工業(yè)AI為FPGA和SoC帶來(lái)機會(huì )

問(wèn)：依您看，邊緣AI將給某類(lèi)工業(yè)應用帶來(lái)哪些新變化？

答：隨著(zhù)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合，AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）的概念應運而生，即AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。目前，邊緣AI正廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域，這種技術(shù)可以為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣的多傳感器分析和機器學(xué)習應用提供最低的時(shí)延、功耗和成本。在工業(yè)領(lǐng)域，當前熱門(mén)的邊緣AI應用包括工業(yè)機器人、智慧路燈、智能監控等。

Xilinx 工業(yè)、視覺(jué)、醫療及科學(xué)(ISM) 市場(chǎng)經(jīng)理 翁羽翔

機器人是工業(yè)自動(dòng)化系統的終極表現。在構建合作機器人、工業(yè)機器人或機器人的其它商業(yè)應用時(shí)，工業(yè)控制、通信、機器視覺(jué)、機器學(xué)習、人機界面、網(wǎng)絡(luò )安全和安全都是需要納入考慮范圍的關(guān)鍵技術(shù)。工業(yè)機器人包括抓取機器人和移動(dòng)機器人等，從視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)到移動(dòng)、導航，再到工業(yè)智能檢測，其中都有AI的身影。借助AI，工業(yè)機器人可以進(jìn)行圖像識別和分類(lèi)，同時(shí)還能通過(guò)采集電機的變量進(jìn)行預測性推斷，提供損壞和維修告警，從而實(shí)現電機預測和維護功能。

伴隨智慧城市的建設，許多城市基礎設施的構建也變得更加復雜。智慧路燈，也就是在城市路燈燈桿上搭載傳感器與感知設備，它的出現既是智慧城市的最佳落腳點(diǎn)，也有望迅速發(fā)展為萬(wàn)物智能互聯(lián)的接口。借助邊緣AI的應用，智慧路燈可以與通信技術(shù)、視頻監控、智能終端控制與顯示及可再生能源相結合，助力城市的信息化管理。

此外，工業(yè)監控領(lǐng)域也是一項重要應用。在工廠(chǎng)的智慧監控系統可以實(shí)現對能源數據的實(shí)時(shí)智能采集與對自動(dòng)化工業(yè)流程中的每一個(gè)步驟的全面監控。

問(wèn)：其技術(shù)挑戰是什么？

技術(shù)挑戰體現在很多方面。首先是AI技術(shù)本身，因為AI技術(shù)是基于算法之上的技術(shù)延伸。AI技術(shù)的算法迭代很快，不斷地演進(jìn)，因此，在邊緣AI技術(shù)的應用過(guò)程中會(huì )產(chǎn)生更多需求，針對不同技術(shù)領(lǐng)域的不同需求，AI本身會(huì )進(jìn)行不同方向的技術(shù)演進(jìn)。如何通過(guò)升級硬件與軟件適應快速變化的AI算法，是目前所面臨的的一大技術(shù)挑戰。

還有就是關(guān)于A(yíng)I開(kāi)發(fā)工具，因為算法的多變性與快速迭代，如何做到開(kāi)發(fā)工具的普適性與提升開(kāi)發(fā)工具的應用性，是目前AI開(kāi)發(fā)工具所面臨的難題。

在邊緣AI在工業(yè)的應用上，由于涉及到邊緣與云端的相互結合，那么必須考慮的問(wèn)題便是網(wǎng)絡(luò )傳輸帶寬的問(wèn)題。由于以往在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣設備的數據量沒(méi)有那么大，現在由于視覺(jué)技術(shù)的引入，導致傳輸數據量暴漲，這樣一來(lái)，如何在保證工業(yè)實(shí)時(shí)性的同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò )帶寬，實(shí)現與云端的實(shí)時(shí)互聯(lián)，就成為一項嚴峻的挑戰。

在機器人領(lǐng)域，因為機器人技術(shù)本身涉及到視覺(jué)與控制的結合，包括視覺(jué)控制器與3D視覺(jué)傳感器的融合，智能避障以及機械臂抓取規劃等都是機器人領(lǐng)域AI技術(shù)的主要場(chǎng)景需求與技術(shù)挑戰。

還有就是在工業(yè)領(lǐng)域，由于工業(yè)控制對于延時(shí)十分敏感，往往需要毫秒級的實(shí)時(shí)準確度，對于邊緣設備的傳輸效率要求很高。另外在工業(yè)器件的安全性上，由于采用云端互聯(lián)的模式，那么就必然存在著(zhù)被攻擊的危險，如何最大程度地保障工業(yè)設備本身的安全性與傳輸過(guò)程中的數據安全性，是目前所有廠(chǎng)商需要攻克的問(wèn)題。

最后一個(gè)就是工業(yè)領(lǐng)域本身場(chǎng)景相對惡劣，且對設備器件的功耗要求非常高。由于我們不可能在嵌入式端使用CPUGPU這類(lèi)高功耗的器件，所以工業(yè)設備的能效比問(wèn)題也是目前的一大技術(shù)挑戰。

問(wèn)：貴公司是如何解決這些難點(diǎn)的？有哪些創(chuàng )新性的解決方案推薦？ 

答：首先要說(shuō)的就是賽靈思（Xilinx）的SoC產(chǎn)品，由于采用了異構的方式，包含了硬件的單元，軟件上也可以依賴(lài)于這些硬核的單元進(jìn)行升級。無(wú)論是在傳統意義上的邏輯側，還是Arm的驅動(dòng)與OS，都可以支持遠程升級。

賽靈思下一代的Versal? ACAP（自適應計算加速平臺）搭載了AI引擎，使整個(gè)平臺所面向的編程語(yǔ)言更加靈活，支持包括C語(yǔ)言在內的多種編程語(yǔ)言。通過(guò)ACAP，在未來(lái)我們去做算法的迭代更新會(huì )更加便捷。

在軟件工具方面，賽靈思發(fā)布了Vitis統一軟件平臺，將Edge端和云端進(jìn)行了整合。Vitis可以在眾多應用程序中啟用高度優(yōu)化的特定領(lǐng)域加速器，從Amazon AWS的云數據中心部署到執行復雜任務(wù)的機器學(xué)習和智能邊緣設備，都可以使用Vitis。

萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代對于數據傳輸有著(zhù)更高的要求，在這個(gè)領(lǐng)域，賽靈思做了很多的參考案例，包括與AWS的IoT的合作實(shí)例。通過(guò)結合電機控制，將電機控制的數據與AWS的云進(jìn)行互聯(lián)，將云端的數據下發(fā)，同時(shí)進(jìn)行數據加速。在安全方面還做了與云端的互聯(lián)認證等。

面向工業(yè)的實(shí)時(shí)互聯(lián)，賽靈思推出了TSN套件的解決方案，支持百兆、千兆、甚至萬(wàn)兆的物理以太網(wǎng)。在保證帶寬的前提下，保障了數據的實(shí)時(shí)性。TSN IP是由賽靈思自主研發(fā)的，同時(shí)也有第三方合作伙伴 SoC-e，他們也可以提供多端口的面向TSN交換機產(chǎn)品的解決方案。

在工業(yè)互聯(lián)過(guò)程中必然會(huì )需要OS的支撐，目前賽靈思基于SoC平臺構建了完善的生態(tài)圈。在國內，賽靈思在實(shí)時(shí)OS領(lǐng)域上與翼輝合作，在安全OS領(lǐng)域是與凝思科技展開(kāi)相關(guān)合作。同時(shí)國外的廠(chǎng)商包括Wind River、QNX、ENEA等優(yōu)秀OS廠(chǎng)商都與賽靈思有很好的合作。

賽靈思跟許多傳感器廠(chǎng)商亦有合作，Sony最新推出的SLVS-EC接口就是和Xilinx深度定制，同時(shí)Onsemi（安森美）與賽靈思即將合作推出工業(yè)智能相機，延時(shí)可達毫秒級。這項產(chǎn)品也是目前最熱的視覺(jué)融合技術(shù)的一大體現，通過(guò)賽靈思FPGA強大的性能驅動(dòng)，賦予了工業(yè)攝像機更高的傳輸速率與處理性能。

賽靈思我們所有的Zynq SoC產(chǎn)品都符合IEC 62443安全認證規范。賽靈思對于產(chǎn)品安全方面有著(zhù)嚴格的技術(shù)把關(guān)與產(chǎn)品把控，嚴格遵守相關(guān)規范。

在 AI領(lǐng)域，賽靈思的產(chǎn)品有著(zhù)詳細的數據顯示，對比CPU與GPU，在保證靈活性的前提下，賽靈思產(chǎn)品的功耗能效要更為出色。