研华AIMB-294与EPC-T5294协同：赋能医疗影像Edge AI紧凑型部署

导读

AI技术正快速渗透到医疗影像领域，如何在高算力、实时响应与设备小型化之间取得平衡？研华推出AIMB-294与EPC-T5294组合的一体化Edge AI计算平台，推动新一代AI医学影像诊断设备的快速开发与临床落地。

项目背景

一家美国医疗影像设备厂商正在为医院及临床环境开发下一代AI辅助影像诊断系统。

随着医学影像技术不断演进，终端用户对小型化、高可靠设备的需求日益增长，要求其具备实时图像处理、AI辅助判读以及多路摄像头接入能力。传统CPU加独立显卡的方案在整机尺寸、功耗、散热设计与集成复杂度等方面面临显著挑战。

为加速产品上市节奏，客户迫切需要一款紧凑型Edge AI平台，承担高强度AI推理任务与稳定的高速影像传输，确保系统能够持续稳定运转。

临床级高清影像要求在边缘侧完成即时AI推理，而传统CPU配合独立GPU的模式会导致设备体积膨胀、功耗攀升，并大幅增加散热工程难度。

此外，系统需对接含GMSL接口在内的多路相机模组，在信号完整性及整机集成方面带来不少工程难题。客户期望将基于NVIDIA Jetson Thor的AI算力转化为可商用的医疗影像平台，满足临床环境的严苛要求。同时整套系统必须具备长期运行的稳定性与可靠性，保障医院及医疗机构的全天候无间断作业。

价值成效

客户选用研华AIMB-294与EPC-T5294一体化方案，借助成熟的板卡到整机预集成平台，研发周期缩短约30%。相较于传统CPU搭配独立GPU的架构，该方案专为医疗影像实时推理设计，有效缩减整机体积、降低系统集成门槛，并显著提升每瓦AI算力。

方案优化了高速影像传输的稳定性与整机运行的可靠性，为临床医疗场景奠定坚实基础。同时，基于NVIDIA Jetson Thor算力平台的出色扩展性，能够充分应对未来AI医学影像技术演进与场景扩展的挑战，为产品的持续迭代预留充足空间。

基于NVIDIA Thor AI算力架构，打造医疗AI计算核心

高集成度医疗Edge AI平台设计

高性能、低功耗AI计算，匹配影像实时负载

支持GMSL接口，兼容多路高清相机

经过全面的系统级调优与可靠性验证

简化开发流程，推动AI医疗应用快速落地

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