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根云-工業趨勢分析
返回進入到 2020 年，“新基建” 前所未有地進入到決策層的布局之中，工業互聯網和5G、AI等一同被納入“新基建”重點領域。4月20日，國家發改委首次明確了新型基礎設施的范圍，包括信息基礎設施、融合基礎設施和是創新基礎設施。對于“新基建”投資，工業互聯網建設，推進智能制造，大幅增加制造業中長期貸款，打造數字經濟新優勢都做了重要指示。
新華社旗下的《瞭望》雜志在其《“新基建” 帶來新機會》一文中認為：“新基建” 則主要指以 5G、人工智能、工業互聯網、物聯網為代表的新型基礎設施。我們看到“新基建”本質上是是信息數字化基礎設施，與傳統基建內涵不同，包括工業互聯網在內的新型基礎設施突破了“鐵公基”和工程項目為代表的基建模式.“新基建”更關注通過數字手段提升產業運營效率來帶動經濟發展。通過信息技術來改善產品和服務過程，為傳統產業注入“數字動力“，賦予數字化、網絡化、智能化內涵。
此次中央政治局會議的要求，恰逢其時，工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，可以幫助企業升級生產和服務模式、強化供應鏈掌控力、創造更多增長機會，這對于破解疫情當下的發展困境具有重要意義，對工業未來發展也會產生革命性的影響。
傳統產業數字改造和轉型是“新基建”的價值所在，在新基建大背景下，很多制造業企業開始通過激發數據這一核心驅動要素的潛能，工業制造和服務過程將會有越來越多的環節被重構和優化。
以焊接環節為例，焊接是生產制造不可或缺的一個工序，大到艦船、飛機的組裝，小到汽車、電路板的制造，都需要焊接工序的深度參與。精密焊接對于技術有著非常嚴苛的需求，熔池溫度、焊接電流、焊條直徑、運條方法、焊條角度等都需要滿足特定的要求，只有技藝熟練的高級技工才能夠勝任，而此類技工的數量嚴重不足。
因此，在工業焊接流程中，焊接執行操作需要從 “人” 轉向 “機器”，實現自動化、智能化的焊接就變得至關重要。在自動化焊接應用中，人工智能的融入可以支持機器焊接系統自主識別不同的焊接物體、形態、需求。無錫信捷電氣發布的X-SIGHT3D 機器視覺焊接方案，可以幫助制造業通過激光視覺引導系統擬合焊接軌跡，并給出 3D 坐標及焊接姿態，從而簡單、快速地識別焊縫。機器視覺可以實現比人工視覺更高的效率和完成質量、更低的綜合成本。
中國目前擁有大約 600 個輪胎制造商，每年生產約 8 億個輪胎，占全球輪胎總產量的三分之一。在這種規模上要保證產品質量的一致是個巨大挑戰。大多數公司主要依靠人工檢查，人工檢測精準性低會增加昂貴的返工成本，也會限制產量的擴大、甚至可能會造成召回問題，影響公司聲譽。
一家大型輪胎制造商決定另辟蹊徑，使用深視科技和英特爾合作開發的智能缺陷檢測系統，結果是驚人的。這家企業每天可以實時檢查 20,000 多個輪胎，在以前是由人工進行目視檢查，輪胎需要很多步的檢查，檢測的工作量巨大。如今，檢查一個產品的時間是毫秒級，所造成輪胎瑕疵的問題在生產的過程中就可以盡早解決，而不是等到輪胎下線之后，經過測試其準確率提高到了99.9% 以上。
無論是無錫信捷電氣X-SIGHT 3D 機器視覺焊接方案還是深視科技智能缺陷檢測系統，他們都在應用英特爾智慧計算的能力,通過借助AI、物聯網，視覺識別等技術，高效地幫助工人洞悉每一個微小的缺陷，實現產品質量檢測流程的升級，推動制造業企業的數字化轉型。
從工業智能化概念提出到現在近30年，為什么還不能得到廣泛推廣呢？一方面是面臨海量的生產過程數據，另一方面是終端硬件視覺內容捕獲，邊緣處理不夠及時。針對制造業普遍的現狀和問題，以信捷電氣在工業自動化、智能化探索實踐為例。信捷電氣為了幫助制造企業加速 “智慧工廠” 轉型，一開始就采用了英特爾® 酷睿™ 處理器、英特爾® FPGA、英特爾® OpenVINO™ 工具套件、并搭載創新性智能相機的 X-SIGHT 3D 機器視覺焊接解決方案，取得了出乎意料的效果。這個工具套件有3點優勢：
1、整合深度學習，加速視覺處理：深度學習是AI的一部分，信捷電氣還使用了英特爾® OpenVINO™ 工具套件來加速視覺處理算法。OpenVINO工具包為為眾多行業提供了非常強的推理功能，企業能夠輕松實現從邊緣到云端的視覺內容捕獲，利用近乎實時的數據處理速度來更快、更好地做出決策。
2、加速開發，縮短產品上市周期：OpenVINO工具包支持了異構運行，用戶只需要開發一個應用程序就可以運行在英特爾不同的硬件架構上，允許用戶去定制和開發他自己的一些深度學習的基礎庫，也允許客戶自己去添加他自己的獨有代碼，提高算法在英特爾平臺上的性能，幫助用戶縮短邊緣服務器的開發周期，大大縮短產品上市時間。
3、更加開放，更加敏捷：X-SIGHT 3D 機器視覺焊接解決方案在融合基于英特爾® 技術的機器視覺能力之后，能夠實現焊縫的激光視覺自動掃描，具備強大的自適應性。解決方案還允許新產品不斷導入，并靈活設置焊接參數。
當下是一個數據變革的時代，到目前為止，只有不到 2% 的數據經過分析。由此可見，諸如機器視覺、機器學習、深度學習等 AI 技術，還有巨大的潛力等待爆發。與此同時，2018 年的統計顯示，在整個邊緣計算的市場中，64% 的份額來自于工業領域，其中制造業占據一半天地。
在面向未來的智慧工廠內，絕大部分生產活動將由計算機程序進行控制，大多數流程化、機械化的工作將被機器所替代,更多制造過程數據將借助AI的能力被感知和發揮價值。英特爾作為工業加速器，持續向伙伴開放自己的底層AI和智慧計算能力，協同類似信捷電氣這樣的工業自動化伙伴，快速打造機器視覺+智能工業控制+柔性制造的智能工廠整體解決方案。
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