【導(dǎo)讀】毋庸置疑，制造業(yè)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，不過(guò)在實(shí)際中，昂貴的機(jī)器維護(hù)費(fèi)用、較低的生產(chǎn)效率以及突發(fā)的產(chǎn)品故障等不利因素一直困擾著整個(gè)制造業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能驅(qū)動(dòng)的工業(yè)自動(dòng)化的出現(xiàn)，制造商可以通過(guò)將人工智能（AI）算法與機(jī)器人和機(jī)械相結(jié)合來(lái)優(yōu)化流程并達(dá)到新的效率。在此過(guò)程中，制造業(yè)每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和使用是重塑整個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵。
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智能制造
毋庸置疑，制造業(yè)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，不過(guò)在實(shí)際中，昂貴的機(jī)器維護(hù)費(fèi)用、較低的生產(chǎn)效率以及突發(fā)的產(chǎn)品故障等不利因素一直困擾著整個(gè)制造業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能驅(qū)動(dòng)的工業(yè)自動(dòng)化的出現(xiàn)，制造商可以通過(guò)將人工智能（AI）算法與機(jī)器人和機(jī)械相結(jié)合來(lái)優(yōu)化流程并達(dá)到新的效率。在此過(guò)程中，制造業(yè)每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和使用是重塑整個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵。
根據(jù)德勤近期的一份報(bào)告，制造業(yè)每年產(chǎn)生約1,812 PB（petabytes）的數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于零售、金融、通信和其他行業(yè)。這其中， AI在將這些原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的見(jiàn)解方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。越來(lái)越多的制造商開(kāi)始將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）等人工智能技術(shù)融入到他們的工業(yè)自動(dòng)化解決方案中，以便更好地分析數(shù)據(jù)并做出決策。
根據(jù)Markets and Markets的預(yù)測(cè)，全球人工智能在制造業(yè)的價(jià)值將迎來(lái)跨越式發(fā)展，預(yù)計(jì)2022年至2027年期間的年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）將高達(dá)47.9%，銷(xiāo)售額將從2022年的23億美元增長(zhǎng)到2027年的163億美元。
為什么要在制造業(yè)中采用AI？
人工智能給制造業(yè)帶來(lái)的好處是雙重的:一方面，我們看到了它為業(yè)務(wù)發(fā)展帶來(lái)前所未有的增長(zhǎng)和可擴(kuò)展性;另一方面，它也會(huì)對(duì)員工及其生產(chǎn)力和滿意度產(chǎn)生的積極影響。
01 提升生產(chǎn)效率
首先，人工智能通過(guò)優(yōu)化流程，大幅提升日常操作自動(dòng)化水平，可提高工廠的生產(chǎn)能力和效率。它帶來(lái)的好處包括通過(guò)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜或重復(fù)性任務(wù)的自動(dòng)化降低生產(chǎn)成本，消除人為失誤的風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建更具可擴(kuò)展性的生產(chǎn)線，并盡可能減少能源消耗。
02 科學(xué)預(yù)測(cè)需求
其次，人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)分析改進(jìn)決策過(guò)程，并提供科學(xué)的需求預(yù)測(cè)。眾所周知，預(yù)測(cè)庫(kù)存一直是企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中必須面對(duì)的一個(gè)難題。如今，人工智能基于使用大量的歷史數(shù)據(jù)、趨勢(shì)分析，利用正確的人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型可以成功預(yù)測(cè)企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，同時(shí)保證該項(xiàng)預(yù)測(cè)具有很高的準(zhǔn)確性，有效提升產(chǎn)品的庫(kù)存周轉(zhuǎn)率。
03 員工技能培訓(xùn)
將人工智能引入制造過(guò)程，其商業(yè)價(jià)值還體現(xiàn)在對(duì)員工技能的培訓(xùn)上。對(duì)新員工而言，人工智能可以幫助他們學(xué)習(xí)新技能和新技術(shù)，縮短入職所需的時(shí)間。此外，將人工智能用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)輸入以及創(chuàng)建表格等重復(fù)性任務(wù)，可大幅提高員工的生產(chǎn)力。
近年來(lái)，人工智能和工業(yè)自動(dòng)化均取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展、傳感器的進(jìn)步，以及計(jì)算能力的增長(zhǎng)，使得全新一代的機(jī)器人更加智能化，并且在制造過(guò)程中開(kāi)始大量使用。在管理上，借助人工智能，制造商能夠創(chuàng)建由數(shù)據(jù)決定的快速?zèng)Q策，提高流程有效性，實(shí)施精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，優(yōu)化供應(yīng)鏈，很大限度地降低運(yùn)營(yíng)成本。
為什么要在邊緣嵌入人工智能？
多年來(lái)，人工智能一直是一個(gè)以云為中心的方案，企業(yè)通常借助云的高度可擴(kuò)展計(jì)算能力來(lái)訓(xùn)練模型，在海量數(shù)據(jù)集上運(yùn)行人工智能算法等。直到近幾年，人工智能開(kāi)始從云走向邊緣，這一趨勢(shì)預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年還會(huì)加速。
根據(jù)Data Bridge mMarket Research的研究數(shù)據(jù)，2021年全球邊緣人工智能（Edge AI）硬件的市場(chǎng)價(jià)值約為7.4億美元，到2029年，這一數(shù)值將以20.65%的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）增長(zhǎng)到40.3億美元。
邊緣人工智能是將人工智能系統(tǒng)放置在離數(shù)據(jù)源更近的去中心化硬件設(shè)備上。這種方法可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，有利于在隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全，同時(shí)可有效提高本地人工智能應(yīng)用程序的性能。在制造過(guò)程自動(dòng)化實(shí)施過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要障礙是云上數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的延遲。而Edge AI通過(guò)將智能和實(shí)時(shí)處理引入到極具挑戰(zhàn)性的邊緣，改變了現(xiàn)有的工業(yè)環(huán)境，使得生產(chǎn)流程更智能、更高效、更安全。
現(xiàn)在，Edge AI正處于爆炸式增長(zhǎng)的風(fēng)口。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，75%的生成數(shù)據(jù)將在邊緣進(jìn)行處理。智能制造和工業(yè)4.0的關(guān)鍵組成部分就包括引入邊緣智能。邊緣智能將使生產(chǎn)單元中的機(jī)器能夠做出更高級(jí)別的決策，自主行動(dòng)，并提供反饋，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)缺陷。
在制造業(yè)人工智能化的背景下，如果說(shuō)AI是這場(chǎng)即將到來(lái)的科技變革的引擎，那么在其中發(fā)揮重要作用的半導(dǎo)體技術(shù)就是驅(qū)動(dòng)這場(chǎng)技術(shù)進(jìn)步的“石油”。
以NVIDIA Jetson邊緣人工智能和機(jī)器人平臺(tái)為例，該平臺(tái)中的Jetson AGX Orin Industrial模塊為惡劣環(huán)境帶來(lái)了新的計(jì)算水平，它擴(kuò)展了上一代NVIDIA Jetson AGX Xavier Industrial和商用Jetson AGX-Orin模塊的功能，為加固系統(tǒng)帶來(lái)了服務(wù)器級(jí)性能。
借助這個(gè)平臺(tái)，企業(yè)可以在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中部署人工智能和傳感器融合等方案。
Jetson AGX Orin Industrial模塊能提供高達(dá)248TOPS的AI性能，功率可在15-75W之間配置，其外形和引腳與Jetson AGX-Orin兼容，性能達(dá)到Jetson AGX-Xavier Industrial的8倍以上。
這種緊湊的模塊上系統(tǒng)（SOM）支持多個(gè)并發(fā)AI應(yīng)用管道，具有NVIDIA Ampere架構(gòu)GPU、下一代深度學(xué)習(xí)和視覺(jué)加速器、高速I(mǎi)/O和快速內(nèi)存帶寬，以及擴(kuò)展的溫度范圍、工作壽命、沖擊和振動(dòng)規(guī)格，并支持糾錯(cuò)碼（ECC）存儲(chǔ)器。面對(duì)工業(yè)環(huán)境涉及的關(guān)鍵操作和敏感數(shù)據(jù)處理，ECC通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤，確保數(shù)據(jù)的完整性。
圖1：NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial模塊（圖源：NVIDIA）
制造業(yè)中的邊緣人工智能方案
邊緣應(yīng)用解決方案通常面臨嚴(yán)格的限制，包括對(duì)設(shè)備的尺寸、重量、功率、散熱和成本等都有較苛刻的要求。到目前為止，在低功耗邊緣設(shè)備中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)一直是行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)，主因是這些設(shè)備的存儲(chǔ)和算力有限?，F(xiàn)在，Edge AI模型在保證性能的同時(shí)已經(jīng)做到足夠“輕量級(jí)”，足以應(yīng)當(dāng)工業(yè)領(lǐng)域大多數(shù)行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用。
基于輕量級(jí)的考慮，嵌入式處理器在邊緣人工智能中有著重要的作用，主要用于在有限的功率預(yù)算內(nèi)運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序。
NXP的i.MX 8M Plus應(yīng)用處理器在功耗、尺寸、處理性能和外圍集成等方面完全充分考慮了Edge AI的應(yīng)用需求，集成的神經(jīng)處理單元（NPU）更是有助于加速機(jī)器學(xué)習(xí)推理。
該NPU可以運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，用于各種任務(wù)，如人體姿勢(shì)和情緒檢測(cè)、多對(duì)象監(jiān)控、單詞/語(yǔ)音識(shí)別等。在軟件方面，恩智浦的eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器、軟件庫(kù)和推理引擎，如TensorFlow Lite、Arm NN、DeepViewRT和ONNX，這些都非常適合與i.MX 8M Plus配合使用，將大大簡(jiǎn)化應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。
圖2：i.MX 8M Plus應(yīng)用處理器
（圖源：NXP）
在工業(yè)自動(dòng)化、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）上的大規(guī)模部署，推動(dòng)了Edge AI市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)。
Maximize Market Research預(yù)計(jì)，Edge AI市場(chǎng)將從2022年的145.4億美元增長(zhǎng)到2029年的543.8億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為20.1%。
其中，邊緣計(jì)算設(shè)備、片上系統(tǒng)（SoC）和專用人工智能加速器等硬件技術(shù)的日益進(jìn)步是市場(chǎng)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素，這些硬件進(jìn)步使人工智能算法能夠在資源受限的邊緣設(shè)備上高效執(zhí)行。
此外，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全的重視以及對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不斷增長(zhǎng)的需求也是推動(dòng)Edge AI市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要因素。
機(jī)器人：AI進(jìn)入制造業(yè)的重要推手
在智能制造這場(chǎng)技術(shù)革新中，將人工智能帶入制造業(yè)的一個(gè)主要推手就是我們常常談?wù)摰臋C(jī)器人技術(shù)。傳統(tǒng)的機(jī)器人在設(shè)計(jì)上是不靈活的，通過(guò)將AI、ML和DL結(jié)合到機(jī)器人中，現(xiàn)代機(jī)器人已經(jīng)可以像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)和工作。如今，配備了AI技術(shù)的機(jī)器人可以自主導(dǎo)航，識(shí)別人類(lèi)的手勢(shì)，甚至從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，使其適用于制造、物流、醫(yī)療保健等應(yīng)用。使用先進(jìn)的AI和ML模型，機(jī)器人在生產(chǎn)車(chē)間執(zhí)行任務(wù)的速度比人類(lèi)員工要快得多，同時(shí)還能消除出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。
精確性和可重復(fù)性是衡量工業(yè)機(jī)器人的關(guān)鍵指標(biāo)?；贏I的工業(yè)機(jī)器人可與機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)緊密協(xié)作，不需要訓(xùn)練就能為機(jī)械臂找準(zhǔn)正確的位置。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常有利于提高過(guò)程的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性，提高生產(chǎn)效率。
在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域， ST Microelectronics通過(guò)與行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的合作，提供了一系列產(chǎn)品和解決方案，包括：STM32微控制器、iNEMO模塊、STSPIN電機(jī)驅(qū)動(dòng)器以及定位芯片等。
STM32H5系列是ST Microelectronics機(jī)器人解決方案中一款代表性的微控制器，它基于運(yùn)行頻率高達(dá)250MHz的32位Arm Cortex-M33內(nèi)核，兼具高性能、高安全性和高成本效益的特性，同時(shí)擁有2MB的雙存儲(chǔ)區(qū)Flash存儲(chǔ)器，640KB的SRAM，外設(shè)集成度高，可為開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)更高的設(shè)計(jì)自由度。
圖3：STM32H5系列32為微控制器
（圖源：ST Microelectronics）
為了提高集成度，ST Microelectronics的iNEMO慣性模塊在外形緊湊、穩(wěn)定可靠且易于裝配的慣性測(cè)量單元（IMU）中集成了具有補(bǔ)充作用的傳感器。
以ISM330IS為例，它采用系統(tǒng)級(jí)封裝，內(nèi)部包含一個(gè)三軸數(shù)字加速度計(jì)和一個(gè)三軸數(shù)字陀螺儀，在高性能模式下以0.59 mA的電流提供強(qiáng)勁性能，并且具有常開(kāi)的低功耗特性，支持工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供理想的運(yùn)動(dòng)體驗(yàn)。
ISM330IS還內(nèi)嵌了ST的一個(gè)新型處理器件——智能傳感器處理單元（ISPU），以支持依賴傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用。ISPU是超低功耗的高性能可編程核心，可以在邊緣執(zhí)行信號(hào)處理和AI算法。
圖4：內(nèi)置AI處理單元的
六軸運(yùn)動(dòng)傳感器ISM330IS
（圖源：ST Microelectronics）
在電機(jī)驅(qū)動(dòng)和控制方面，ST Microelectronics的STSPIN電機(jī)控制IC以模塊化、可擴(kuò)展、健壯性為開(kāi)發(fā)目標(biāo)，為設(shè)計(jì)者們提供了多種選擇。
其中的L6229是一款帶過(guò)電流保護(hù)的DMOS全集成三相電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，它采用BCD技術(shù)，將隔離的DMOS功率晶體管與CMOS和雙極電路結(jié)合在同一芯片上。該芯片包括驅(qū)動(dòng)三相無(wú)刷直流電機(jī)所需的所有電路，包括三相DMOS橋、恒定關(guān)斷時(shí)間PWM電流控制器和用于單端霍爾傳感器的解碼邏輯。
圖5：L6229三相電機(jī)驅(qū)動(dòng)內(nèi)部框圖（圖源：ST Microelectronics）
制造業(yè)人工智能的未來(lái)展望
在早期階段，自動(dòng)化和控制系統(tǒng)是人工智能的主要應(yīng)用場(chǎng)景。隨著處理能力的提高，人們創(chuàng)造了更復(fù)雜的人工智能算法，使機(jī)器能夠更精確、更有效地執(zhí)行任務(wù)。具有人工智能能力的機(jī)器人在20世紀(jì)80年代開(kāi)始出現(xiàn)，它們改造了原有的生產(chǎn)線并提高了產(chǎn)量。
近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，人工智能使智能化機(jī)器人、預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制和制造過(guò)程優(yōu)化成為可能，推動(dòng)著制造業(yè)朝著智能自動(dòng)化和智能工廠方向發(fā)展。根據(jù)德勤的報(bào)告，已有93%的制造企業(yè)相信人工智能將推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的增長(zhǎng)和創(chuàng)新，83%的受訪公司認(rèn)為人工智能已經(jīng)或?qū)?duì)其利潤(rùn)產(chǎn)生積極影響。
未來(lái)十年，人工智能有望通過(guò)先進(jìn)的自動(dòng)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)和改進(jìn)的供應(yīng)鏈來(lái)改變制造業(yè)。機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)將提高生產(chǎn)、質(zhì)量保證和安全性，從而提高金屬制造業(yè)的效率和降低成本。
市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能在不同行業(yè)的影響做了一個(gè)統(tǒng)計(jì)，信息顯示，到2035年人工智能將推動(dòng)16個(gè)行業(yè)平均1.7%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
圖6：AI作為新生產(chǎn)要素對(duì)11個(gè)行業(yè)產(chǎn)生的影響（圖源：Plant Automation Technology）
人工智能在改變制造業(yè)方面具有巨大潛力，81%的公司認(rèn)為人工智能能產(chǎn)生更好的效果，但Market Research Future所做的一項(xiàng)調(diào)查卻展現(xiàn)出不一樣的結(jié)果，目前僅有22%的企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中采用了它，人工智能的普及率仍然較低。隨著智能制造進(jìn)程的不斷深化、自動(dòng)化的激增以及科技公司不斷增加的人工智能投資，預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年該行業(yè)將出現(xiàn)高速增長(zhǎng)。
2022年全球人工智能制造市場(chǎng)價(jià)值為24.5億美元，預(yù)計(jì)到2030年將從2023年的36.1億美元增長(zhǎng)到536.9億美元，2023-2030年的復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到47.1%。
人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案正在以各種方式改變市場(chǎng)，包括智能自動(dòng)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈效率。通過(guò)采用這些技術(shù)創(chuàng)新，制造商可以達(dá)到更高的生產(chǎn)水平、效率和競(jìng)爭(zhēng)力。這種改變游戲規(guī)則的技術(shù)將徹底改變制造業(yè)，并釋放出前所未有的巨大生產(chǎn)潛力，幫助制造商在競(jìng)爭(zhēng)激烈的全球市場(chǎng)中取得成功。
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