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工业4.0的下一进程——AIoT

作者:石林才2019。07。25阅读 1167

  AIoT人工智能物联网,其实这是2017年才开始兴起,然后一直风靡到现在的物联热词。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化。 

  在研华科技(中国)总经理罗焕城看来,AIoT是AI与IoT在实际应用中自然而然的落地融合。AI本身并不是一个新事物,在几十年前就已经提出。但是限于以前的技术水平,AI并没有得到实际应用。随着最近几年智能语音技术、智能图像技术以及GPU(图形处理器)等新技术的发展,以及对机器智能需求的提升,AI再次成为热点。而IoT自十多年前被提出之后,在工业领域一直也没有得到广泛应用。如今,当AI遇上了IoT,两者相辅相成,开启了智能物联无限大的想象空间,也开启了AI和IoT在应用层面更多的可能性。
  “从工业3.0到工业4.0,需要经过自动化和省力化、机台联机和资料采集、MES与生产信息可视化、大数据分析和预防性维护最终实现智能化等阶段,而AI在大数据分析和最终的智能化阶段起主导作用。” 罗焕城进一步表示,“随着技术和基础建设的进一步完善,AI与IoT的深度融合将会带来新一轮科技革命与产业升级,这也是最为火热的工业4.0的下一进程。” 
  五大应用层级确保AIoT成功实施 
  AIoT的实现简单来说包含两个部分,一个部分是数据采集,一个是训练推理。那具体到项目实施时究竟是什么样的路径呢?研华对AIoT其实早已不是停留在概念阶段,而是有了一套完整清晰的实时路径和解决方案。
  研华科技工业物联网事业群正版马会免费资料大全经理王立扬将AIoT项目部署实施过程细分为项目提案、数据处理、算法训练、功能验证和应用对接五个阶段。而在这五个阶段研华都已有成熟的解决方案。 
  1项目提案阶段,
  用户需要明确项目的目的、架构的规划以及数据的采集等。研华30多年来累积的现场感知层的设备,以及推理工控机或服务器和数据训练端的深度学习服务器等硬件,可完美满足各种情境的应用。 
  2数据处理阶段,
  研华提供了细分行业的影像自动卷标工具,大大减轻原始海量数据做数据标签的人工工作量,并且有效地提升数据精准率和质量,从而加速整个AIoT项目的实施进度。 
  3算法训练阶段,
  研华首先有WISE-PaaS工业物联网云平台,数据到达云平台后,可通过仪表板将数据图形化,让客户直观了解数据状况以及需要优化的地方。另外,WISE-PaaS平台上面还专门有一个叫AFS人工智能框架工具,利用这个工具,数据科学家只要专心在算法开发上面而无需考虑底层架构或者硬件平台www.afflogin.com,进而加速算法模型的开发。 
  4当算法模型训练完之后,
  需要用实际数据预先运行进行验证。在验证阶段就会涉及到精通行业知识的合作伙伴的选择以及成本的预估。为此,研华在这个阶段提供了一个智能物联网软件商城,把过去做的好的项目放到商城里,提供每个项目的项目方案、集成商、软件提供商等信息,这样就可以让用户快速找到合作伙伴。 
  5最后的应用对接阶段www.afflogin.com
  研华会提供实时容错保护。由于最终AI的导入,可能只是一台小小的装有算法模型的工控机,如果因为故障导致前功尽弃就太不划算了www。cechina。cn,所以研华会提供容错架构热备的两台设备,以保证AIoT项目的安全。 

  打通AIoT落地的最后一公里
  对于AI项目来说,性能强大的计算能力是必不可少的。这其中,工业服务器是计算能力的主要承担者。
  以工控机起家的研华做起工业服务器来有天生优势,无论是边缘端的AI服务器,还是云端的私有云服务器,研华都早有布局。
  研华科技网络通信事业群正版马会免费资料大全经理江孟璋,用了一个形象的比喻来说明服务器之于AIoT的重要性。“AI就像一辆很炫的汽车,而服务器就像是高速公路。如果高速公路的路况不好,那即使是跑车也是跑不快的。”
  研华与AI芯片领域最为领先的厂商英特尔、英伟达、赛灵思和伟萨科技都有合作,研华目前已推出一系列: 
  ◆从推理到训练的超高密度运算云端GPU服务器; 
  ◆基于英伟达Jetson平台开发的边缘AI计算服务器; 
  ◆应用在DNA基因测序领域的SKY-7221L服务器; 
  ◆基于赛灵思FPGA的应用于AI视频智能辨识的VEGA系列加速器; 
  ◆WISE-Stack私有云平台; 
  其中,WISE-Stack私有云平台,整合了工业级服务器与WISE-PaaS云平台,用户除了拥有与公有云相同的体验及完整的开发工具之外,还可完全控制网络链接的机制,并自主管理其数据资产,放心地将数据及 AI模型存于WISE-Stack私有云环境中。
  从现场端的推理服务器到云端的深度学习服务器,再到WISE-Stack私有云平台,研华已经为AI落地应用的最后一公里做好全面的硬件准备。 
  AI领域 
  针对AI领域,研华不仅有了训练推理一站式解决方案,并且在数据加速分析上也有完整的产业应用方案。王立扬介绍了研华AIoT的一个最新案例,是在新西兰给西洋梨筛选建制项目,通过机器视觉对大批量西洋梨进行识别、训练学习,然后自动筛选出不同等级的西洋梨。同时,通过长时间的影像分析,将每批西洋梨生长的环境天气、湿度、阳光等和质量等级进行交叉对比,可以帮助水果商不断改善环境因素来提高西洋梨的等级。相比传统直接用机器视觉来挑选,融入AI的方案不但更加智能、准确,而且还有更重要的增值功能。 
  制造领域 
  在制造业,AI应用的比较多的场合是AOI机器视觉检测。王立扬介绍说,研华有一个做手机镜头的客户,以前都是在现场通过AOI照片之后,自动上传到后台,然后在后台通过人工来做检测分析。而现在随着检测精度要求越来越高,检测的项目越来越多,人工检测已经很难满足要求了。因此研华采用了受过模型训练的机器视觉来拍照检测,人工只做一些辅助检测的工作2019年马会全年资料版权所有,这样不但减轻人工检测的难度,而且更加高效、更加精确。
  AI虽然还处于刚刚兴起的阶段,但是全球领先的AI厂商都已经投身其中,每个行业AI不断地落地应用已成为大势所趋。而我们也欣喜地看到,凭着清晰的实施路径,一站式的软硬件解决方案,多个领域的先行落地应用CONTROL ENGINEERING China版权所有,研华AIoT也正迈着稳健的步伐沿着产业智能化的大道向我们走来! 

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