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    工業4.0的下一進程——AIoT

    AIoT,人工智能物聯網,其實這是2017年才開始興起,然后一直風靡到現在的物聯網熱詞?!癆IoT”即“AI+IoT”,指的是通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于云端、邊緣端,再通過大數據分析,以及更高形式的人工智能,實現萬物數據化、萬物智聯化。 


    在研華科技(中國)總經理羅煥城看來,AIoT是AI與IoT在實際應用中自然而然的落地融合。AI本身并不是一個新事物,在幾十年前就已經提出。但是限于以前的技術水平,AI并沒有得到實際應用。隨著最近幾年智能語音技術、智能圖像技術以及GPU(圖形處理器)等新技術的發展,以及對機器智能需求的提升,AI再次成為熱點。而IoT自十多年前被提出之后,在工業領域一直也沒有得到廣泛應用。如今,當AI遇上了IoT,兩者相輔相成,開啟了智能物聯無限大的想象空間,也開啟了AI和IoT在應用層面更多的可能性。


    “從工業3.0到工業4.0,需要經過自動化和省力化、機臺聯機和資料采集、MES與生產信息可視化、大數據分析和預防性維護最終實現智能化等階段,而AI在大數據分析和最終的智能化階段起主導作用?!?羅煥城進一步表示,“隨著技術和基礎建設的進一步完善,AI與IoT的深度融合將會帶來新一輪科技革命與產業升級,這也是最為火熱的工業4.0的下一進程?!?nbsp;


    五大應用層級確保AIoT成功實施 

    AIoT的實現簡單來說包含兩個部分,一個部分是數據采集,一個是訓練推理。那具體到項目實施時究竟是什么樣的路徑呢?研華對AIoT其實早已不是停留在概念階段,而是有了一套完整清晰的實時路徑和解決方案。


    研華科技工業物聯網事業群產品經理王立揚將AIoT項目部署實施過程細分為項目提案、數據處理、算法訓練、功能驗證和應用對接五個階段。而在這五個階段研華都已有成熟的解決方案。 

    1

    項目提案階段,

    用戶需要明確項目的目的、架構的規劃以及數據的采集等。研華30多年來累積的現場感知層的設備,以及推理工控機或服務器和數據訓練端的深度學習服務器等硬件,可完美滿足各種情境的應用。 

    2

    數據處理階段,

    研華提供了細分行業的影像自動卷標工具,大大減輕原始海量數據做數據標簽的人工工作量,并且有效地提升數據精準率和質量,從而加速整個AIoT項目的實施進度。 

    3

    算法訓練階段,

    研華首先有WISE-PaaS工業物聯網云平臺,數據到達云平臺后,可通過儀表板將數據圖形化,讓客戶直觀了解數據狀況以及需要優化的地方。另外,WISE-PaaS平臺上面還專門有一個叫AFS人工智能框架工具,利用這個工具,數據科學家只要專心在算法開發上面而無需考慮底層架構或者硬件平臺,進而加速算法模型的開發。 

    4

    當算法模型訓練完之后,

    需要用實際數據預先運行進行驗證。在驗證階段就會涉及到精通行業知識的合作伙伴的選擇以及成本的預估。為此,研華在這個階段提供了一個智能物聯網軟件商城,把過去做的好的項目放到商城里,提供每個項目的項目方案、集成商、軟件提供商等信息,這樣就可以讓用戶快速找到合作伙伴。 

    5

    最后的應用對接階段,

    研華會提供實時容錯保護。由于最終AI的導入,可能只是一臺小小的裝有算法模型的工控機,如果因為故障導致前功盡棄就太不劃算了,所以研華會提供容錯架構熱備的兩臺設備,以保證AIoT項目的安全。 


    打通AIoT落地的最后一公里

    對于AI項目來說,性能強大的計算能力是必不可少的。這其中,工業服務器是計算能力的主要承擔者。


    以工控機起家的研華做起工業服務器來有天生優勢,無論是邊緣端的AI服務器,還是云端的私有云服務器,研華都早有布局。


    研華科技網絡通信事業群產品經理江孟璋,用了一個形象的比喻來說明服務器之于AIoT的重要性?!癆I就像一輛很炫的汽車,而服務器就像是高速公路。如果高速公路的路況不好,那即使是跑車也是跑不快的?!?/p>


    研華與AI芯片領域最為領先的廠商英特爾、英偉達、賽靈思和偉薩科技都有合作,研華目前已推出一系列: 

    從推理到訓練的超高密度運算云端GPU服務器; 

    基于英偉達Jetson平臺開發的邊緣AI計算服務器; 

    應用在DNA基因測序領域的SKY-7221L服務器; 

    基于賽靈思FPGA的應用于AI視頻智能辨識的VEGA系列加速器; 

    WISE-Stack私有云平臺; 

    其中,WISE-Stack私有云平臺,整合了工業級服務器與WISE-PaaS云平臺,用戶除了擁有與公有云相同的體驗及完整的開發工具之外,還可完全控制網絡鏈接的機制,并自主管理其數據資產,放心地將數據及 AI模型存于WISE-Stack私有云環境中。


    從現場端的推理服務器到云端的深度學習服務器,再到WISE-Stack私有云平臺,研華已經為AI落地應用的最后一公里做好全面的硬件準備。 

    AI領域 

    針對AI領域,研華不僅有了訓練推理一站式解決方案,并且在數據加速分析上也有完整的產業應用方案。王立揚介紹了研華AIoT的一個最新案例,是在新西蘭給西洋梨篩選建制項目,通過機器視覺對大批量西洋梨進行識別、訓練學習,然后自動篩選出不同等級的西洋梨。同時,通過長時間的影像分析,將每批西洋梨生長的環境天氣、濕度、陽光等和質量等級進行交叉對比,可以幫助水果商不斷改善環境因素來提高西洋梨的等級。相比傳統直接用機器視覺來挑選,融入AI的方案不但更加智能、準確,而且還有更重要的增值功能。 


    制造領域 

    在制造業,AI應用的比較多的場合是AOI機器視覺檢測。王立揚介紹說,研華有一個做手機鏡頭的客戶,以前都是在現場通過AOI照片之后,自動上傳到后臺,然后在后臺通過人工來做檢測分析。而現在隨著檢測精度要求越來越高,檢測的項目越來越多,人工檢測已經很難滿足要求了。因此研華采用了受過模型訓練的機器視覺來拍照檢測,人工只做一些輔助檢測的工作,這樣不但減輕人工檢測的難度,而且更加高效、更加精確。


    AI雖然還處于剛剛興起的階段,但是全球領先的AI廠商都已經投身其中,每個行業AI不斷地落地應用已成為大勢所趨。而我們也欣喜地看到,憑著清晰的實施路徑,一站式的軟硬件解決方案,多個領域的先行落地應用,研華AIoT也正邁著穩健的步伐沿著產業智能化的大道向我們走來! 

    END


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