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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能化升級

lPCU_elecfans ? 來源:未知 ? 2022-11-10 07:20 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚)根據(jù)Markets and Markets給出的統(tǒng)計數(shù)據(jù),全球智能制造市場預(yù)計將以18.5%的年復(fù)合增長率持續(xù)增長,并于2027年達到2282億美元的市場規(guī)模。
雖然智能化升級的程度不同,但這股趨勢明顯已經(jīng)席卷了整個工業(yè)市場,據(jù)統(tǒng)計,約2/3的制造商已經(jīng)引入了智能生產(chǎn)設(shè)備,超過6成的制造業(yè)企業(yè)采用AI技術(shù)提升效率。
中國作為制造強國,已經(jīng)連續(xù)占據(jù)全球制造業(yè)產(chǎn)值第一寶座12年,全球占比高達30%。也正因如此,中國的制造業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型擁有龐大的市場空間,如何提高這一轉(zhuǎn)型速度成了重中之重。2022英特爾工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大會上,英特爾及其合作伙伴們闡述了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型智能化的市場和技術(shù)創(chuàng)新趨勢。

工業(yè)控制轉(zhuǎn)向云邊端架構(gòu)

傳統(tǒng)工業(yè)控制面臨著封閉、兼容性差的問題,因此各個國家地區(qū)也紛紛開始了工業(yè)控制物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準化的路線。然而在標(biāo)準化的同時,新型工業(yè)控制方式也在推動更多的創(chuàng)新實踐,這尤其體現(xiàn)在邊緣計算上。
比如歐盟地平線2020計劃中就有針對中小型制造企業(yè)的Daedalus計劃,將分布式智能邊緣控制用于離散制造業(yè)。國內(nèi)也是如此,為了給邊緣產(chǎn)品的研發(fā)和采購提供一個權(quán)威的參考,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟就聯(lián)合中國信通院等各方產(chǎn)業(yè)參與者發(fā)起了“邊緣計算標(biāo)準件計劃”,對邊緣計算平臺、邊緣服務(wù)器/一體機、邊緣網(wǎng)關(guān)和邊緣控制器等進行產(chǎn)品評測。
從現(xiàn)有的趨勢來看,工業(yè)現(xiàn)場架構(gòu)轉(zhuǎn)向“云—邊—端”三層架構(gòu)已經(jīng)成為定數(shù),而在邊緣端,無論是通過邊云協(xié)同還是邊緣智能來完成智能化控制,都能滿足日益復(fù)雜的工業(yè)計算要求。
對于那些布局工業(yè)級芯片、工業(yè)級傳感器、5G工業(yè)模組、TSN設(shè)備、邊緣網(wǎng)關(guān)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備廠商來說,這無疑是一個大好時機,如何在追求TSN、實時虛擬化、跨平臺編譯等新技術(shù)的同時,兼顧邊緣計算,將是工業(yè)控制賽道的下一個賽點。

機器視覺面臨的挑戰(zhàn)

開頭我們就提到了超過6成的制造業(yè)企業(yè)使用AI技術(shù)提升效率,而他們所用的AI技術(shù),有一大部分都是基于機器視覺的,諸如自動化機械臂、狀態(tài)監(jiān)控工業(yè)攝像頭和AGV,還有一眾預(yù)測性維護和質(zhì)量檢驗等,這些應(yīng)用的出現(xiàn)為工業(yè)視覺運控帶來了新的機遇。
盡管目前針對機器視覺的方案頻出,但也都不可避免地迎來了該行業(yè)的下一輪挑戰(zhàn),比如終端用戶對于精度、節(jié)拍和效率的要求不斷提高;對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性不斷提高;終端使用場景多樣化,需求碎片化,非標(biāo)準化;工業(yè)的數(shù)據(jù)安全開始被重視起來以及流水線的快速迭代等。
從產(chǎn)品陣容來看,英特爾為工業(yè)機器視覺提供了完備的解決方案,無論是酷睿、至強還是全新推出的銳炫,足以滿足不同的視覺算力需求。英特爾也和友商基于工業(yè)邊緣節(jié)點這一標(biāo)準參考架構(gòu),推出了機器視覺控制器。
該控制器具備無風(fēng)扇、寬溫、豐富I/O接口等特性,且該控制器基于英特爾的邊緣洞見平臺軟件框架,可借助OpenVINO工具套件實現(xiàn)高性能推理,從而降低系統(tǒng)生產(chǎn)周期,實現(xiàn)實時監(jiān)測和高精度。更重要的是,該控制器支持CPU與IO解耦,方便后續(xù)對CPU進行單獨升級。
對于轉(zhuǎn)型更加謹慎的工業(yè)市場來說,要他們選擇解決方案其實也就是選擇背后的生態(tài),而英特爾已經(jīng)基于oneAPI和CPU/GPU打造了一套久經(jīng)考驗的軟硬件生態(tài),對他們來說無疑也是更穩(wěn)妥的選擇。

小結(jié)

其實驅(qū)動工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能化升級需要整個生態(tài)一起努力,并不是靠單一家廠商的芯片或邊緣設(shè)備就能實現(xiàn)的,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需要從邊緣到云建立一個智能開放的平臺,解決連接、控制和新型應(yīng)用多方面的需求。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)多節(jié)點多場景應(yīng)用的落地,也離不開生態(tài)的通力協(xié)作。

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原文標(biāo)題:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能化升級

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