芯片拐點已到，機器人協同交互讓邊緣AI釋放新質生產力
2024-08-01 10:45:34 周菊香，EETOP人類正步入一個由AI驅動的新時代。在這個時代，數據無處不在，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，為企業開辟了前所未有的機遇。據Gartner預測，到2026年，80%的全球企業將使用生成式AI，50%的全球邊緣部署將包含AI。此外，到2030年，半導體的市場規模將達到1萬億美元，其背后主要的驅動力主要來自于全球各行業的數字化轉型以及人工智能結合的新機會。
邊緣AI推動工業制造的智能化變革
向邊緣計算的演進是大勢所趨。AI不僅能夠驅動數據，而且數據也將反過來支持AI的發展。據調研機構預測，到2025年，75%由企業生成的數據將在傳統數據中心或云之外進行創建和處理。這些數據是多模態的，包括視頻、音頻等多種形式。隨著邊緣計算與AI大模型的進一步發展成熟，工業制造正迎來新一輪轉型改革。
過去十年，我們目睹了生產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品盡可能快、盡可能多地生產出來。但隨著市場需求日新月異，產品變化形態也在快速的改變。固定的自動化生產要轉化為柔性智能化的生產。在這個轉變過程中，如何讓工業機器像人一樣理解它要做的任務，以及執行任務的環境，是關鍵。
機器人技術在網絡與邊緣的范圍內已經有了十幾年的歷史，而且也已經應用到一些工業場景中。但受限于人工智能技術，傳統的執行單一重復性任務的機器人已經無法滿足未來智能制造的需求。在工業4.0的智能工廠，機器人甚至可以與人類同事進行協同互動。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境，還可以識別產品標簽、采集數據，并通過機器深度學習，理解物品形狀、質檢要求等，讓工業設備能夠“看見”，并分析生產制造流程、控制生產質量，完成智能設計、生產、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常用到的生產部件，執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固定角度的旋轉，這種旋轉往往是當任務或者環境發生變化的時候需要一個工程師給機器人做路徑規劃，做完路徑規劃之后進行運動規劃，確定在哪個點要走到的位置、速度、加速度等，完成運動規劃之后工程師要對機器人進行調校，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，并用多模態的vim去感知它周圍的環境，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行。機器人在機械臂和工廠中的開發范式，曾經是機器人的工程師施教的過程，現在直接變成自然語言輸入。近日，在第十七屆英特爾網絡與邊緣計算行業大會上，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，將指令發布到AI大模型。之后大模型將整個指令轉化成機器可執行的代碼，最終形成規劃路徑的點位，推動機器人手臂進行相應的操作。據介紹，指令的輸入，可以是云識別，也可以是鍵盤輸入。系統方案已經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，既節約了硬件的成本也降低了網絡傳輸的延時性。同時和大模型能力結合，還能夠達到柔性生產的效果。
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，實現了實時切片檢測，能夠在很短的時間內在一個足球場里找到一根頭發絲。據分享，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據查詢和分析協助。這是真正意義上的軟件定義生產，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絡與邊緣事業部總經理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全球的業務模式，企業的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。企業將開發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代理之間將實現無縫高效協作，共同執行復雜的部門級任務，推動企業范圍內的全面自動化。
生成式AI正在成為驅動智能發展的關鍵技術。尤其在中國，深層次人工智能是這兩年的熱議話題。據行業數據預測，中國生成式人工智能市場的規模在今年會達到33億美金，未來幾年會迅速翻倍發展，市場發展前景廣闊。今年7月12日，中國信通院發布的《2024全球數字經濟白皮書》中提到，全球人工智能大模型的數量已達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技術整合到現有解決方案中；另一個則是AI+，即以AI大模型為出發點，主導各行各業的創新和變革。創新是將AI和邊緣相結合的關鍵一環。在本土的創新，英特爾的AI戰略是“酷炫”。英特爾公司副總裁兼網絡與邊緣事業部中國區總經理陳偉博士分享說：“憑借多樣化的芯片產品，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，不管是傳統對人工智能的應用，到現在的大數據，在邊緣都充滿了無限的可能和蓬勃的發展勢頭。Sachin Katti分享說：“我們可能會發現，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！”
技術是推動創新和創造的核心力量。在AI引領的科技浪潮中，從運用AI 進行創新的“+AI時代”，到今天以AI為主導推動創新的“AI+時代”，越來越多的企業正在通過AI實現數字化轉型，以新質生產力促進產業高質量發展。
