶去訓(xùn)練自己的模型并實現(xiàn)落地：

??案例二：無人巡檢與智慧應(yīng)用

除了生態(tài)保護，Seeed 還在探索更多應(yīng)用：

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

城市基礎(chǔ)設(shè)施：攝像頭+邊緣計算，減少人工巡檢頻率；

環(huán)境監(jiān)測：LoRaWAN 保障遠距離低功耗回傳。

這些場景的共同點：

AI 在本地運行，只傳輸結(jié)果而非全部數(shù)據(jù)；

LoRaWAN 低功耗廣域覆蓋，確保在沒有運營商網(wǎng)絡(luò)時仍能聯(lián)網(wǎng)；

隱私保護，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，AI 應(yīng)用意味著大數(shù)據(jù)、高清視頻、云端計算，似乎離 LoRaWAN 這種“小數(shù)據(jù)量”的協(xié)議很遠。

但事實恰恰相反：LoRaWAN 與 AI 的結(jié)合，正是最佳拍檔。

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

遠距離覆蓋：在沒有 4G/5G 覆蓋的保護區(qū)、山區(qū)、工廠，LoRaWAN 依然能穩(wěn)定傳輸。

低成本：無需建設(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)傳輸仍然保持極簡和高效。

正因如此，在熊貓保護區(qū)這樣的場景下，只有 LoRaWAN 能滿足低功耗+遠距離+無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的需求。

??Seeed 的獨特貢獻：便捷 AI 方案

蔣宇在演講中特別強調(diào)了 Seeed 的一大亮點：便捷性。

他們打造了一套極其簡化的 AI 視頻學(xué)習(xí)方案：

即插即用：只需通過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部署。

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

無論是開發(fā)者、學(xué)生，還是企業(yè)工程師，都能低門檻體驗“AI + LoRaWAN” 的魅力。

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

??AI + 多模態(tài)傳感的更多可能

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

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測：通過振動數(shù)據(jù)識別電機、泵、風(fēng)機等設(shè)備的運行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障征兆，降低停機損失。

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

多傳感融合：當(dāng)視覺識別與震動、音頻結(jié)合，系統(tǒng)不僅“看到”異常，還能“聽到”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?。未來?strong>LoRaWAN + AI + 多傳感器將形成一個越來越強大的應(yīng)用生態(tài)，覆蓋從工業(yè)運維、城市治理到環(huán)境保護的各類需求。

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

??總結(jié)：AI 賦能 LoRaWAN 的無限可能

通過 Seeed 的實踐我們看到：

在生態(tài)保護中，AI + LoRaWAN 守護瀕危物種；

在工業(yè)運維中，智能巡檢降低成本、提升效率；

在智慧城市中，推動更普及的 AIoT 應(yīng)用。

LoRaWAN 已經(jīng)在連接層面展現(xiàn)了強大生命力，而當(dāng)它與 AI 結(jié)合，潛力被進一步放大。

?? 未來，隨著更多廠商的參與和生態(tài)建設(shè)，我們將迎來一個 AI + LoRaWAN 深度融合的新時代。

?? 下一篇，我們將分享另一位重量級嘉賓的演講精華，敬請關(guān)注。

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