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人類正步入一個由AI驅(qū)動的新時代。在這個時代，數(shù)據(jù)無處不在，算法日益精進，邊緣AI是一個方興未艾的市場。基于大模型的生成式AI與邊緣計算的融合應用，為企業(yè)開辟了前所未有的機遇。據(jù)Gartner預測，到2026年，80%的全球企業(yè)將使用生成式AI，50%的全球邊緣部署將包含AI。此外，到2030年，半導體的市場規(guī)模將達到1萬億美元，其背后主要的驅(qū)動力主要來自于全球各行業(yè)的數(shù)字化轉型以及人工智能結合的新機會。

邊緣AI推動工業(yè)制造的智能化變革

向邊緣計算的演進是大勢所趨。AI不僅能夠驅(qū)動數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)也將反過來支持AI的發(fā)展。據(jù)調(diào)研機構預測，到2025年，75%由企業(yè)生成的數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心或云之外進行創(chuàng)建和處理。這些數(shù)據(jù)是多模態(tài)的，包括視頻、音頻等多種形式。隨著邊緣計算與AI大模型的進一步發(fā)展成熟，工業(yè)制造正迎來新一輪轉型改革。

過去十年，我們目睹了生產(chǎn)制造從自動化邁向智能化的轉變。自動化的時候，我們解決的是盡量讓一個產(chǎn)品盡可能快、盡可能多地生產(chǎn)出來。但隨著市場需求日新月異，產(chǎn)品變化形態(tài)也在快速的改變。固定的自動化生產(chǎn)要轉化為柔性智能化的生產(chǎn)。在這個轉變過程中，如何讓工業(yè)機器像人一樣理解它要做的任務，以及執(zhí)行任務的環(huán)境，是關鍵。

機器人技術在網(wǎng)絡與邊緣的范圍內(nèi)已經(jīng)有了十幾年的歷史，而且也已經(jīng)應用到一些工業(yè)場景中。但受限于人工智能技術，傳統(tǒng)的執(zhí)行單一重復性任務的機器人已經(jīng)無法滿足未來智能制造的需求。在工業(yè)4.0的智能工廠，機器人甚至可以與人類同事進行協(xié)同互動。同時，通過配備智能攝像頭的機器，就如同擁有了智慧的眼睛，不僅可以讀取周邊環(huán)境，還可以識別產(chǎn)品標簽、采集數(shù)據(jù)，并通過機器深度學習，理解物品形狀、質(zhì)檢要求等，讓工業(yè)設備能夠“看見”，并分析生產(chǎn)制造流程、控制生產(chǎn)質(zhì)量，完成智能設計、生產(chǎn)、物流等全流程，還能夠進行獨立自主的決策。

機械臂是在工廠中經(jīng)常用到的生產(chǎn)部件，執(zhí)行的任務是一些類似于搬運、操作、抓舉任務等，比如把一個零件從A位置轉到B位置，或者將一個固定的零件實現(xiàn)固定角度的旋轉，這種旋轉往往是當任務或者環(huán)境發(fā)生變化的時候需要一個工程師給機器人做路徑規(guī)劃，做完路徑規(guī)劃之后進行運動規(guī)劃，確定在哪個點要走到的位置、速度、加速度等，完成運動規(guī)劃之后工程師要對機器人進行調(diào)校，再把相關程序上傳到機器人上。

但是自從2022年ChatGPT和多模態(tài)大模型出來之后，機器人就可以像人一樣處理自然語言的描述，并用多模態(tài)的vim去感知它周圍的環(huán)境，同時用一個大語言模型對它的任務進行解析，最終直接讓機器人執(zhí)行。機器人在機械臂和工廠中的開發(fā)范式，曾經(jīng)是機器人的工程師施教的過程，現(xiàn)在直接變成自然語言輸入。近日，在第十七屆英特爾網(wǎng)絡與邊緣計算行業(yè)大會上，展示了基于英特爾軟件平臺的機器人手臂的工作過程。機器人手臂會根據(jù)輸入指令進行相應的操作。演示中，通過鍵盤進行文本輸入，將指令發(fā)布到AI大模型。之后大模型將整個指令轉化成機器可執(zhí)行的代碼，最終形成規(guī)劃路徑的點位，推動機器人手臂進行相應的操作。據(jù)介紹，指令的輸入，可以是云識別，也可以是鍵盤輸入。系統(tǒng)方案已經(jīng)可以把整個大模型的能力和運動控制實時的能力集合在一塊板卡上，既節(jié)約了硬件的成本也降低了網(wǎng)絡傳輸?shù)难訒r性。同時和大模型能力結合，還能夠達到柔性生產(chǎn)的效果。

除了這款在工廠早已習以為常的機器人手臂之外，會上還展示了在英特爾成都工廠已經(jīng)上線的缺陷檢測方案。這套設備依托軟件定義自動化的理念，基于英特爾邊緣控制平臺，通過軟POC，將AI視覺識別和智能模塊有機結合在一起。據(jù)介紹，設備每小時大約可檢測200片托盤，檢測精度可以達到95%。晶圓切片非常小，人工肉眼是無法實現(xiàn)的，市面上很多是肉眼抽檢的方式，但存在漏檢的風險，會帶來一些成本浪費。視頻介紹表示，通過英特爾的這套在線缺陷檢測方案，實現(xiàn)了實時切片檢測，能夠在很短的時間內(nèi)在一個足球場里找到一根頭發(fā)絲。據(jù)分享，通過不斷地技術迭代，未來將能為設備故障排除提供多維度的數(shù)據(jù)查詢和分析協(xié)助。這是真正意義上的軟件定義生產(chǎn)，相信大模型在未來工廠應用還將有無限可能。

芯所及，AI無處不在

英特爾高級副總裁兼網(wǎng)絡與邊緣事業(yè)部總經(jīng)理Sachin Katti在該大會上向大家描繪了AI進化的“終極藍圖”。Sachin Katti認為，人工智能將以深遠的方式改變?nèi)虻臉I(yè)務模式，企業(yè)的AI轉型將會是一個逐步演進的過程，可以劃分為三個顯著階段:首先是AI輔助時代。在這個階段，AI作為人類的輔助工具或助手，增強人類的能力，提高工作效率。緊接著，人類將很快步入AI助手時代。企業(yè)將開發(fā)出針對特定領域的模型，通過編程讓AI代理，自主處理該領域的工作流程。最終，人類將迎來全功能AI時代。在這個時期，AI代理之間將實現(xiàn)無縫高效協(xié)作，共同執(zhí)行復雜的部門級任務，推動企業(yè)范圍內(nèi)的全面自動化。

生成式AI正在成為驅(qū)動智能發(fā)展的關鍵技術。尤其在中國，深層次人工智能是這兩年的熱議話題。據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)預測，中國生成式人工智能市場的規(guī)模在今年會達到33億美金，未來幾年會迅速翻倍發(fā)展，市場發(fā)展前景廣闊。今年7月12日，中國信通院發(fā)布的《2024全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書》中提到，全球人工智能大模型的數(shù)量已達1328個，中國占比36%。這也就意味著，中國的大模型占全球的1/3以上。

英特爾在推動邊緣AI落地的過程中，沿著兩個思路不斷前進：一個是+AI，即將AI技術整合到現(xiàn)有解決方案中；另一個則是AI+，即以AI大模型為出發(fā)點，主導各行各業(yè)的創(chuàng)新和變革。創(chuàng)新是將AI和邊緣相結合的關鍵一環(huán)。在本土的創(chuàng)新，英特爾的AI戰(zhàn)略是“酷炫”。英特爾公司副總裁兼網(wǎng)絡與邊緣事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士分享說：“憑借多樣化的芯片產(chǎn)品，包括英特爾?酷睿?處理器、英特爾?酷睿? Ultra 處理器、專為邊緣設計的英特爾銳炫?GPU、英特爾?至強?處理器等，在邊緣AI的推進中，能夠搭建起一個靈活的組合。”

對于在邊緣搭建人工智能，不管是傳統(tǒng)對人工智能的應用，到現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)，在邊緣都充滿了無限的可能和蓬勃的發(fā)展勢頭。Sachin Katti分享說：“我們可能會發(fā)現(xiàn)，智能體之間能夠相互交互，就像人類和人類在一起合作一樣，可以提供部門級的解決方案。在硅谷，我們有非常多的討論。我們認為，這個時代會非常快的到來！”

技術是推動創(chuàng)新和創(chuàng)造的核心力量。在AI引領的科技浪潮中，從運用AI 進行創(chuàng)新的“+AI時代”，到今天以AI為主導推動創(chuàng)新的“AI+時代”，越來越多的企業(yè)正在通過AI實現(xiàn)數(shù)字化轉型，以新質(zhì)生產(chǎn)力促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。