工業(yè)AI為FPGA和SoC帶來機會

問：依您看，邊緣AI將給某類工業(yè)應(yīng)用帶來哪些新變化？

答：隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合，AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）的概念應(yīng)運而生，即AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。目前，邊緣AI正廣泛應(yīng)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習應(yīng)用提供最低的時延、功耗和成本。在工業(yè)領(lǐng)域，當前熱門的邊緣AI應(yīng)用包括工業(yè)機器人、智慧路燈、智能監(jiān)控等。

Xilinx 工業(yè)、視覺、醫(yī)療及科學(ISM) 市場經(jīng)理 翁羽翔

機器人是工業(yè)自動化系統(tǒng)的終極表現(xiàn)。在構(gòu)建合作機器人、工業(yè)機器人或機器人的其它商業(yè)應(yīng)用時，工業(yè)控制、通信、機器視覺、機器學習、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機器人等，從視覺、聽覺到移動、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)機器人可以進行圖像識別和分類，同時還能通過采集電機的變量進行預(yù)測性推斷，提供損壞和維修告警，從而實現(xiàn)電機預(yù)測和維護功能。

伴隨智慧城市的建設(shè)，許多城市基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建也變得更加復(fù)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(shè)備，它的出現(xiàn)既是智慧城市的最佳落腳點，也有望迅速發(fā)展為萬物智能互聯(lián)的接口。借助邊緣AI的應(yīng)用，智慧路燈可以與通信技術(shù)、視頻監(jiān)控、智能終端控制與顯示及可再生能源相結(jié)合，助力城市的信息化管理。

此外，工業(yè)監(jiān)控領(lǐng)域也是一項重要應(yīng)用。在工廠的智慧監(jiān)控系統(tǒng)可以實現(xiàn)對能源數(shù)據(jù)的實時智能采集與對自動化工業(yè)流程中的每一個步驟的全面監(jiān)控。

問：其技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？

技術(shù)挑戰(zhàn)體現(xiàn)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，因此，在邊緣AI技術(shù)的應(yīng)用過程中會產(chǎn)生更多需求，針對不同技術(shù)領(lǐng)域的不同需求，AI本身會進行不同方向的技術(shù)演進。如何通過升級硬件與軟件適應(yīng)快速變化的AI算法，是目前所面臨的的一大技術(shù)挑戰(zhàn)。

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

在邊緣AI在工業(yè)的應(yīng)用上，由于涉及到邊緣與云端的相互結(jié)合，那么必須考慮的問題便是網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的問題。由于以往在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)量沒有那么大，現(xiàn)在由于視覺技術(shù)的引入，導致傳輸數(shù)據(jù)量暴漲，這樣一來，如何在保證工業(yè)實時性的同時提升網(wǎng)絡(luò)帶寬，實現(xiàn)與云端的實時互聯(lián)，就成為一項嚴峻的挑戰(zhàn)。

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

還有就是在工業(yè)領(lǐng)域，由于工業(yè)控制對于延時十分敏感，往往需要毫秒級的實時準確度，對于邊緣設(shè)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，那么就必然存在著被攻擊的危險，如何最大程度地保障工業(yè)設(shè)備本身的安全性與傳輸過程中的數(shù)據(jù)安全性，是目前所有廠商需要攻克的問題。

最后一個就是工業(yè)領(lǐng)域本身場景相對惡劣，且對設(shè)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這類高功耗的器件，所以工業(yè)設(shè)備的能效比問題也是目前的一大技術(shù)挑戰(zhàn)。

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

答：首先要說的就是賽靈思（Xilinx）的SoC產(chǎn)品，由于采用了異構(gòu)的方式，包含了硬件的單元，軟件上也可以依賴于這些硬核的單元進行升級。無論是在傳統(tǒng)意義上的邏輯側(cè)，還是Arm的驅(qū)動與OS，都可以支持遠程升級。

賽靈思下一代的Versal? ACAP（自適應(yīng)計算加速平臺）搭載了AI引擎，使整個平臺所面向的編程語言更加靈活，支持包括C語言在內(nèi)的多種編程語言。通過ACAP，在未來我們?nèi)プ鏊惴ǖ牡聲颖憬荨?/p>

在軟件工具方面，賽靈思發(fā)布了Vitis統(tǒng)一軟件平臺，將Edge端和云端進行了整合。Vitis可以在眾多應(yīng)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(shù)據(jù)中心部署到執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的機器學習和智能邊緣設(shè)備，都可以使用Vitis。

萬物互聯(lián)時代對于數(shù)據(jù)傳輸有著更高的要求，在這個領(lǐng)域，賽靈思做了很多的參考案例，包括與AWS的IoT的合作實例。通過結(jié)合電機控制，將電機控制的數(shù)據(jù)與AWS的云進行互聯(lián)，將云端的數(shù)據(jù)下發(fā)，同時進行數(shù)據(jù)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)的實時互聯(lián)，賽靈思推出了TSN套件的解決方案，支持百兆、千兆、甚至萬兆的物理以太網(wǎng)。在保證帶寬的前提下，保障了數(shù)據(jù)的實時性。TSN IP是由賽靈思自主研發(fā)的，同時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)過程中必然會需要OS的支撐，目前賽靈思基于SoC平臺構(gòu)建了完善的生態(tài)圈。在國內(nèi)，賽靈思在實時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相關(guān)合作。同時國外的廠商包括Wind River、QNX、ENEA等優(yōu)秀OS廠商都與賽靈思有很好的合作。

賽靈思跟許多傳感器廠商亦有合作，Sony最新推出的SLVS-EC接口就是和Xilinx深度定制，同時Onsemi（安森美）與賽靈思即將合作推出工業(yè)智能相機，延時可達毫秒級。這項產(chǎn)品也是目前最熱的視覺融合技術(shù)的一大體現(xiàn)，通過賽靈思FPGA強大的性能驅(qū)動，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(guī)范。賽靈思對于產(chǎn)品安全方面有著嚴格的技術(shù)把關(guān)與產(chǎn)品把控，嚴格遵守相關(guān)規(guī)范。

在 AI領(lǐng)域，賽靈思的產(chǎn)品有著詳細的數(shù)據(jù)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。