邊緣AI崛起

在萬物互聯(lián)、數(shù)據(jù)激增的新時(shí)代，我們正站在工業(yè)4.0“黃金時(shí)刻”的前沿。邊緣AI作為推動(dòng)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心力量，正在以驚人的速度嶄露頭角，成為實(shí)現(xiàn)更高效、智能化生產(chǎn)的關(guān)鍵引擎。尤其值得注意的是，“邊緣AI小模型”的崛起，正引領(lǐng)著這一變革走向更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域，開啟了設(shè)備自主“思考”的新時(shí)代。

邊緣計(jì)算：讓機(jī)器“大腦”變得更聰明、更快捷

在傳統(tǒng)工業(yè)中，我們習(xí)慣于將數(shù)據(jù)傳回云端分析、處理，再返回指令給機(jī)器。這種做法雖然很安全，但延遲較高，就如同打電話給技術(shù)支持，往往需要等待一段時(shí)間才能得到答復(fù)。試想如果生產(chǎn)線停機(jī)了，你能忍得住這段“空白期”嗎？

這一問題如何破？很簡(jiǎn)單，升級(jí)你的設(shè)備大腦——讓它直接在現(xiàn)場(chǎng)做決定！這就是邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)所在，它把計(jì)算任務(wù)從遠(yuǎn)程服務(wù)器“搬到了”設(shè)備旁邊，實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，瞬間響應(yīng)。

但僅僅這樣還不夠，如果我們讓邊緣計(jì)算變得更“聰明”一些呢？能否發(fā)揮大模型的潛力？提到大模型時(shí)，很多人可能會(huì)想到像ChatGPT這樣的大型AI系統(tǒng)，它們需要數(shù)百萬甚至數(shù)千萬的數(shù)據(jù)樣本，以及強(qiáng)大的算力和大量能源，這些因素往往讓人望而卻步。那么，對(duì)于中小型企業(yè)，或者那些需要特定產(chǎn)品監(jiān)控的應(yīng)用場(chǎng)景，怎么辦？你難道真的要從每臺(tái)機(jī)器采集上萬條數(shù)據(jù)？

不用擔(dān)心，安富利給你帶來了“黑科技”！

訓(xùn)練AI，不再是大數(shù)據(jù)的專屬派對(duì)

安富利的歐洲半導(dǎo)體專業(yè)部門Avnet Silica，與Deep Vision Consulting合作開發(fā)了一種深度視覺檢測(cè)（DVI）系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在邊緣訓(xùn)練AI模型的夢(mèng)想。與傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練方式不同，DVI系統(tǒng)能夠利用生產(chǎn)線上的少量樣本數(shù)據(jù)，在邊緣進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。這些訓(xùn)練僅限于被檢查的特定產(chǎn)品，就像教一個(gè)孩子學(xué)會(huì)識(shí)別水果，給他看幾種水果，他很快就能分辨出橙子和蘋果的區(qū)別。這種方式不僅節(jié)省了數(shù)據(jù)采集的成本和時(shí)間，還能高效、準(zhǔn)確地完成任務(wù)。

DVI系統(tǒng)基于NXP的 i.MX 8M Plus和i.MX 9應(yīng)用處理器，其中內(nèi)置了NXP的神經(jīng)處理單元（NPU）。NPU是一種專門優(yōu)化的硬件單元，能夠高效地執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，支持AI訓(xùn)練和推理。

邊緣AI最具潛力的應(yīng)用之一就是預(yù)測(cè)性維護(hù)。傳統(tǒng)的維護(hù)方式往往依賴于周期性檢查，或者在設(shè)備故障后才進(jìn)行修復(fù)，這種方式既浪費(fèi)了人力物力，又可能導(dǎo)致不必要的停機(jī)。例如，在電機(jī)和風(fēng)扇等關(guān)鍵設(shè)備上，邊緣AI可以通過對(duì)振動(dòng)頻率、溫度變化等信號(hào)的實(shí)時(shí)分析，預(yù)測(cè)設(shè)備的潛在故障并提前發(fā)出警報(bào)。這樣，企業(yè)可以及時(shí)安排維修，避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)線停工和高昂的維修費(fèi)用。

當(dāng)然，對(duì)于持續(xù)在線預(yù)測(cè)性維護(hù)而言，視覺技術(shù)是至關(guān)重要的一環(huán)。DVI解決方案中所使用的圖像傳感器和鏡頭主要在可見光譜范圍內(nèi)工作，但該設(shè)計(jì)也支持使用紅外、紫外線或X射線傳感器。該系統(tǒng)會(huì)根據(jù)所檢測(cè)樣品的圖像計(jì)算異常分?jǐn)?shù)，表示缺陷的嚴(yán)重程度。用戶可以根據(jù)定義的“好”與“壞”標(biāo)準(zhǔn)，或設(shè)定與故障發(fā)生之間的閾值，來調(diào)節(jié)系統(tǒng)的靈敏度。同時(shí)，圖像可以被標(biāo)注，以顯示具體的缺陷位置和類型。

低功耗，邊緣計(jì)算的永續(xù)命脈

盡管邊緣計(jì)算帶來了諸多好處，但其中一個(gè)永恒且不可忽視的話題便是：低功耗。從工業(yè)生產(chǎn)到個(gè)人消費(fèi)，低功耗技術(shù)已經(jīng)成為邊緣計(jì)算不可或缺的一部分。

為什么“低功耗”在邊緣計(jì)算中如此重要？一方面，邊緣設(shè)備往往部署在離用戶或機(jī)器較近的地方，很多時(shí)候它們難以接入穩(wěn)定的電力供應(yīng)。另一方面，很多邊緣設(shè)備是需要24小時(shí)全天候工作的，如智能監(jiān)控、工業(yè)傳感器等，過高的功耗會(huì)導(dǎo)致頻繁充電或電池更換，從而增加運(yùn)維成本。

如何實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的低功耗？安富利的DVI系統(tǒng)解決方案基于NXP i.MX 8M Plus和i.MX 9應(yīng)用處理器，這些處理器具有低功耗的特性，非常適合基于邊緣的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。這種基于邊緣計(jì)算的低功耗解決方案，不僅有效提高了AI模型的響應(yīng)速度和處理能力，還為中小型企業(yè)提供了一個(gè)高效、可擴(kuò)展的智能化工具。

未來已來，智能制造不再是幻想

邊緣AI，正在重新定義工業(yè)生產(chǎn)的智能化時(shí)代。從邊緣計(jì)算到少量樣本訓(xùn)練，再到低功耗的NPU加持，我們已經(jīng)逐步進(jìn)入了一個(gè)設(shè)備能自我“思考”、自動(dòng)調(diào)整的新時(shí)代，機(jī)器不再只是“機(jī)械”的工作。未來的工廠，將不再是簡(jiǎn)單的生產(chǎn)線，而是一個(gè)擁有超級(jí)智能大腦的生態(tài)系統(tǒng)。

這一切的創(chuàng)新和改變，都為未來的智能制造鋪平了道路。想象一下，當(dāng)每臺(tái)機(jī)器都能“預(yù)知”自己的故障，主動(dòng)進(jìn)行修復(fù)或警報(bào)，生產(chǎn)線將不再是單調(diào)的流水作業(yè)，而是一個(gè)智能、高效、自動(dòng)化的未來工廠。如今，越來越多的如安富利這樣的企業(yè)正在推動(dòng)這一變革，讓我們離“智能制造”的未來更近一步。