隨著工業(yè)4.0的興起與發(fā)展，工業(yè)自動化正逐步由對機械重復(fù)一致性的追求向信息化集成、柔性智能化輸出等更好級別的數(shù)字化和智能化邁進。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、機器視覺、人工智能、大模型、云計算和邊緣計算等關(guān)鍵技術(shù)的融合，正成為推動智能制造和工業(yè)自動化發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。

在這個充滿機遇與創(chuàng)新的時代，英特爾新質(zhì)生產(chǎn)力技術(shù)生態(tài)大會近日盛大開幕。深耕本土工業(yè)市場多年，英特爾本次大會攜手眾多工業(yè)領(lǐng)域合作伙伴，展示其在智能制造領(lǐng)域豐富的軟硬件產(chǎn)品組合和算力生態(tài)，賦能本土工業(yè)市場，推動行業(yè)發(fā)展。

控匯-百軸鋰電卷繞方案

控匯基于第 12 代英特爾酷睿 移動式處理器的百軸鋰電卷繞機，搭載控匯的工控機以及視覺糾偏軟件系統(tǒng)，使用英特爾實時控制優(yōu)化和視覺算子優(yōu)化功能，實現(xiàn)模擬鋰電池生產(chǎn)主要工藝環(huán)節(jié)-卷繞。該方案可廣泛應(yīng)用于鋰電池生產(chǎn)制程和其他視覺和運動控制復(fù)合控制場景，特別適合工業(yè)離散控制場景。

利珀-晶圓視覺定位方案

針對第12代英特爾酷睿 臺式機處理器的最新特性，利珀通用視覺算法平臺 Intelliblink 通過英特爾計算機視覺優(yōu)化參考實踐，充分發(fā)揮了第12代英特爾 酷睿 處理器多核及 AVX2 SIMD 指令集的能力，使算法速度得以顯著提升，并在半導(dǎo)體晶圓檢測的 DIE 定位方面得到廣泛應(yīng)用。

基于大模型的異常檢測方案

在工業(yè)質(zhì)量檢測中，針對缺陷樣本稀缺或數(shù)據(jù)隱私問題，英特爾提出了一種基于大模型的零樣本/少樣本異常檢測方案。利用IntelOpenVINO 工具套件優(yōu)化模型推理，可靈活部署在英特爾獨立或集成顯卡上，滿足不同性能和成本需求。該方案展示了在第12代英特爾酷睿 處理器和英特爾銳炫 A770 顯卡上的部署效果。

基于具身智能技的機械手臂控制方案

基于英特爾酷睿 Ultra移動式處理器的 AI 與實時控制負(fù)載整合解決方案。利用該處理器的異構(gòu)架構(gòu)（CPU + iGPU + NPU）以及英特爾工業(yè)邊緣控制平臺（ECI）提供的軟件平臺，本方案實現(xiàn)了將 AI 任務(wù)（包括語音到文本的識別、LLM 機器人任務(wù)規(guī)劃與代碼生成、VLM 圖像分割與檢測）與機械臂的實時控制任務(wù)在同一芯片平臺上運行，在確保實現(xiàn)控制任務(wù)的確定性實時性能的同時，也顯著提升了人工智能負(fù)載的執(zhí)行效率。

英特爾成都基地

托盤檢測與分類

在芯片封裝測試過程中，托盤缺陷的人工目檢耗時且易出錯，難以滿足高效生產(chǎn)需求。英特爾與合作伙伴研發(fā)了一套托盤自動化檢查設(shè)備，采用英特爾酷睿 i7處理器，集成圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。基于英特爾邊緣控制平臺（ECI），通過軟件實現(xiàn)的可編程邏輯控制器（軟PLC），將人工智能、視覺識別和運動控制模塊結(jié)合，實現(xiàn)全自動托盤缺陷檢測和分類，大幅提升了檢測效率和準(zhǔn)確性。

基于工業(yè)視覺的人機工程守護系統(tǒng)

在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，員工常面臨人體工程學(xué)風(fēng)險，如搬運、裝配和檢查等工作中的不良姿勢和重復(fù)動作，容易導(dǎo)致肌肉勞損和職業(yè)傷害。傳統(tǒng)的風(fēng)險評估方法低效且存在主觀偏差。為解決這一問題，基于新一代英特爾酷睿Ultra處理器和計算視覺技術(shù)，實現(xiàn)更實時、更準(zhǔn)確的人體工學(xué)風(fēng)險評估。該系統(tǒng)只需一個攝像頭，無需穿戴設(shè)備或打斷工作，通過智能捕捉人體動作和姿態(tài)估計算法，預(yù)估關(guān)節(jié)點信息。后臺數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)智能報警及一站式人體工學(xué)監(jiān)測報告生成，保護員工健康，降低企業(yè)職業(yè)健康安全風(fēng)險。

5G毫米波專網(wǎng)精準(zhǔn)時空自主物流系統(tǒng)

在物流運輸系統(tǒng)中，運營商提供的公用網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航常導(dǎo)致機器人掉線，影響效率。實地測量顯示，公網(wǎng)延遲大多超過100毫秒，導(dǎo)致導(dǎo)航信號丟失，無法支持物料小車的空間探測定位和運行可視化。基于Intel Smart Edge和Intel FlexRAN 平臺，英特爾 酷睿 i3 處理器，接入5G毫米波網(wǎng)絡(luò)，整合資源，實現(xiàn)了物料搬運系統(tǒng)零掉線、24小時在線，并實現(xiàn)了運行可視化。

AI驅(qū)動的工業(yè)先進控制

在英特爾成都封裝測試工廠中，設(shè)備是核心基石，但存在兩個主要痛點：定期維護耗時耗人且無法精準(zhǔn)解決所有隱患，突發(fā)性故障會直接影響生產(chǎn)計劃。為解決這些問題，我們通過采集異常情況下的核心工況及水路數(shù)據(jù)，結(jié)合英特爾高算力硬件產(chǎn)品，包括第4代英特爾至強服務(wù)器、第14代英特爾酷睿 處理器、英特爾Flex GPU系列，以及英特爾自有的推理套件IntelOpenVINO ，基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析建立多變量預(yù)測性模型（MPC），實現(xiàn)對設(shè)備健康的預(yù)測性報警。這一方案大大減少了非計劃故障停機，降低了維護成本，提高了設(shè)備使用率。

基于協(xié)作機器人的自動化缺陷檢測系統(tǒng)

在半導(dǎo)體封測工廠中，每年需要手動檢查成千上萬個零件，現(xiàn)有的人工檢查不僅消耗大量人力資源，還存在缺陷漏檢的質(zhì)量風(fēng)險。為解決這一問題，英特爾基于強大的計算機視覺平臺IntelGeti 和IntelOpenVINO ，結(jié)合英特爾酷睿 i9處理器及協(xié)作機器人（Cobot）系統(tǒng)，開發(fā)出了一套高拓展性、高精度、全自動化的實時缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過協(xié)作機器人和高精度攝像機的組合，靈活適用于半導(dǎo)體生產(chǎn)工藝的各個環(huán)節(jié)，用戶可以自定義檢測場景及部件。IntelGeti 和IntelOpenVINO 使用前沿的人工智能技術(shù)，快速構(gòu)建模型，迭代算法，優(yōu)化結(jié)果，實現(xiàn)針對各個場景下特定缺陷的自動高精度檢測。

基于AI的QVM全自動檢測系統(tǒng)

在半導(dǎo)體行業(yè)中，QVM（半自動檢測設(shè)備）被廣泛用于激光劃線后的質(zhì)量檢測。然而，現(xiàn)有的人工檢測流程效率低下，還存在漏檢的風(fēng)險。為了解決這一問題，英特爾截取人眼檢測視頻信號，接入采集卡，并加裝英特爾硬件平臺。利用IntelEIS、Geti 和Tiber Edge Platform，開發(fā)出了一套AI解決方案以實現(xiàn)全自動檢測，檢測精度達(dá)到99%。這一系統(tǒng)不僅顯著提高了工廠流程效率，還保證了工藝質(zhì)量。

晶圓在線高精度缺陷檢測

在集成電路制造過程中，晶圓表面缺陷的檢測是提升良率和管控質(zhì)量的關(guān)鍵。傳統(tǒng)人工檢測方法存在漏檢和錯檢風(fēng)險，且效率低下。為解決這一問題，英特爾開發(fā)了一套基于第12代英特爾酷睿 處理器、英特爾銳炫A770顯卡、IntelOpenVINO 和OneAPI的晶圓在線高精度缺陷檢測方案。該方案利用超高精度線掃描相機和AI模型，在CPU+GPU硬件框架下，實現(xiàn)了晶圓表面高精度圖像的快速處理和缺陷檢測。目前，該方案已在英特爾全球多個工廠大規(guī)模部署，顯著提升了缺陷管控能力，全面替代了人工目檢，大幅提高了生產(chǎn)效率并降低了制造成本。

新質(zhì)生產(chǎn)力不僅是經(jīng)濟增長的引擎，更是推動社會全面進步的重要力量。展望未來，英特爾將繼續(xù)和產(chǎn)業(yè)攜手共進，勇于創(chuàng)新，提供滿足本體需求的定制化產(chǎn)品和解決方案，共同開創(chuàng)一個更加繁榮、和諧和可持續(xù)的美好世界。