邊緣 AI 運算與機器學習技術能在不依賴雲端資源的情況下,高效、精準且即時地監測與分析現場水文資料——包括水位、泥位、洪水預測,以及當地氣象資訊。透過在邊緣端執行機器學習推論,系統可將傳統的靜態感測器升級為具備自適應能力的智慧型儀器。此技術突破了傳統依靠閥值判斷的限制,邁向資料驅動的預測式智慧,為智慧城市與氣候韌性基礎建設樹立全新標竿。
搭配 NEXCOM 智慧水位標尺,可於水體中的特定位置、不同深度進行近乎即時的 EC(電導度)剖面資料收集與傳輸。這些 EC 變化,再結合同步取得的水位變化,可作為河川動態的早期可靠指標。