ถ้าคุณเคยสงสัยว่า “Edge AI คืออะไร ทำไมใคร ๆ ก็พูดถึง” หรือ “อยากเริ่มทำ Edge AI ต้องเริ่มตรงไหน” "อุปกรณ์ตัวไหนเหมาะกับเรา"
บทความนี้จะพาคุณปูพื้นฐานให้เข้าใจแบบไม่วิชาการเกินไป แต่ ตัดสินใจเลือกอุปกรณ์ได้จริง ในปี 2026
วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับพื้นฐานของ Edge AI Hardware กันแบบเข้าใจง่ายๆ ไม่ซับซ้อน พร้อมเคล็ดลับการเลือกอุปกรณ์ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ ไม่ว่าจะเป็นนักเรียนที่อยากลองทำโปรเจกต์สนุกๆ นักพัฒนาที่อยากสร้าง solution จริงจัง หรือธุรกิจ SME ที่กำลังมองหาเทคโนโลยีมาช่วยงาน
Edge Device คืออะไร? ต่างจาก Cloud ยังไง?
Edge AI คือการนำ AI model มาประมวลผล บนอุปกรณ์ปลายทาง (edge devices) เช่น Raspberry Pi หรือ Radxa แทนการส่งข้อมูลทั้งหมดขึ้น Cloud ซึ่งแนวคิดนี้กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของระบบอัจฉริยะยุคถัดไป
ลองนึกภาพว่าคุณมีกล้องวงจรปิดที่บ้าน ถ้าใช้ระบบแบบเดิมๆ กล้องจะต้องส่งวิดีโอทั้งหมดไปประมวลผลที่ Cloud (เซิร์ฟเวอร์ใหญ่ๆ ที่อยู่ไกลโพ้น) แล้วค่อยส่งผลลัพธ์กลับมา กระบวนการนี้ใช้เวลานาน กินแบนด์วิดท์เยอะ และที่สำคัญ—ถ้าอินเทอร์เน็ตขาด ระบบก็จะใช้งานไม่ได้เลย
แต่ถ้าเป็น Edge AI กล้องของคุณจะมี "สมองจิ๋ว" ติดอยู่ตัวเครื่องเลย สามารถประมวลผลและตัดสินใจได้ทันที ไม่ต้องรอส่งข้อมูลไปไหนไกล ผลลัพธ์ก็คือ:
เร็วกว่า: ประมวลผลภายในไม่กี่มิลลิวินาที ไม่ต้องรอส่งข้อมูลไป-กลับ
ประหยัดพลังงาน: ไม่ต้องส่งข้อมูลก้อนโตผ่านเครือข่าย ลด bandwidth และค่าไฟ
ปลอดภัยกว่า: ข้อมูลส่วนตัวไม่ต้องออกจากบ้านคุณ ลดความเสี่ยงรั่วไหล
ทำงานได้แม้ offline: ไม่มีเน็ตก็ยังใช้งานได้ปกติ
Edge Device คืออุปกรณ์ที่ทำหน้าที่นี้—มันเป็น "สมอง" ที่ประมวลผล AI ให้กับคุณโดยตรง ณ จุดที่ใช้งาน (ที่ "ขอบ" ของเครือข่าย) ไม่ว่าจะเป็น Raspberry Pi, Radxa, Google Coral, NVIDIA Jetson หรืออุปกรณ์อื่นๆ
ทำไมต้องเลือก Edge AI?
ในปี 2026 นี้ Edge AI กำลังเติบโตแบบก้าวกระโดด เพราะตอบโจทย์หลายๆ เรื่องที่ Cloud AI ทำไม่ได้ดีพอ:
Real-time Processing: งานที่ต้องการตอบสนองทันที เช่น รถยนต์ไร้คนขับ, โดรนลำเลียง, หุ่นยนต์ในโรงงาน ไม่สามารถรอความหน่วงจาก Cloud ได้
Privacy & Security: โรงพยาบาล, ธนาคาร, หน่วยงานราชการ ไม่อยากส่งข้อมูลออกจากองค์กร
Cost Efficiency: ธุรกิจที่มีอุปกรณ์หลายพันตัว (เช่น กล้องในโรงงาน) จะประหยัดค่า Cloud และ bandwidth ได้มหาศาล
Green Computing: ลดการใช้พลังงานและ carbon footprint จากการส่งข้อมูลไกลๆ ล่าสุดในปี 2026 นี้ เทรนด์ green computing กำลังร้อนแรงมาก โดยเฉพาะการใช้ small AI models ที่ประมวลผลบน edge เพื่อลดพลังงานโดยรวม.
ตัวอย่างการใช้งานที่อาจจะนำมาประยุกต์ใช้ในไทย:
เกษตรกรรม: ระบบตรวจวัดโรคพืชด้วยกล้องติดโดรน ทำงานในนา ไม่ต้องพึ่งอินเทอร์เน็ต
ท่องเที่ยว: ระบบนับจำนวนนักท่องเที่ยวอัจฉริยะที่วัดดอยสุเทพ เชียงใหม่
อุตสาหกรรม: ตรวจสอบคุณภาพสินค้าบนสายพานโดยไม่หยุดโปรดักชัน
ปัจจัยสำคัญในการเลือก Edge AI Hardware
เวลาเลือกอุปกรณ์ Edge AI มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา แต่ไม่ต้องกังวล เดี๏ยวเราจะค่อยๆ แกะทีละเรื่องให้เข้าใจง่ายๆ
1. CPU/GPU – สมองหลักของระบบ
CPU (Central Processing Unit) คือตัวประมวลผลหลัก ส่วนใหญ่ใน Edge Device จะใช้ชิป ARM architecture เพราะประหยัดไฟกว่า Intel/AMD แบบคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่ในปี 2026 เทรนด์ RISC-V กำลังมาแรงเพราะ open-source และ customize ได้ง่าย
GPU (Graphics Processing Unit) ช่วยเร่งความเร็วในการคำนวณแบบขนาน เหมาะกับงาน AI ที่ต้องประมวลผลเมทริกซ์ขนาดใหญ่
ตัวอย่าง:
Raspberry Pi 5: ARM Cortex-A76 quad-core 2.4GHz + VideoCore VII GPU
Radxa Dragon Q6A: Rockchip RK3588S octa-core (4x A76 + 4x A55) + Mali-G610 MP4
2. NPU (Neural Processing Unit) – เครื่องเร่ง AI โดยเฉพาะ
NPU คือชิปพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อรัน AI model โดยเฉพาะ วัดหน่วยเป็น TOPS (Tera Operations Per Second) ยิ่งสูงยิ่งประมวลผลเร็ว (ล่าสุดใน 2026 เรากำลังเห็น NPU ที่ integrate กับ 3D chiplet architectures เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ)
ตัวอย่าง:
Radxa Dragon Q6A: มี NPU 6 TOPS ในตัว
Raspberry Pi 5: ไม่มี NPU แต่ต่อ Coral TPU ภายนอกได้ (4 TOPS)
NVIDIA Jetson Nano: GPU ทรงพลัง 472 GFLOPS แต่กินไฟเยอะกว่า
เคล็ดลับ: ถ้าคุณทำ object detection หรือ image classification แบบจริงจัง มี NPU จะช่วยได้มาก แต่ถ้าแค่ทดลองเล่น CPU+GPU ปกติก็พอใช้ได้
3. RAM – หน่วยความจำ
RAM มีผลต่อจำนวน model และขนาดของ model ที่รันได้พร้อมกัน
2GB: พอสำหรับโปรเจกต์เบสิก (sensor monitoring)
4GB: เหมาะกับงาน computer vision ทั่วไป
8GB: สำหรับ multi-model หรือ complex applications
4. การใช้พลังงาน
สำคัญมากถ้าอุปกรณ์ของคุณต้องทำงาน 24/7 หรือใช้แบตเตอรี่ ในปี 2026 เทรนด์ low-power edge AI กำลังมาแรง โดยเฉพาะ photonic computing ที่ใช้แสงแทนไฟฟ้าเพื่อลดพลังงาน
Raspberry Pi 5: ประมาณ 5-10W (ขึ้นกับ load)
Radxa Dragon Q6A: ประมาณ 8-15W
NVIDIA Jetson Nano: ประมาณ 10-25W
Green Computing Tip: ในปี 2026 เทรนด์ประหยัดพลังงานกำลังร้อนแรง คุณสามารถใช้ solar panel จ่ายไฟให้ Edge Device ได้เลย เหมาะกับงาน outdoor monitoring
5. ราคา – งบประมาณของคุณ
Hobby Level (1,500-3,000 บาท): Raspberry Pi Zero 2W, Orange Pi
Enthusiast Level (3,000-6,000 บาท): Raspberry Pi 5, Radxa Rock 5C
Professional Level (6,000-15,000+ บาท): Radxa Dragon Q6A, NVIDIA Jetson series
อย่าลืมบวกค่าอุปกรณ์เสริม:
microSD card: 300-500 บาท
Power supply: 300-600 บาท
กล้อง: 500-1,500 บาท
Cooling (heatsink/fan): 200-400 บาท
6. Community & Support
อย่าประมาท! อุปกรณ์ที่มีคนใช้เยอะจะมี tutorial, library, และการแก้ปัญหาบน forum มากกว่า
ชุมชนไทยใหญ่ที่สุด: Raspberry Pi >> Radxa > Jetson Nano > อื่นๆ
เช็กได้จาก:
Facebook Groups (เช่น "Raspberry Pi Thailand")
YouTube tutorials ภาษาไทย
ร้านขายในไทยที่มี after-sales support
ภาพรวมตลาด Edge AI Hardware ในปี 2026
มาดูกันว่าตอนนี้มีอะไรให้เลือกบ้าง และแต่ละตัวเหมาะกับใคร
Single Board Computers (SBC)
Raspberry Pi Series – ตัวเลือกอันดับ 1 สำหรับมือใหม่
ข้อดี: ชุมชนใหญ่ที่สุด, tutorial เพียบ, หาซื้อง่ายในไทย
ข้อเสีย: ไม่มี NPU ในตัว, performance จำกัดสำหรับงานหนัก
เหมาะกับ: นักเรียน, hobbyist, โปรเจกต์ต้นแบบ
Radxa Series (Dragon Q6A, Rock 5C) – พลังแรงกว่าในราคาใกล้เคียง
ข้อดี: มี NPU ในตัว 6 TOPS, performance สูง, support 4K video
ข้อเสีย: ชุมชนเล็กกว่า Pi, documentation น้อยกว่า
เหมาะกับ: ผู้พัฒนาที่ต้องการ performance มากขึ้น, งานอุตสาหกรรม
NVIDIA Jetson Series (Nano, Orin Nano) – ระดับโปร
ข้อดี: GPU แรงที่สุด, support CUDA, เหมาะกับ deep learning
ข้อเสีย: ราคาแพงกว่าเยอะ, กินไฟมาก
เหมาะกับ: งาน research, robotics ซับซ้อน, production ระดับสูง
Edge TPU / AI Accelerators
Google Coral TPU – ตัวเสริมสำหรับเพิ่มความแรง
รูปแบบ: USB Accelerator, M.2, PCIe
Performance: 4 TOPS สำหรับ TensorFlow Lite models
ราคา: 2,000-3,000 บาท
เหมาะกับ: ใครที่มี Raspberry Pi อยู่แล้วอยากเพิ่ม AI performance
Hailo-8 AI Accelerator – ตัวท็อปใหม่
Performance: สูงถึง 26 TOPS
ข้อดี: ประหยัดไฟ, รองรับ model หลากหลาย
ข้อเสีย: ราคาแพงกว่า Coral (5,000+ บาท)
Intel Neural Compute Stick – ตัวเลือกจาก Intel
Performance: พอใช้สำหรับงาน inference
ข้อดี: ใช้งานง่าย plug-and-play
ข้อเสีย: community น้อยกว่า Coral
Use Case แต่ละประเภทเหมาะกับ Hardware แบบไหน?
Scenario 1: นักเรียน/มือใหม่อยากเรียนรู้ Edge AI
แนะนำ: Raspberry Pi 5 (4GB) + Camera Module
งบ: ประมาณ 4,000-5,000 บาท (ชุดสมบูรณ์)
ทำอะไรได้: object detection, face recognition, voice assistant
ข้อดี: tutorial เยอะ, เรียนรู้ง่าย, ขายต่อได้ถ้าไม่เล่นแล้ว
Scenario 2: SME อยากทำระบบ QC ในโรงงาน
แนะนำ: Radxa Dragon Q6A + Industrial Camera
งบ: ประมาณ 10,000-15,000 บาท/ชุด
ทำอะไรได้: ตรวจสอบ defect บนสายพาน real-time
ข้อดี: NPU 6 TOPS ทำได้เร็ว, ทนทาน, reliable
Scenario 3: เกษตรกรอยากตรวจโรคพืชด้วยโดรน
แนะนำ: Raspberry Pi 5 + Coral TPU (USB) + พลังงานแบตเตอรี่
งบ: ประมาณ 7,000-8,000 บาท
ทำอะไรได้: ถ่ายภาพพืชแล้ววิเคราะห์โรคภาคสนาม
ข้อดี: เบา, ประหยัดไฟ, ทำงานได้แม้ไม่มีเน็ต
Scenario 4: Researcher ทำ AI Robotics
แนะนำ: NVIDIA Jetson Orin Nano
งบ: ประมาณ 20,000+ บาท
ทำอะไรได้: SLAM, multi-sensor fusion, complex planning
ข้อดี: performance สูงสุด, support library ครบ
Scenario 5: Home Smart Device DIY
แนะนำ: Raspberry Pi Zero 2W + Coral TPU (ถ้าต้องการ AI)
งบ: ประมาณ 1,500-3,000 บาท
ทำอะไรได้: smart doorbell, plant monitor, pet feeder
ข้อดี: ราคาถูก, ขนาดเล็ก, ติดตั้งง่าย
เทรนด์ที่ควรจับตาในปี 2026
Neuromorphic Hardware กำลังมา
Neuromorphic computing เป็นเทคโนโลยีที่เลียนแบบวิธีทำงานของสมองมนุษย์ ใช้พลังงานน้อยมากๆ และประมวลผลแบบ real-time ได้ดีกว่าชิปแบบเดิม ในปี 2026 นี้ มันกำลังกลายเป็นกระแสหลักสำหรับ edge applications ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง
ตัวอย่าง:
Intel Loihi 2: ใช้ไฟแค่ไม่กี่วัตต์แต่ทำงานได้เร็วมาก
BrainChip Akida: สำหรับงาน edge inference พลังงานต่ำมาก
ทำไมต้องรู้ตอนนี้: ในอีก 3-5 ปี neuromorphic chips อาจจะถูกลงและแพร่หลาย ถ้าเราเข้าใจพื้นฐานตั้งแต่วันนี้ จะไม่ตกยุคเมื่อมันเข้ามา
RISC-V Architecture
RISC-V เป็น instruction set architecture แบบ open-source ทางเลือกใหม่นอกจาก ARM กำลังได้รับความนิยมในวง Edge AI เพราะ:
ไม่ต้องเสีย license fee
customize ได้ตามต้องการ
ชุมชน open-source สนับสนุน
บริษัทใหญ่อย่าง Google, Alibaba กำลังพัฒนาชิป RISC-V สำหรับ Edge AI และใน 2026 เราอาจเห็น integration กับ Raspberry Pi หรือ Radxa มากขึ้น
Edge AI + 5G
เมื่อ 5G แพร่หลายมากขึ้นในไทย Edge AI จะยิ่งทรงพลัง เพราะสามารถ:
ส่งข้อมูลบางส่วนไป Cloud ได้เร็วมาก (เมื่อจำเป็น)
ทำ distributed AI ระหว่างหลายๆ edge device
real-time collaboration ระหว่างอุปกรณ์
นอกจากนี้ เทรนด์ photonic computing กำลังผสมกับ edge เพื่อลด latency และ power ลงอีก
เริ่มต้นยังไง? (Roadmap สำหรับมือใหม่)
ขั้นตอนที่ 1: เริ่มจาก Raspberry Pi 5 (หรือ Pi 4 ถ้างบจำกัด)
ซื้อชุด starter kit ที่มีอุปกรณ์ครบ
ติดตั้ง OS และ setup พื้นฐาน (เราจะสอนละเอียดในบทถัดไป)
ลองรัน pre-trained model ง่ายๆ (เช่น MobileNet)
ขั้นตอนที่ 2: ทำโปรเจกต์เล็กๆ
object detection ด้วยกล้อง
voice assistant ภาษาไทย
smart home sensor
ขั้นตอนที่ 3: เพิ่ม performance ด้วย accelerator
ซื้อ Coral TPU ต่อเพิ่ม (ถ้าต้องการความเร็ว)
หรือลอง Radxa ที่มี NPU ในตัว
ขั้นตอนที่ 4: สร้างโปรเจกต์ที่ซับซ้อนขึ้น
multi-camera system
robotics integration
production-ready solution
สรุป: เลือกอุปกรณ์ที่เหมาะกับคุณ
ไม่มีอุปกรณ์ตัวไหนที่ "ดีที่สุด" แต่มีแต่อุปกรณ์ที่ "เหมาะที่สุด" สำหรับคุณ
เลือก Raspberry Pi 5 ถ้า:
คุณเพิ่งเริ่มต้น
อยากมี community และ tutorial เยอะๆ
งบประมาณจำกัด (3,000-5,000 บาท)
เลือก Radxa (Dragon Q6A / Rock 5C) ถ้า:
ต้องการ performance สูงกว่า
งานต้องการ NPU 6 TOPS
พร้อมที่จะเรียนรู้ documentation ที่น้อยกว่า
เลือก NVIDIA Jetson ถ้า:
ทำงาน research หรือ production level
งบพอสบาย (15,000+ บาท)
ต้องการ GPU power เต็มที่
เริ่มจาก Coral TPU + Pi ถ้า:
มี Pi อยู่แล้ว
อยากเพิ่ม AI performance ไม่เยอะ
งบเพิ่ม 2,000-3,000 บาท
ขั้นตอนถัดไป
ตอนนี้คุณมีพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับ Edge AI Hardware แล้ว! ในบทต่อไปเราจะ deep dive เข้าไปใน Raspberry Pi 5 กันแบบจัดเต็ม—ตั้งแต่ specs, ข้อดี-ข้อจำกัด, ตัวอย่างโปรเจกต์ ไปจนถึงที่ซื้อในไทยและราคา
หรือถ้าคุณสนใจอยากรู้เปรียบเทียบกับตัวอื่นก่อน สามารถกระโดดไปอ่าน บทที่ 4: เปรียบเทียบ Edge Devices ได้เลย
Resources เพิ่มเติม
📚 บทความแนะนำ: "Edge AI Fundamentals" – เรียนรู้พื้นฐาน Edge AI แบบ hands-on
🛒 Hardware Kit: ดู Raspberry Pi 5 Starter Kit พร้อมอุปกรณ์ครบชุด
💬 Community: เข้าร่วมกลุ่ม Facebook "Edge AI Thailand" เพื่อพูดคุยและแชร์ประสบการณ์
Tags: #EdgeAI #RaspberryPi #Radxa #AIHardware #EdgeComputing #Tutorial2026 #เรียนรู้AI #EdgeAIไทย
บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์ Edge AI Hardware and Platform ที่จะพาคุณไปสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญ Edge AI แบบครบวงจร ติดตามบทต่อไปได้ทุกสัปดาห์!