工業AI智能體的出現，正在打破傳統工業系統的規則預設局限，開辟了從“流程驅動”轉向“智能驅動”的全新發展模式。正是在這一背景下，物聯網智庫與研華科技(ji)董事(shi)長劉克振、研華科技(ji)工(gong)(gong)業云研發總監康(kang)寧的展開了一場關于“工(gong)(gong)業智能(neng)體時(shi)代(dai)”的深度對(dui)談。
在(zai)(zai)上(shang)一(yi)期的(de)(de)交流中我(wo)們了解到，AI智(zhi)能體正在(zai)(zai)以(yi)出乎(hu)意料的(de)(de)速度快速崛起(qi)，落(luo)到工業(ye)領(ling)域，智(zhi)能體通(tong)過更(geng)(geng)全面的(de)(de)數(shu)據(ju)、更(geng)(geng)精細的(de)(de)模型、更(geng)(geng)強大邊緣計算重(zhong)構工業(ye)智(zhi)能的(de)(de)底層邏輯(ji)，用自主認知(zhi)驅(qu)動場景的(de)(de)智(zhi)能化能力提升。
可以說(shuo)，工(gong)業(ye)AI智(zhi)(zhi)(zhi)能體的引(yin)入，是一次系統(tong)架構(gou)(gou)與(yu)智(zhi)(zhi)(zhi)能邏輯的躍遷(qian)。我們現在正處(chu)在這樣一個(ge)歷史轉(zhuan)折點上(shang)，智(zhi)(zhi)(zhi)能體與(yu)邊緣計算的結合(he)構(gou)(gou)筑起工(gong)業(ye)場(chang)景(jing)里的智(zhi)(zhi)(zhi)能中(zhong)樞，完成數據從(cong)感(gan)知(zhi)、匯總到自主決策，甚至(zhi)執行(xing)端到端的閉環，推動工(gong)業(ye)系統(tong)從(cong)封閉的局部優化邁(mai)向開放且定制的全場(chang)景(jing)智(zhi)(zhi)(zhi)能。
本文(wen)將繼續(xu)梳理后續(xu)訪談部分核心內容，探討工業智(zhi)能體(ti)對軟硬件(jian)平臺的(de)需(xu)求，以及(ji)如何構(gou)建起(qi)工業智(zhi)能體(ti)生(sheng)態體(ti)系(xi)促(cu)進產業鏈加速發展。
從邊緣計算到WISE-Edge，軟硬整合賦能智能體應用
此前文章中提到(dao)過，在工業(ye)智能體時代(dai)，模型技術能結合(he)全面(mian)行(xing)業(ye)知(zhi)識進(jin)行(xing)決策(ce)，具備感知(zhi)與執(zhi)(zhi)行(xing)能力(li)的智能體基(ji)于自(zi)主(zhu)(zhu)認(ren)知(zhi)進(jin)行(xing)決策(ce)與任務執(zhi)(zhi)行(xing)，工業(ye)智能實體在感知(zhi)、決策(ce)、執(zhi)(zhi)行(xing)環節上做到(dao)了自(zi)主(zhu)(zhu)閉環。
工業智(zhi)能體(ti)涉及(ji)的(de)(de)核(he)心(xin)(xin)技(ji)術圍(wei)繞著(zhu)邊(bian)緣計算、實時(shi)響應(ying)、基于(yu)數據的(de)(de)自主決(jue)策等方向(xiang)展開，其中邊(bian)緣計算硬件(jian)帶來的(de)(de)本地實時(shi)數據處理、基于(yu)行(xing)業應(ying)用(yong)的(de)(de)細化AI模型(xing)、適(shi)配具體(ti)場景應(ying)用(yong)的(de)(de)AI軟(ruan)件(jian)整合平臺與應(ying)用(yong)套件(jian)是(shi)構建智(zhi)能體(ti)的(de)(de)幾個核(he)心(xin)(xin)模塊。
邊緣計算硬件自然是最基礎的算力底座，沒有算力智能化功能就沒有實現前提。邊緣計算硬件是研華科技深耕已久的賽道，目前圍繞工業智能體的算力需求正在開發如Edge AI加速模塊、Edge AI服務器等產品，并與主流芯片廠商共(gong)同開發(fa)高效能(neng)邊緣AI計算平臺。
除了在(zai)硬(ying)件(jian)賽道上持續耕耘，研(yan)(yan)華科(ke)技(ji)董事長(chang)劉克振表示軟(ruan)(ruan)硬(ying)件(jian)融合是研(yan)(yan)華堅定的(de)(de)(de)愿景(jing)，“早在(zai)AI還沒有(you)(you)出現(xian)(xian)時，研(yan)(yan)華科(ke)技(ji)就(jiu)已經開(kai)始針對行(xing)業(ye)(ye)應(ying)用開(kai)發相關套件(jian)”，而(er)現(xian)(xian)在(zai)研(yan)(yan)華正在(zai)大力推進WISE-Edge鏈接邊緣(yuan)端的(de)(de)(de)軟(ruan)(ruan)硬(ying)整(zheng)合策略(lve)。在(zai)整(zheng)個(ge)WISE-Edge的(de)(de)(de)布局上，研(yan)(yan)華科(ke)技(ji)將其(qi)劃分為Containers、APIs、Applications三個(ge)層級，通過(guo)這(zhe)種模(mo)組化的(de)(de)(de)軟(ruan)(ruan)件(jian)套件(jian)方案(an)降(jiang)低(di)智能體軟(ruan)(ruan)件(jian)部署的(de)(de)(de)難度。他認為“硬(ying)件(jian)與應(ying)用軟(ruan)(ruan)件(jian)的(de)(de)(de)打造具(ju)有(you)(you)產(chan)業(ye)(ye)變革的(de)(de)(de)重大意義(yi)，這(zhe)些圍繞(rao)工業(ye)(ye)智能體核心(xin)技(ji)術(shu)體系的(de)(de)(de)軟(ruan)(ruan)硬(ying)整(zheng)合產(chan)品搭建(jian)了一個(ge)讓(rang)AI快速(su)進入(ru)到工業(ye)(ye)應(ying)用的(de)(de)(de)橋(qiao)梁”。
在Containers層級，App Dev Libraries、Microservices、OS & Driver Base被整合(he)進一個Container中(zhong)。針對不(bu)同(tong)芯片的系統(tong)功能，研華(hua)科技將推出數十種(zhong)不(bu)同(tong)的Container。“這(zhe)種(zhong)全(quan)面的整合(he)，我(wo)們認為會使硬件(jian)與應用軟(ruan)件(jian)連接中(zhong)繁瑣適(shi)配消除，這(zhe)樣AI才(cai)能在工(gong)業領(ling)域迅(xun)速普及”，研華(hua)科技董事長劉(liu)克振表示。
Containers到(dao)Applications通過(guo)研(yan)(yan)華自主開(kai)發(fa)海量API鏈(lian)接，具體到(dao)應(ying)用部分包含了各種研(yan)(yan)華開(kai)發(fa)的WISE-IoT Applications，在構筑工(gong)業AI能力時(shi)基于場景需(xu)求選擇合適的應(ying)用套件即可，大幅減少(shao)了下游廠商重新(xin)開(kai)發(fa)的時(shi)間。
從邊緣計算硬件到WISE-Edge軟件平臺，研(yan)華科技正在將工(gong)業智能(neng)體(ti)所需要的軟硬件以及其中需要的接口應用(yong)套件全部整合為一(yi)體(ti)，加速AI在工(gong)業場景的落(luo)地。
WISE-Edge工業AI落地實踐
在(zai)工(gong)(gong)業(ye)AI具(ju)體應用(yong)中(zhong)，工(gong)(gong)業(ye)數(shu)據碎片(pian)化和利用(yong)率低、工(gong)(gong)業(ye)場景對決策(ce)確(que)定性(xing)和可解(jie)釋性(xing)的(de)嚴苛(ke)要求、AI智能體協(xie)同等難題是落地環節亟須(xu)解(jie)決的(de)。
研華科(ke)技工業云(yun)研發總監康寧表示在(zai)WISE-Edge云(yun)邊協同的(de)三層(ceng)架構設(she)計中，充分(fen)參考了研華科(ke)技自身AI落地(di)實(shi)踐遇到的(de)障礙(ai)，基于軟硬整合的(de)多層(ceng)級(ji)設(she)計能夠解決諸(zhu)多落地(di)阻礙(ai)。
針對(dui)數(shu)據碎片化(hua)和利用(yong)率低的問題，研華科技在端(duan)側(ce)布(bu)局了多(duo)種產品應用(yong)于(yu)處(chu)理多(duo)模態(tai)數(shu)據采集和通訊連接問題，進(jin)而通過(guo)邊緣計算硬件對(dui)數(shu)據進(jin)行預(yu)處(chu)理和過(guo)濾融合，為(wei)AI智(zhi)能體提(ti)供質(zhi)量更高的數(shu)據的同(tong)時減輕(qing)數(shu)據傳(chuan)輸對(dui)帶寬(kuan)的壓力。
想要進(jin)一步提高數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)利用率(lv)，必須深(shen)度(du)挖掘數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理(li)融合(he)分析(xi)。研華科技通過(guo)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集成與分析(xi)平臺對(dui)(dui)工廠(chang)各個系統的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)整合(he)，并(bing)提供語義(yi)引(yin)擎，讓大模型(xing)對(dui)(dui)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)深(shen)刻理(li)解、分析(xi)和挖掘。
“對于如何提高決策(ce)安全性(xing)與可(ke)解(jie)釋(shi)性(xing)，我們(men)在(zai)邊緣側規劃(hua)了(le)AI算法專家庫，包(bao)含專業的(de)工(gong)(gong)業應(ying)用(yong)系統，如視頻(pin)分析(xi)、工(gong)(gong)業質檢(jian)等。這些應(ying)用(yong)系統基于專業的(de)小(xiao)模型保證決策(ce)鏈路路徑的(de)追溯(su)能(neng)力(li)，確保決策(ce)可(ke)信可(ke)控。”康寧補充道(dao)。
跨系統全場景協同涉及(ji)調用(yong)各個系統的API。這(zhe)些(xie)工具在WISE-Edge的API層已經完成了集成，如設備數(shu)據查詢和分析、設備控制、通(tong)知(zhi)預警服務以(yi)及(ji)派工等，工業(ye)智(zhi)能(neng)體(ti)在WISE-Edge平臺上能(neng)夠很方(fang)便地調用(yong)這(zhe)些(xie)工具。
將AI硬件與(yu)(yu)軟件深度綁定協同(tong)解決工業(ye)AI落地中(zhong)(zhong)的(de)諸(zhu)多技術瓶頸，WISE-Edge在工業(ye)AI落地中(zhong)(zhong)給出了實踐(jian)檢驗過的(de)方法論和(he)場景模板。基于(yu)這些方法論與(yu)(yu)軟硬件模板，工業(ye)智能體的(de)落地無疑會順利很多。
縱向協同橫向傳播，合力構建工業智能體繁榮生態
雖然目前AI的普及尚處于初期，研華科技董事長劉克振對AI預判“從初期發展到中期甚至是商用成熟期的時間不會很長。”工業智能體作為人工智能與邊(bian)緣計算深度融合的(de)產物，為了(le)產業生(sheng)態良性發展快速向商用(yong)落(luo)地，需(xu)要產業鏈上下游的(de)協(xie)同創新與深度耦合。
研華科技除了持續在AI軟硬件上做深度整合，也在積極連接產業鏈上的AI芯片廠商、多模態傳感器供應商、AI軟件技術企業、行業系統集成商，以及專注邊緣智能的渠道經銷商，形成打通產業鏈上下(xia)游的縱向協同生態，這種協同生態不僅會加速(su)智(zhi)能體(ti)技術迭(die)代速(su)度，更催生出大量(liang)模塊化可復(fu)用的智(zhi)能體(ti)庫，讓智(zhi)能體(ti)的普及加速(su)。
研(yan)華(hua)科技董事長劉克(ke)振還(huan)特別提(ti)到了將會建立非營利的(de)推(tui)動工業AI傳播的(de)橫(heng)向分享生態(tai)。AI的(de)信(xin)息傳播與分享價值是AI得(de)以快速普(pu)及的(de)核心(xin)特征，通過非營利的(de)生態(tai)組織來推(tui)動工業AI知(zhi)識的(de)分享和傳播對(dui)整個(ge)產業而言，具有里程碑式的(de)意(yi)義(yi)。
在縱向(xiang)與橫向(xiang)生態(tai)的交(jiao)叉推(tui)動(dong)下，立體化(hua)的工業(ye)智能體生態(tai)系統不僅(jin)加速技術(shu)迭代，更促進產業(ye)鏈各環節深度(du)融(rong)合(he)，推(tui)動(dong)工業(ye)制造向(xiang)智能化(hua)、高(gao)效化(hua)邁進，實現(xian)自主決策(ce)自我進化(hua)的智能體未來。
寫在最后
隨著邊(bian)緣智能軟硬(ying)件與大模型技(ji)術持(chi)續演(yan)進、深度融合(he)，工業(ye)智能體應用正(zheng)在(zai)(zai)(zai)快速成熟，最終在(zai)(zai)(zai)幫(bang)助工業(ye)場(chang)景(jing)形成“感知－決(jue)策－控(kong)制－優化”全域閉環。正(zheng)如播客標題所示，Edge Computing 與 AI Agents正(zheng)在(zai)(zai)(zai)重(zhong)塑產(chan)業(ye)未來(lai)，工業(ye)場(chang)景(jing)也將在(zai)(zai)(zai)智能體時代迎來(lai)智能化躍遷(qian)。
