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智能工廠的AI趨勢:從工業(yè)終端設備智能化向工廠整體智能化演進

作者:瑞薩電子中國物聯(lián)網(wǎng)及基礎設施事業(yè)部 經(jīng)理 杜灝 時間:2019-12-09 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

邊緣給工業(yè)帶來的變化

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201912/407975.htm

邊緣計算是更靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣,融合了網(wǎng)絡、計算、存儲以及應用處理能力的分布式平臺,就近提供智能服務。邊緣計算將云計算和數(shù)據(jù)存儲能力下沉到邊緣,更好地保障了應用服務的低延時、高可靠性以及數(shù)據(jù)安全。因此邊緣云計算技術(shù)將成為人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的關(guān)鍵組成部分,也將得到更大的發(fā)展,覆蓋的潛在客戶和場景將不斷出現(xiàn)。

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瑞薩電子 中國物聯(lián)網(wǎng)及基礎設施事業(yè)部 經(jīng)理 杜灝

邊緣計算的技術(shù)挑戰(zhàn)

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,技術(shù)的普及,越來越多的智能化設備走進了我們的生活?!霸O備端、云端、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)”相輔相成,共同編織成了一個完善的智能化、數(shù)字化世界。目前絕大多數(shù)智能化設備的AI學習和推理都必須依靠強大的云端計算能力來進行數(shù)據(jù)分析與算法的運作。但是,如果設備過份依賴云端進行所有AI學習和推理, 確實還存在著上傳云端過程中因網(wǎng)絡帶寬問題而產(chǎn)生的通信延遲等問題。諸如此類數(shù)據(jù)的處理挑戰(zhàn)將會在未來幾年內(nèi)進一步加劇。

瑞薩的解決方案

面向的AI發(fā)展,我們認為會以從工業(yè)終端設備智能化逐漸向工廠整體智能化的形式前進。瑞薩e-AI致力于在工業(yè)終端設備系統(tǒng)所搭載的MCU/SoC上有廣泛的應用。基于用戶的既有制造設備,瑞薩首先會提供附加AI單元的解決方案,來拓展該市場,從而使e-AI的實用性得到市場廣泛的理解,進而推進各工業(yè)終端設備的e-AI預安裝解決方案的普及,最終使瑞薩的e-AI得到廣泛的發(fā)展。

2017年7月,瑞薩電子首次推出e-AI方案,通過瑞薩電子提供的e-AI翻譯器,把客戶AI模型翻譯到C語言,然后在瑞薩電子的MCU/SoC里進行AI的終端推理功能。

2018年10月,瑞薩電子推出第二代的e-AI解決方案,將瑞薩電子獨有的DRP技術(shù)嵌入芯片,實現(xiàn)基于DRP的e-AI解決方案。DRP是執(zhí)行e-AI以及優(yōu)化最終產(chǎn)品整體性能的核心技術(shù)之一。我們有具體的對比表顯示相較于競爭對手產(chǎn)品的優(yōu)勢。與FPGA相比,DRP具有更高的靈活性和節(jié)省成本,因為算法的種類和大小可以由同一個DRP硬件進行時間復用處理。DRP的靈活性非常適合于人工智能產(chǎn)業(yè)的DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)的快速演化。此外,由于DRP是一種低時鐘速率的硬件加速器,因此其功率效率遠優(yōu)于競爭對手(如GPU)。即使是人工智能推理也不需要散熱器。




關(guān)鍵詞: AI 智能工廠

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