Тайваньская MICROIP, известная разработкой ASIC-систем и софта для ИИ, на выставке CES 2026 показала свою новую платформу AIVO (AI Vision Operation). Презентация прошла в зоне, посвященной приложениям искусственного интеллекта, где компания также раскрыла архитектуру CAPS, то есть кроссплатформенный подход к внедрению ИИ. Главный акцент был сделан на программно-определяемом дизайне: по задумке MICROIP, именно он позволяет без лишних затрат масштабировать современные ИИ-технологии и доводить их до массового применения в реальных условиях.
AIVO опирается на надежный Edge AI и демонстрирует практическую применимость сразу в четырех направлениях. Речь идет о безопасности дорожного движения, «умном» сельском хозяйстве, автономных системах и автомобильных сценариях, причем платформа рассчитана на работу по всей цепочке: от датчиков на пограничном уровне до автономных вычислений непосредственно на устройствах.
На уровне системы используется распределенная схема «главный клиент»: управление и логика принятия решений собираются централизованно, а вывод в реальном времени выполняется на периферийных устройствах. При этом AIVO отправляет не «сырые» видеопотоки, а структурированные результаты распознавания и метаданные. Такой подход заметно снижает требования к каналу связи и помогает сохранять работу в реальном времени даже при нестабильной сети. Дополнительно заявлена гетерогенная многозадачность: на одной аппаратной платформе можно параллельно запускать несколько ИИ-моделей, а приоритеты ресурсов меняются динамически.
На CES 2026 MICROIP отдельно рассказала о внедрениях AIVO в трех высоконадежных прикладных сферах. В транспортной безопасности платформа обеспечивает онлайн-мониторинг в метро, на железной дороге, в аэропортах и на объектах, связанных с авиацией, а тревожные события передаются в диспетчерские центры и государственные системы безопасности. Это повышает скорость реакции без расширения штата.
В агросекторе AIVO предназначена для визуального контроля здоровья и условий содержания домашнего скота, что должно помочь при дефиците кадров и старении рабочей силы. Платформа оптимизирована под низкое энергопотребление и ограниченную связь, поэтому рассчитана на длительную стабильную работу на фермах, а профильные знания аграриев переводятся в прикладную ИИ-модель.
Третье направление связано с автономными системами, включая ИИ-дроны и робототехнику. AIVO должна повышать самостоятельность устройств при инспекциях инфраструктуры и при ликвидации последствий стихийных бедствий. Даже без поддержки GPS и при слабой связи платформа позволяет отслеживать объекты в реальном времени и объезжать препятствия, расширяя возможности автономной техники в рискованных условиях.
CAPS при этом выступает более широкой программно-управляемой аппаратной стратегией MICROIP. Она объединяет AIVO, XEdgAI и CATS (кастомные технологии и решения ASIC), чтобы на реальных нагрузках подтверждать оптимизацию программно-определяемого оборудования (источник: response.jp).
