工業(yè)與AI的挑戰

　　Andreas?Mangler?（儒卓力?戰略營(yíng)銷(xiāo)和傳播總監）

　　1 邊緣AI給工業(yè)應用帶來(lái)的變化

　　人工智能（AI）以及作為AI基礎過(guò)程的機器學(xué)習（ML）將沖擊影響包括預測性維護、工業(yè)通信、機器人技術(shù)和電機控制等在內的工業(yè)應用。

　　盡管AI技術(shù)并不是什么新鮮事物，但數據的爆炸式增長(cháng)卻促使其以驚人的速度前進(jìn)，例如，在谷歌上數十億次搜索的支持下，提供了相當大的實(shí)時(shí)數據集。

　　每年，我們產(chǎn)生的數據量都會(huì )翻倍，并且據預測，在未來(lái)10年內，將有1 500億個(gè)聯(lián)網(wǎng)傳感器（超過(guò)地球人口的20倍）。由此產(chǎn)生的數據集可以幫助AI設備學(xué)習人類(lèi)的思維和感知方式。它們加快了學(xué)習速度，并允許實(shí)現數據分析的自動(dòng)化。處理的信息越多，機器學(xué)習就越準確。

　　AI決策系統可以采用一系列技術(shù)、算法、統計模型和認知能力來(lái)解決復雜且相互關(guān)聯(lián)的問(wèn)題，從而提高效率和生產(chǎn)率。

　　2 工業(yè)+AI的技術(shù)挑戰

　　在當前的計算模型中，存在3個(gè)軟件層：應用程序和服務(wù)、中間件，以及平臺。將來(lái)，這些將會(huì )被人工智能、區塊鏈，以及云和邊緣計算所取代。

　　諸如大數據、機器學(xué)習和深度學(xué)習之類(lèi)的AI技術(shù)已用于包括語(yǔ)音識別、圖像識別和用戶(hù)建模在內的應用中。它們在算法、模型和體系結構方面都取得了重大進(jìn)展。制造業(yè)、電力、運輸、醫療保健和農業(yè)等行業(yè)已開(kāi)始應用此類(lèi)技術(shù)。

　　區塊鏈是一種分布式賬本系統，作為分散數據庫，用于維護交易數據的永久性和防篡改記錄。中間件將在統一的接口中結合不同的區塊鏈實(shí)施，以易于使用。

　　邊緣計算是一種拓撲和設計，可以通過(guò)IoT和云等技術(shù)來(lái)實(shí)施，以實(shí)現新的解決方案。邊緣計算將補充當前的云計算堆棧，兩者將共同構成未來(lái)的計算平臺。

　　3 儒卓力的解決方案

　　儒卓力提供了應對這些挑戰所需的所有技術(shù)，并且在公司內部創(chuàng )建了邊緣計算專(zhuān)家組，以支持客戶(hù)開(kāi)展設計和項目。儒卓力的垂直計劃稱(chēng)為“自動(dòng)化創(chuàng )新（Innovation in Automation）”，包含了經(jīng)過(guò)認證的硬件和軟件特許經(jīng)營(yíng)合作伙伴網(wǎng)絡(luò )。

　　儒卓力的自動(dòng)化創(chuàng )新軟件合作伙伴為特定客戶(hù)開(kāi)發(fā)了基于儒卓力硬件產(chǎn)品組合（包括控件、驅動(dòng)器和傳感器）的算法和軟件，以解決傳感器融合和自動(dòng)數據分析中出現的復雜數學(xué)問(wèn)題。

　　傳感器融合在結合不同類(lèi)型的傳感器數據和信息源中扮演著(zhù)重要的角色。這意味著(zhù)用于原型設計、仿真和評估的新數學(xué)算法的設計和開(kāi)發(fā)至關(guān)重要。開(kāi)發(fā)保障標準、質(zhì)量和安全性的軟件，對于工業(yè)化非常關(guān)鍵。能夠通過(guò)基于傳感器數據的監視和實(shí)時(shí)的異常檢測，可幫助實(shí)現用戶(hù)所需的自動(dòng)數據分析。

　　本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2020年第01期第20頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。