8、工业嵌入式边缘AI与神经形态计算技术解析

工业嵌入式边缘AI与神经形态计算技术解析

工业AI与边缘AI技术概要

工业AI和物联网（IoT）/工业物联网（IIoT）是构建数字化转型和商业创新基础的重要推动力。全面且全栈的工业AI技术能够加速各行业的数字化创新，从而提高生产力。采用AI技术有助于各行业提升价值链地位并推动创新，为制造业、服务业等众多行业开辟新的增长路径。

在这样的背景下，管理与IoT/IIoT、监控与数据采集系统（SCADA）以及边缘计算相关的端到端（E2E）AI技术，对各个工业领域都至关重要。发展基于硅基的AI技术，以实现和催生基于AI的嵌入式和工业系统，能够加速对专门为AI设计的硅基和嵌入式系统的利用，从而支持E2E解决方案，并推动AI技术在各工业领域的应用。

边缘AI技术的转变与基础

AI方法正从云端运行向边缘运行转变，这是工业数字化未来发展的基本方向，标志着工业过程控制和设备功能的广泛变革。在边缘运行的AI方法必须推动这一转变在任何路线图上的主要里程碑。

嵌入式边缘AI平台、训练与学习以及应用构成了支持边缘AI应用发展的基础。AI优化硬件为嵌入式边缘AI应用提供核心基础设施，具体包括：
- AI芯片 ：如神经形态芯片、中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等。
- 存储设备 ：大容量、低延迟的全闪存阵列和固态存储设备。
- 服务器与网络设备 ：高性能、高吞吐量且高度可扩展的边缘服务器和网络设备。

将数据转化为描述性、诊断性和预测性分析见解