边缘 AI 基础设施

Qdrant Edge 是一款轻量级的进程内向量搜索引擎，专为嵌入式设备、自主系统和移动端智能体设计。它支持在设备端进行检索，内存占用极低，无需后台服务，并可选择与 Qdrant 云服务进行同步。

针对资源受限环境下边缘 AI 的实时向量检索

在边缘端运行内存式、磁盘备份式及混合型向量搜索。可部署在移动设备、物联网网关、工业 PC、无人机等多种设备上。

专为资源受限环境优化，具备极小的内存占用和高效的 CPU/GPU 利用率，确保在边缘设备上流畅运行。

在本地执行向量搜索，并在处理复杂查询或需要更多算力来训练 AI 模型时，回退至云端处理。

支持多种数据类型，包括文本、图像、音频等。结合多种模态，获得更准确、更具情境感知的搜索结果。

旨在单一边缘设备上管理多个租户、用户或应用程序。隔离数据并控制访问权限，实现安全且可扩展的部署。

专为设备端 AI 工作负载构建

运行实时向量搜索，使机器人能够针对物体识别、导航等任务做出更快速、更明智的决策。

为智能音箱、可穿戴设备等无需连接互联网的设备提供快速、准确且隐私安全的语音搜索功能。

个性化店内体验，提供产品推荐，并驱动智能终端以增强客户互动。

直接在边缘端对传感器数据进行异常检测、预测性维护和实时分析，服务于工业应用。

此 GitHub 演示展示了智能眼镜的概念验证：即便在完全离线状态下，也能记住所见之物并帮助寻找钥匙等物品。它直接在设备上运行 Qdrant Edge，利用视觉语言模型将视频帧转换为向量进行快速本地搜索，同时通过跳过冗余帧来保持运行效率。

了解向量搜索如何为边缘端资源受限的硬件带来类似于记忆的能力。

填写表格以获取 Qdrant Edge 的最新动态，或让我们了解您的项目。

正在构建 AI 系统，且需要在机器人、移动应用或物联网硬件等嵌入式或资源受限设备上进行快速本地向量搜索的团队。

是的。请阅读快速入门指南，并查看 GitHub 上的演示。

如果您正在构建边缘原生或嵌入式 AI 系统，请申请加入测试版。或者，阅读快速入门指南，并查看 GitHub 上的演示。