AI嵌入式边缘如何改写工业自动化规则

前言

暂且将云技术搁置一旁吧。毫不夸张地说，当下备受瞩目的技术突破，正发生在“边缘”领域。我们此前已多次提及“边缘”——随着工业4.0向协作性更强、更注重可持续发展的工业5.0转型，制造商们正逐步摒弃集中式数据中心，转而采用更为灵活的技术：人工智能嵌入式边缘。这绝非简单的流行术语，其在工业自动化领域的意义，堪比用量子处理器取代蒸汽机的革命性跨越。

PART 01

AI嵌入式边缘到底是什么

不妨将工厂车间想象成一个个由“小天才”组成的蜂巢。AI嵌入式边缘（Embedded Edge），指的是将人工智能直接部署到嵌入式设备中，比如传感器、控制器和微控制器。这些设备搭载的并非普通芯片，它们具备智能特性，反应迅速，能在几毫秒内独立做出决策，无需将数据回传至云端。

从预测性维护看AI嵌入式边缘的优势：由于无需依赖云端，且能实现零延迟处理，设备可实时整理并分析传感器采集到的数据。因此，那些用于监测振动、温度和压力的传感器，能有效预测故障的发生。有了AI嵌入式边缘，就如同拥有了一位24小时待命的全能质量保证工程师，所有故障都会被归类记录到近期历史档案中。

这并非纸上谈兵，欧时的众多合作伙伴，早已在该领域占据领先地位。

PART 02

工业自动化将更智能

AI嵌入式边缘将从以下几个方面，为工厂带来变革：

质量控制与机器视觉：这类系统识别缺陷的速度，比雄鹰捕捉猎物还要快。西门子已开始运用边缘人工智能技术，减少电路板检测中的误报缺陷，将错误率从80%降至20%。这一突破不仅提升了检测效率，更大幅提高了整体生产力。

施耐德电气的嵌入式AI人机界面（HMI）：其推出的房间控制器，凭借在保障舒适度的同时实现节能的优势荣获奖项。毕竟，兼顾舒适与节能，本身就是一件很酷的事。

自主机器人：协作机器人与自动导引车（AGV）正从单纯的“执行者”向具备思考能力的“决策者”进化。英飞凌的PSOC Edge平台，无需依赖云端支持，就能实现实时决策。

能源优化：降低能耗，意味着嵌入式人工智能可根据学习到的使用模式，主动调节暖通空调（HVAC）和照明系统。例如，意法半导体的STM32N6微控制器及其Neural-ART加速器，正助力企业实现更智能、更环保的生产运营。

PART 03

如何借助AI嵌入式边缘抢占先机

说实话，云技术对于工厂紧急停机、机器人路径修正这类需要即时响应的场景，会显得有些力不从心。而边缘人工智能，则能提供以下核心优势：

超低延迟：以毫秒级速度完成决策，满足即时响应需求。

减少云端数据传输：数据无需大量上传至云端，直接降低运营成本。

保障数据隐私：敏感数据在现场本地处理，有效规避泄露风险。

增强系统韧性：即便Wi-Fi网络中断，设备仍能正常运行。

不过，在部署过程中，有几点需要重点考虑：

边缘AI部署并非 “即插即用”，需要结合实际场景进行定制化调试。

边缘设备的计算能力有限，因此硬件选择需谨慎，模型优化更是关键环节。

项目管理层面：跨分布式设备更新人工智能模型，需要完善的后勤规划作为支撑。数据质量把控：若数据质量差、碎片化严重，会极大阻碍AI模型的训练进程。

PART 04

我们正迈入工业5.0

边缘人工智能将对工业自动化产生巨大影响，预计到 2031 年其市场规模将达到 2685 亿美元，复合年增长率将超过 25%。究竟是炒作还是颠覆性的变革，我们很快就会拭目以待。

那么，一些大人物在做什么呢？

西门子及其工业边缘生态系统，可实现实时质量检查和预测性维护。

施耐德电气正在将人工智能嵌入到从电网到养鱼场等各个领域，证明边缘智能不仅智能，而且可持续。

意法半导体正在通过免费工具和AutoML平台实现边缘 AI 的民主化，让开发人员无需博士学位即可部署 AI。

英飞凌正在将微控制器转变为自主决策者，其边缘人工智能快速、安全且效率惊人。

而说到边缘人工智能， NVIDIA一定是绕不开的，他们凭借强大的GPU性能拉开了序幕。凭借Jetson模块（包括全新的 Jetson AGX Thor (060-6863)） ，NVIDIA将强大的计算能力融入掌上电脑。NVIDIA让智能摄像头、自主机器人和工业物联网设备能够快速思考和行动，而无需连接到云端。它的边缘人工智能不仅拥有强大的性能，还拥有低延迟、高效率，以及足以让你的智能设备黯然失色的强大气场。

结论

AI嵌入式边缘并非是简单的技术升级，而可能是一场革命。它标志着工业领域从“被动反应”向“主动预测”、从“集中控制”向“分布式智能”的转变。随着技术不断成熟，边缘领域将不再只是数据的产生地，更会成为决策制定、创新涌现的核心区域，进而塑造制造业的未来。

本文部分内容源自RS DesignSpark平台