電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）根據Markets and Markets給出的統(tǒng)計數據，全球智能制造市場預計將以18.5%的年復合增長率持續(xù)增長，并于2027年達到2282億美元的市場規(guī)模。

雖然智能化升級的程度不同，但這股趨勢明顯已經席卷了整個工業(yè)市場，據統(tǒng)計，約2/3的制造商已經引入了智能生產設備，超過6成的制造業(yè)企業(yè)采用AI技術提升效率。

中國作為制造強國，已經連續(xù)占據全球制造業(yè)產值第一寶座12年，全球占比高達30%。也正因如此，中國的制造業(yè)數字化和智能化轉型擁有龐大的市場空間，如何提高這一轉型速度成了重中之重。2022英特爾工業(yè)物聯網大會上，英特爾及其合作伙伴們闡述了工業(yè)物聯網轉型智能化的市場和技術創(chuàng)新趨勢。

工業(yè)控制轉向云邊端架構

傳統(tǒng)工業(yè)控制面臨著封閉、兼容性差的問題，因此各個國家地區(qū)也紛紛開始了工業(yè)控制物聯網標準化的路線。然而在標準化的同時，新型工業(yè)控制方式也在推動更多的創(chuàng)新實踐，這尤其體現在邊緣計算上。

比如歐盟地平線2020計劃中就有針對中小型制造企業(yè)的Daedalus計劃，將分布式智能邊緣控制用于離散制造業(yè)。國內也是如此，為了給邊緣產品的研發(fā)和采購提供一個權威的參考，工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟就聯合中國信通院等各方產業(yè)參與者發(fā)起了“邊緣計算標準件計劃”，對邊緣計算平臺、邊緣服務器/一體機、邊緣網關和邊緣控制器等進行產品評測。

從現有的趨勢來看，工業(yè)現場架構轉向“云—邊—端”三層架構已經成為定數，而在邊緣端，無論是通過邊云協同還是邊緣智能來完成智能化控制，都能滿足日益復雜的工業(yè)計算要求。

對于那些布局工業(yè)級芯片、工業(yè)級傳感器、5G工業(yè)模組、TSN設備、邊緣網關的工業(yè)物聯網設備廠商來說，這無疑是一個大好時機，如何在追求TSN、實時虛擬化、跨平臺編譯等新技術的同時，兼顧邊緣計算，將是工業(yè)控制賽道的下一個賽點。

機器視覺面臨的挑戰(zhàn)

開頭我們就提到了超過6成的制造業(yè)企業(yè)使用AI技術提升效率，而他們所用的AI技術，有一大部分都是基于機器視覺的，諸如自動化機械臂、狀態(tài)監(jiān)控工業(yè)攝像頭和AGV，還有一眾預測性維護和質量檢驗等，這些應用的出現為工業(yè)視覺運控帶來了新的機遇。

盡管目前針對機器視覺的方案頻出，但也都不可避免地迎來了該行業(yè)的下一輪挑戰(zhàn)，比如終端用戶對于精度、節(jié)拍和效率的要求不斷提高；對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性不斷提高；終端使用場景多樣化，需求碎片化，非標準化；工業(yè)的數據安全開始被重視起來以及流水線的快速迭代等。



從產品陣容來看，英特爾為工業(yè)機器視覺提供了完備的解決方案，無論是酷睿、至強還是全新推出的銳炫，足以滿足不同的視覺算力需求。英特爾也和友商基于工業(yè)邊緣節(jié)點這一標準參考架構，推出了機器視覺控制器。

該控制器具備無風扇、寬溫、豐富I/O接口等特性，且該控制器基于英特爾的邊緣洞見平臺軟件框架，可借助OpenVINO工具套件實現高性能推理，從而降低系統(tǒng)生產周期，實現實時監(jiān)測和高精度。更重要的是，該控制器支持CPU與IO解耦，方便后續(xù)對CPU進行單獨升級。

對于轉型更加謹慎的工業(yè)市場來說，要他們選擇解決方案其實也就是選擇背后的生態(tài)，而英特爾已經基于oneAPI和CPU/GPU打造了一套久經考驗的軟硬件生態(tài)，對他們來說無疑也是更穩(wěn)妥的選擇。

小結

其實驅動工業(yè)物聯網智能化升級需要整個生態(tài)一起努力，并不是靠單一家廠商的芯片或邊緣設備就能實現的，工業(yè)物聯網需要從邊緣到云建立一個智能開放的平臺，解決連接、控制和新型應用多方面的需求。工業(yè)物聯網多節(jié)點多場景應用的落地，也離不開生態(tài)的通力協作。