《New Electronics》報導指出，隨著邊緣人工智慧與現成低成本硬體（如單板電腦）普及，傳統上認為AI開發成本高昂的迷思正被打破。這使得工程師能以更低的門檻進行創新、縮短上市時間，並將智慧系統應用於製造、農業等多個產業，大幅提升永續性與營運效率。
根據《New Electronics》報導，長期以來人工智慧（AI）開發被認為成本高昂，是阻礙產業廣泛採用的主要原因。然而，隨著邊緣人工智慧（Edge AI）的興起，搭配現成的低成本硬體解決方案，此一高成本迷思正逐漸被打破。這為電子工程師提供了加速開發、實現規模化解決方案的巨大潛力。
過去，AI 專案常需依賴昂貴的高效能伺服器、專用加速卡及雲端運算資源。但邊緣人工智慧的發展，已推動市場對更經濟高效硬體的需求。報導指出，專為 AI 工作負載設計的單板電腦（SBCs）現已普及，這些裝置整合了 GPU 加速、專屬 AI 核心、高速記憶體及彈性輸入輸出介面，讓工程師無需建立大型企業級基礎設施，即可進行原型開發。
此外，單板電腦的開發套件更提供即用型環境，支援感測器整合、攝影機介面、網路及儲存功能，使演算法的快速測試與效能驗證成為可能，廣泛應用於機器人、機器視覺和工業自動化等領域。此類硬體的普及性不僅降低了初期印刷電路板設計、元件採購與驗證的需求，進而減少前期成本，縮短產品上市時間，也因降低財務風險而激勵更多創新。
RS DesignSpark 曾與輝達（NVIDIA）合作，並攜手特許工程師 Jude Pullen，共同展示低成本邊緣 AI 開發套件如何在電子設計領域推動創新。其中一個示範專案旨在解決倉儲過度包裝及運輸效率不彰的問題。該方案利用 NVIDIA Jetson Orin Nano 硬體，即時提供包裝箱選擇與物品擺放建議，有效輔助人類決策，而非完全取代。此系統將產品視為長方體，運用類似俄羅斯方塊的啟發式分類法，簡化運算複雜度，經模擬測試可達到約九成的包裝精準度。
此案例凸顯了易於取得的邊緣 AI 硬體與開放設計生態系統，如何促成具成本效益且可規模化的工業創新，同時提升永續性和營運效率。專家強調，AI 開發需要巨額資本投入的觀點已然過時，工程師現可藉由低成本原型開發切入，並在價值獲得驗證後，逐步擴展部署。