EdgeCore 2.0——個人級 AI 自動化的下一波浪潮預告
過去十年，我們見證了 AI 工具從實驗室走向雲端，甚至進入日常可攜裝置。但大多數「邊緣 AI」系統，其實還像一堆拼圖：一個抓資料的腳本，一個推理模型，第三個是視覺化，第四個則負責持續學習——每個都卡在雲端收費或廠商綁定。
EdgeCore 2.0 針對這個分散狀態下重拳出擊。你可以把它想像成一條「全自動本地運作管線」，可以完全離線運作在你的電腦、Jetson小主機，甚至是手機型的單板機；需要擴展時，也能彈性串接多個節點分散運算。
EdgeCore 2.0 與眾不同的地方：
• 真正的端到端閉環——每一次運作都從原始訊號（感測器、API、用戶事件）出發，產生即時決策，並在流程結束後自動微調與自我升級，不需要外部協調。
• 日／夜雙模式——白天強調低延遲推理，晚上自動用當天新資料進行小幅度調整，第二天一覺醒來系統又更聰明。
• 模組化、可插拔核心——資料輸入、決策邏輯、預測、輸出等明確區分。每個模組都可以獨立替換、擴充，或在多台設備協同運算。
• 內建自動報告——每次運行完都會產出一份圖文並茂的 HTML 報表，主管只要點開就能看，不需要進入 dashboard 或 Jupyter。
• 零信任、零雲端——預設完全離線，本地運行。若需要備份，也只會同步到你的私有 Git 或冷儲存，絕不傳第三方雲。
• 可擴展「多情境預測引擎」——內建輕量型三路預測，主動在隨機事件機率飆升時預警，提前給你提示。
（所有內部數學細節和分區策略這裡都沒公開，全部留在私有 repo 裡。）
這個系統有什麼價值？
• 工廠與產線 可以得到一顆「只會越來越聰明、永遠不外流機密」的本地 AI 腦。
• IoT 整合商 終於有一份開箱即用的範本，推理、微調、指標、CI/CD 一應俱全。
• 資料科學家 能直接 fork 一個可用的 live edge stack，而不用再拼湊一堆 notebook。
• 技術教育／自學者 擁有一套「一包在手、全部學透」的本地 AI 實驗室，學到的是系統思維，而不只是單一模型。
歡迎討論
EdgeCore 2.0 正式進入社群預覽階段。我們已經在能源微電網、自主感測設備等場景壓力測試。如果你曾經幻想過有一套「真正自動運作、永遠本地掌控」的 AI 系統，歡迎你分享：
• 你最想接入哪些現實數據信號？
• 在模型從雛形走向實場時，你最常卡在哪些環節？
• 每日自動產出的報表，對你的運營或決策團隊有多大價值？
歡迎留言、私訊討論。如果你很好奇核心細節，請注意：所有演算法目前都還是私有，等 IP 審查後才會開放，請將討論聚焦在架構與用途，不要問「秘方」。
讓我們一起看看，真正自主、真正屬於你的 AI 管線，究竟能帶來什麼樣的改變。
