每一家信仰“智能制造”的公司，都對(duì)人工智能抱有極大的希望。

這個(gè)未知的新世界，需要對(duì)高成本的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行大量的投資，同時(shí)需要建立“學(xué)習(xí)”平臺(tái)和云服務(wù)提供商。這個(gè)宏偉的計(jì)劃要從大數(shù)據(jù)收集開始，以便機(jī)器可以學(xué)習(xí)并找出未知的東西。

然而，這只是理論。

在現(xiàn)實(shí)世界中，許多公司發(fā)現(xiàn)AI難以實(shí)施。有人指責(zé)說，他們?nèi)狈?nèi)部數(shù)據(jù)去證明人類可以充分利用人工智能。還有人抱怨，他們甚至無法建立一個(gè)AI系統(tǒng)的概念。制造商開始意識(shí)到，人工智能不是一個(gè)“你去制造，它們就會(huì)出現(xiàn)”的交易。

那么，瑞薩電子是怎么做的？

這家日本芯片公司在全球工廠自動(dòng)化市場(chǎng)占據(jù)領(lǐng)先地位。它正在為運(yùn)維技術(shù)（以下簡(jiǎn)稱OT）提出“實(shí)時(shí)連續(xù)AI”。這種方法與“統(tǒng)計(jì)人工智能”形成鮮明對(duì)比，“統(tǒng)計(jì)人工智能”通常由大數(shù)據(jù)公司推動(dòng)，以促進(jìn)信息技術(shù)（IT）領(lǐng)域的自動(dòng)化。

瑞薩工業(yè)解決方案業(yè)務(wù)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理Yoshikazu Yokota（橫田良一）指出，嵌入式AI對(duì)于OT中的故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)至關(guān)重要。當(dāng)任何特定系統(tǒng)或過程中出現(xiàn)異常時(shí)，嵌入式AI可以“在本地實(shí)時(shí)做出決策”，他解釋道。瑞薩三年前提出了“端點(diǎn)AI”的想法，并開始在自己的Naka半導(dǎo)體工廠中進(jìn)行試驗(yàn)。

“我們的計(jì)劃是在OT中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理，同時(shí)逐步增加端點(diǎn)的AI功能，”橫田說。

瑞薩執(zhí)行副總裁橫田良一

通過將人工智能引入工廠車間，瑞薩希望幫助目前正在努力實(shí)現(xiàn)AI概念的客戶，并讓他們對(duì)AI的投資有所回報(bào)。

何時(shí)將人工智能應(yīng)用于OT

Mitsuo Baba（三夫巴巴）是瑞薩工業(yè)解決方案業(yè)務(wù)部戰(zhàn)略和規(guī)劃部門的高級(jí)主管，他表示，當(dāng)特定問題（例如生產(chǎn)線）已經(jīng)確定時(shí)，就是AI可以應(yīng)用于OT的最好時(shí)機(jī)。

例如，假設(shè)AI是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的運(yùn)營(yíng)經(jīng)理，他的經(jīng)驗(yàn)可以用來發(fā)現(xiàn)工廠中的某些異?，F(xiàn)象，而不是讓這位經(jīng)理逐個(gè)檢查制造過程的每個(gè)階段，“我們可以使用人工智能繪制線 ，來檢測(cè)在生產(chǎn)缺陷期間出現(xiàn)異常情況的時(shí)間和地點(diǎn)，”三夫說。AI可以持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)線，以防止有缺陷的產(chǎn)品進(jìn)入下一階段的生產(chǎn)。

在這樣的工廠自動(dòng)化示例中，AI需要僅根據(jù)預(yù)先確定的問題進(jìn)行一次培訓(xùn)。AI推理在端點(diǎn)設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行，無需返回云端。三夫表示，與統(tǒng)計(jì)AI同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理相比，30K字節(jié)的數(shù)據(jù)通常足以用于終點(diǎn)推理，這通常需要在云中處理大到300兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)而言之，瑞薩正在倡導(dǎo)可以在MCU上完成的AI推理。

瑞薩推出的“AI單元解決方案”套件可以連接到現(xiàn)有的生產(chǎn)設(shè)備，而不是用全新的AI機(jī)器替換現(xiàn)有的生產(chǎn)線，而這些機(jī)器成本很高。

三夫表示，瑞薩沒有計(jì)劃挑戰(zhàn)像Nvidia（英偉達(dá)）這樣的AI芯片公司?！拔覀兊哪繕?biāo)是引領(lǐng)嵌入式AI的新市場(chǎng)領(lǐng)域，其中推理所需的數(shù)據(jù)非常小，甚至可以在現(xiàn)有的MCU / MPU上運(yùn)行，”三夫說。