别再给每个算法配一台盒子了：一台FCU3101，4路视频，20+种算法同时跑

做过 AI 视觉项目的人都知道一个尴尬：算法越多，设备越乱。

要做人员闯入检测，装一台盒子；要加安全帽识别，再加一台；想上个烟火检测，机柜里已经塞不下了。每多一个算法，就多一套硬件、一根网线、一个电源、一份运维。项目还没上线，成本先翻了几倍。

问题从来不是算法不够好，而是部署方式太笨。

一台盒子，4路视频，20+算法

FCU3101 这台 AI 边缘计算终端，想解决的就是这件事：让算法集中到一台设备上，而不是分散到一柜子盒子里。

主控采用瑞芯微 RV1126B，4核Cortex-A53，内置3 TOPS NPU算力，所有推理都在本地完成，不依赖后端服务器，也不依赖云端带宽。换算法、加算法，软件层面一键完成。

关键点一：同一个模型下的算法，可以任意叠加

以主力模型为例，一个摄像头同时开安全帽+抽烟+区域入侵，和只开一个算法相比，NPU消耗没有明显增加——因为这些算法共用同一个模型，一次推理同时输出多个结果。

这就是“单摄像头多算法并发”真正的技术底气：不是把多个算法硬塞进一台设备，而是让它们共享同一次推理。

单摄像头跑多个算法

关键点二：帧数有高有低，是精度取舍，不是性能短板

车牌、安全帽这类目标检测模型轻，能跑到9-12帧；人脸识别和跌倒检测用的是更重的模型（人脸特征提取、人体姿态估计），单帧计算量大，帧数自然低——但这两类场景本来就不需要高帧率：跌倒动作有持续性，人脸识别是过路抓拍。

视频流是25帧/秒，但检测类算法不需要逐帧推理。配合目标跟踪，3-10帧足以稳定捕捉目标并告警。

场景落地：以前怎么做，现在怎么做

安防：周界 + 室内异常

以前：周界一台、室内一台，算法各自为政

现在：区域入侵、人员徘徊、人员滞留、烟雾、明火，一台设备全盯住

工业：产线合规

以前：安全帽靠班组长巡查，离岗睡岗靠人盯

现在：安全帽、反光衣自动检测，离岗睡岗自动告警

能源：变电站 / 光伏巡检

以前：人工定期巡检，频次低、风险高

现在：区域入侵、烟雾、明火等异常自动告警

餐饮：明厨亮灶

以前：检查靠人查、靠记录，事后补材料

现在：抽烟、使用手机、未佩戴厨师帽、垃圾检测自动识别并告警留痕

能在现场稳住，靠的不只是算法

边缘设备最怕的不是算不动，而是现场环境一复杂就掉链子。

硬件底子按工业现场标准做：

环境适应：工业级版本工作温度-40℃~+85℃，DC 9~36V宽压输入，防反接 + 过流保护，EMC三级防护；

结构可靠：被动散热、无风扇设计，没有转动部件就少一个故障点；满载功耗仅8.6W；

安装灵活：整机0.8kg，202×123×42mm，挂耳或台式安装都行。

接口按用途看，比罗列参数直观：

接摄像头/网络：双网口（1千兆+1百兆）、WiFi4 +BT4.2、可选4G Cat1；

接显示屏：HDMI 1080P输出；

接PLC/传感器：2×RS485、2×RS232、2×DI、2×DO继电器（5A/30VDC）；

其他：USB3.0+USB2.0、TF卡、音频、Type-C调试口；

现场不管是接摄像头、接显示屏，还是对接PLC和传感器，基本都能直接连，不用再加转换模块。

接入简单。支持 RTSP、ONVIF、GB28181 三种协议，存量网络摄像头和主流安防平台都能接，不需要采集卡、不需要品牌适配。

误报控制到位。大部分人员类算法集成了目标跟踪，会给每个人分配跟踪ID，只有在规定时间窗内累计命中N次才告警——不是检测到一帧就报警，实际用起来告警准确率高很多。

统一管理。Web端一个界面搞定算法配置、摄像头管理、实时预览、告警查看、用户权限，还支持一键把算法配置同步到其他摄像头。告警触发时自动截图留证。

怎么开始

开箱即用：上电→ 登录Web界面 → 填摄像头地址（RTSP / ONVIF / GB28181→ 勾选算法 → 开始检测，全程不需要写代码。

AI视觉落地，难的从来不是能不能识别，而是能不能用得起、稳得住、管得过来。

FCU3101做的事情很朴素：把18项算法塞进一台小盒子里，4 路摄像头同时跑，把硬件成本、布线成本、运维成本一起压下来。