📰 GIGAIPC เปิดตัวบอร์ด SBC 3.5 นิ้วที่ใช้ Intel Core Ultra Meteor Lake

[Remy_Martin (Permpol Thanapunnamas)]

สำหรับระบบที่จอดรถอัจฉริยะ อุปกรณ์การแพทย์ และโซลูชันค้าปลีก

GIGAIPC เปิดตัว QBiP-155UB และ QBiP-125UB ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ขนาด 3.5 นิ้วที่ใช้โปรเซสเซอร์ Intel Core Ultra สถาปัตยกรรม Meteor Lake โดยออกแบบมาสำหรับงาน Edge Computing ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและการใช้พลังงานต่ำ เช่น ระบบที่จอดรถอัจฉริยะ, เครื่องมือแพทย์ความแม่นยำสูง และโซลูชันค้าปลีกอัจฉริยะ

ตารางสรุปสเปก GIGAIPC QBiP-155UB/QBiP-125UB

รายการ	รายละเอียด
โปรเซสเซอร์ (SoC)	- Intel Core Ultra 5 125U: 12-core/14-thread (2P+8E+2LPE), 1.3 / 4.3 GHz, 12MB cache, 4x Xe-core GPU @ 1.85 GHz, Intel AI Boost NPU, PBP 15W
	-Intel Core Ultra 7 155U: 12-core/14-thread (2P+8E+2LPE), 1.7 / 4.8 GHz, 12MB cache, 4x Xe-core GPU @ 1.95 GHz, Intel AI Boost NPU, PBP 15W
หน่วยความจำ	รองรับสูงสุด 96GB DDR5-5600 (2x SO-DIMM) – อาจรองรับถึง 128GB
ที่เก็บข้อมูล	- SATA III
	-M.2 M-Key (PCIe Gen4x4, NVMe/SATA)
เอาต์พุตวิดีโอ	- 2x HDMI 2.1 (สูงสุด 8K@60Hz, HDMI2 รองรับ CEC)
	-1x LVDS (1920×1200@60Hz)
	รองรับสูงสุด 3 จอ
เสียง	Realtek ALC269, ลำโพง 2W (header)
เครือข่าย	- 2x 2.5GbE RJ45 (Intel I226V/I226LN)
	-M.2 E-Key สำหรับ WiFi/Bluetooth
	-mini PCIe สำหรับ LTE/5G
USB	- 4x USB 3.2 Gen 2×1
	-4x USB 2.0 headers
Serial & CAN	- 1x COM (RS-232/422/485)
	-3x COM headers
	-CAN Bus header
การขยาย	- M.2 M-Key 2280
	-M.2 E-Key 2230
	-Mini PCIe full-size
GPIO & Security	- GPIO 8-bit, SMBus
	-TPM 2.0 (Infineon SLB9672XU2.0)
พลังงาน	DC 9V–36V (4-pin), AT/ATX selectable
ขนาด	146 x 101.7 มม. (3.5 นิ้ว SBC)
อุณหภูมิการทำงาน	0°C ถึง 60°C (เก็บรักษา -40°C ถึง 85°C)
OS ที่รองรับ	Windows 10/11 (x64), IoT LTSC 2024/2021 (Linux ไม่ระบุอย่างเป็นทางการ)
ระบบระบายความร้อน	Fanless Heatsink / Heat Spreader / Fansink

---

ไอเดียโปรเจ็คจาก GIGAIPC QBiP-155UB/QBiP-125UB

Smart Parking System (ระบบที่จอดรถอัจฉริยะ)

รายละเอียดโปรเจ็ค:

• ใช้บอร์ด SBC ร่วมกับกล้อง AI Vision เพื่อตรวจจับทะเบียนรถและจำนวนช่องจอดว่าง
• ประมวลผลที่ Edge ลดความหน่วง (Latency) ไม่ต้องส่งข้อมูลทั้งหมดขึ้น Cloud
• ใช้ AI Boost NPU สำหรับประมวลผล Deep Learning เช่น OCR ป้ายทะเบียน, การจดจำยานพาหนะ
• แสดงผลข้อมูลแบบ Real-time ผ่านจอ HDMI และส่งข้อมูลไปยัง Mobile App หรือจอ LED ป้ายจอดรถ
• รองรับการชำระเงินแบบ e-Payment และ QR Code ผ่านการเชื่อมต่อ LTE/5G

โครงสร้างระบบ:

• Input: กล้อง IP, Sensor ตรวจจับรถ
• Processing: GIGAIPC SBC + AI Model
• Output: Mobile App, ป้าย LED, API เชื่อมกับระบบเก็บเงิน

---

Smart Healthcare Device (เครื่องมือแพทย์อัจฉริยะ)

รายละเอียดโปรเจ็ค:

• ใช้ SBC ร่วมกับอุปกรณ์การแพทย์ เช่น เครื่องตรวจ Vital Signs (ECG, SpO2, BP Monitor)
• รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB/Serial สำหรับอุปกรณ์ทางการแพทย์มาตรฐาน
• ใช้ AI Boost NPU วิเคราะห์สัญญาณชีพ Real-time (เช่น การเตือนล่วงหน้าก่อนเกิดภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะ)
• ข้อมูลถูกเก็บใน Edge Device และ Sync ไปยัง Cloud/ระบบ HIS ของโรงพยาบาล
• จอ HDMI/LVDS ใช้แสดงผลข้อมูลผู้ป่วยแบบกราฟ และรองรับ Multi-screen Display

โครงสร้างระบบ:

• Input: อุปกรณ์การแพทย์ (Sensor Vital Signs)
• Processing: GIGAIPC SBC + AI Model (Anomaly Detection)
• Output: จอ Monitor, Cloud Hospital Database, Dashboard สำหรับแพทย์

---

โปรเจ็คเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่าง User สามารถขยายต่อยอดไปที่ Retail Solution (เช่น Smart Shelf, Customer Analytics, Digital Signage) ได้เช่นกัน โดยใช้คุณสมบัติ Multi-display และ AI NPU บนบอร์ด