在工業邊緣計算的部署中，工程師們常常面臨一個兩難選擇：是選擇一款算力固定、功能單一的嵌入式主機，還是采用一套體積龐大、功耗高昂的工控機加加速卡方案？前者難以應對未來算法升級帶來的算力需求，后者則在空間、散熱和成本上帶來巨大挑戰。

能否有一種方案，既能保持嵌入式設備的緊湊與低功耗，又能像搭積木一樣，根據項目需求靈活擴展AI算力？

這正是杰和科技在設計新一代邊緣計算方案時，希望解決的核心問題。其推出的“LH707嵌入式主機 + LM2算力卡”組合，正是對“一機多能、算力隨需”這一理念的實踐。

算力瓶頸：邊緣AI缺乏彈性的算力擴展能力

隨著深度學習模型在工業質檢、AGV導航、交通巡檢等場景的普及，對邊緣側算力的要求水漲船高。然而，傳統的嵌入式主板通常集成一顆SoC，其內置的NPU算力是固定的。例如，一顆主流芯片可能提供6 TOPS的算力，足以應對簡單的目標檢測。但當需要運行更復雜的多模型融合算法時，這顆芯片便力不從心。

更換整個主板不僅成本高，還意味著要重新進行結構設計和系統驗證，項目周期被大大拉長。這便是邊緣AI部署缺乏彈性的算力擴展能力。

模塊化設計：像升級內存一樣升級AI算力

為打破這一瓶頸，杰和科技將“模塊化”理念引入了邊緣計算領域。其核心思路是將“通用計算”與“AI加速”解耦。

杰和LH707嵌入式主機扮演“通用計算”的角色。它搭載了高性能的8核處理器，負責設備管理、數據預處理、多路視頻編解碼等基礎任務。其內置的NPU可提供6 TOPS的基礎AI算力，滿足輕量級應用需求。

而當算力不足時，杰和LM2算力卡便派上用場。它是一塊專為AI推理加速設計的模塊，能夠提供高達25 TOPS（INT8）的澎湃算力。

關鍵在于兩者的連接方式。LM2算力卡采用標準的M.2 B+M Key外形規格，通過PCIe Gen3 x2高速通道與LH707主機通信。這意味著，用戶無需更換主板，只需像給筆記本電腦升級內存或固態硬盤一樣，將LM2算力卡插入LH707預留的M.2插槽，即可瞬間獲得強大的AI算力擴展，整機算力最高可達50 TOPS。

軟硬協同：讓擴展變得簡單

硬件的即插即用只是第一步，軟件的無縫協同才是關鍵。杰和科技為這套組合方案提供了完整的軟件棧支持。

LH707主機預裝了Linux和Android系統，并開放了完整的SDK和API接口。而LM2算力卡則兼容主流的AI框架，如TensorFlow、PyTorch和ONNX。開發者無需關心底層硬件的差異，只需調用統一的軟件接口，即可將模型部署到LM2算力卡上進行加速。這種軟硬一體化的設計，極大地降低了開發門檻，縮短了從原型到量產的周期。

工業級可靠：為嚴苛環境而生

作為工業級產品，可靠性是底線。杰和LH707主機與LM2算力卡均采用了工業級元器件和設計理念。

· 寬溫運行：LH707支持-20℃至60℃的工作溫度，而LM2算力卡更是達到了-25℃至65℃，兩者組合可輕松應對戶外或工廠車間的極端溫度環境。

· 緊湊堅固：LH707采用無風扇被動散熱設計，機身小巧（210×150×70mm），支持壁掛和導軌安裝。LM2算力卡的M.2形態更是做到了“零空間占用”，完美嵌入主機內部，整體結構緊湊且抗震。

場景落地：從理論到實踐

這種“基礎平臺+算力模塊”的組合，在實際場景中展現出巨大價值。

在智慧工廠的AOI（自動光學檢測）設備上，LH707可以獨立運行，完成對產品的常規瑕疵檢測。當產線升級，需要引入更復雜的3D視覺或深度學習算法時，只需加裝一塊LM2算力卡，即可在不改動設備主體結構的情況下，實現檢測能力的飛躍。

在交通巡檢領域，一輛巡檢車上的LH707可以處理多路攝像頭的視頻流。平時，它進行常規的道路狀況分析；當需要執行特定任務，如識別路面裂縫或分析車流行為時，LM2算力卡便能提供充足的算力支持，實現一機多用。

總而言之，杰和科技通過LH707與LM2算力卡的組合，為工業邊緣計算提供了一種全新的解題思路。它不再是提供一款功能固化的“AI算力盒子”，而是交付一個可按需配置、彈性擴展的“算力平臺”，真正讓邊緣設備擁有了“一機多能、算力隨需”的進化能力。