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深入探討工業(yè)AI/ML技術(shù)的發(fā)展趨勢及相關(guān)解決方案

Silicon Labs ? 來源:Silicon Labs ? 2024-01-29 09:42 ? 次閱讀

Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營銷經(jīng)理Tristan Cool近期參與工業(yè)AI(AI in Manufacturing)雜志的2024年展望專題訪談,針對工業(yè)市場的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)技術(shù)的發(fā)展趨勢及相關(guān)解決方案進(jìn)行深入探討。以下通過問答形式整理本次專訪的內(nèi)容,歡迎參考運(yùn)用。

Q: 2023年,公司在工業(yè)AI領(lǐng)域有怎樣的進(jìn)展?

Tristan: 芯科科技已經(jīng)創(chuàng)建了一套完整的硬件和軟件解決方案,可支持開發(fā)用于工業(yè)市場的工業(yè)AI/ML解決方案。具體來說,我們的Sub-GHz、藍(lán)牙和802.15.4產(chǎn)品內(nèi)置了硬件加速功能,可優(yōu)化邊緣的AI/ML處理,幫助主內(nèi)核的處理資源分擔(dān)處理任務(wù),同時降低能耗。在軟件方面,芯科科技支持TensorFlow Lite,并且開發(fā)了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(ML Toolkit)供專業(yè)開發(fā)人員使用。此外,我們正在持續(xù)與不同工業(yè)領(lǐng)域?qū)W⒂贏I/ML的伙伴展開合作。我們重點關(guān)注的領(lǐng)域包括智能建筑/智能工廠自動化,人員和資產(chǎn)追蹤算法,以及利用音頻標(biāo)注、慣性測量單元(IMU)振動分析和超音速傳感器輸入進(jìn)行工業(yè)機(jī)械異常檢測。

Q: 公司對2024年工業(yè)AI的發(fā)展有怎樣的愿景?

Tristan: 芯科科技的愿景是確保我們的無線SoC能夠為領(lǐng)先的工業(yè)AI/ML應(yīng)用場景中的邊緣設(shè)備提供功耗最低的計算能力和最佳性能。芯科科技正積極與領(lǐng)先的客戶和行業(yè)伙伴合作,為預(yù)測性維護(hù)等應(yīng)用開發(fā)新模型、培訓(xùn)視頻和軟件示例。芯科科技的SoC系列產(chǎn)品支持在邊緣進(jìn)行AI/ML操作(無需將大量數(shù)據(jù)負(fù)載傳送到云端),從而擴(kuò)展了AI/ML應(yīng)用場景的范圍。這有助于減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力,同時減輕主處理器的處理任務(wù)。

Q: 能否介紹一下過去一年工業(yè)AI行業(yè)發(fā)展的熱點問題?新概念?新進(jìn)展?

Tristan: 芯科科技在工業(yè)領(lǐng)域的客戶一直專注于訓(xùn)練AI/ML模型,以適用其應(yīng)用場景——他們使用了不同的時間記憶(temporal memory)技術(shù),來確保某些預(yù)測性應(yīng)用場景中的學(xué)習(xí)和監(jiān)管能力得以優(yōu)化。在工業(yè)市場中,如何高效地擴(kuò)展和部署越來越大的網(wǎng)絡(luò),以及如何改造現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施,使其與合作伙伴的新技術(shù)更加兼容,仍然存在挑戰(zhàn)。我們看到,在制造業(yè)、遠(yuǎn)程信息處理和追蹤領(lǐng)域,越來越多的現(xiàn)有應(yīng)用依賴于更復(fù)雜的AI/ML方法。因此,會有越來越多的客戶倚靠對AI/ML的投資,將其作為自己研發(fā)過程的關(guān)鍵部分。

Q: 工業(yè)AI的未來將面對怎樣的技術(shù)與應(yīng)用挑戰(zhàn)?

Tristan: 在工業(yè)領(lǐng)域,許多設(shè)備都無法輕松訪問,這使得設(shè)備的安裝、固件升級、電池更換和調(diào)試變得困難。使用AI/ML技術(shù)來確保設(shè)備得到正確調(diào)試、射頻信號強(qiáng)度實現(xiàn)最佳校準(zhǔn)以及設(shè)備模型得到正確調(diào)整,是一個值得探索的新應(yīng)用場景。工業(yè)產(chǎn)品需要兼容越來越多的傳感器數(shù)據(jù)輸入和通信協(xié)議,因此AI/ML有必要成為一種設(shè)計工具和終端產(chǎn)品功能,為此提供支持,但同時要確保開發(fā)過程、工具套件和代碼大小得到監(jiān)控,以提高效率。

Q: 如何看待過去一年中國工業(yè)AI行業(yè)發(fā)展?面臨怎樣的挑戰(zhàn)?

Tristan: 自動化工廠制造和智慧城市未來應(yīng)用等工業(yè)應(yīng)用是中國市場感興趣并且可以取得成功的關(guān)鍵領(lǐng)域。這些應(yīng)用依賴于最佳的效率要求、超大的規(guī)模、較低的維護(hù)投入和快速學(xué)習(xí)。在許多應(yīng)用中,隨著AI/ML計算能力的提高,與硬件層面的安全加密、安全調(diào)試、故障保護(hù)和防篡改相關(guān)的挑戰(zhàn)將變得更加關(guān)鍵。

Q: 在工業(yè)AI的生態(tài)系統(tǒng)中,公司提供怎樣的解決方案?發(fā)展愿景?如何解決挑戰(zhàn)?

Tristan: 芯科科技的許多SoC解決方案都集成了矩陣矢量處理器(MatrixVector Processor,MVP)硬件加速功能,同時我們?yōu)閷I(yè)用戶提供了包括ML Toolkit在內(nèi)的完整軟件解決方案。在為即將推出的芯科科技第三代無線開發(fā)平臺不斷提升硬件加速引擎的同時,我們正在與領(lǐng)先的客戶和AI/ML合作伙伴共同開發(fā)越來越多的內(nèi)置軟件示例,以改進(jìn)開發(fā)工具套件,提升部署AI/ML的能力。

芯科科技的設(shè)想是,物聯(lián)網(wǎng)可以在很多方面發(fā)揮作用,不僅是用作通信的數(shù)據(jù)管道,還可以主動集成到AI/ML流程中,以改善效率、功耗和協(xié)議管理。

審核編輯:黃飛

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原文標(biāo)題:趨勢展望-工業(yè)AI/ML技術(shù)的發(fā)展契機(jī)與挑戰(zhàn)

文章出處:【微信號:SiliconLabs,微信公眾號:Silicon Labs】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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