16、工业数字化的人工智能进展

工业数字化的人工智能进展

在当今工业领域，人工智能（AI）正发挥着越来越重要的作用，推动着工业数字化的变革。本文将深入探讨AI技术在工业中的应用，以及其在不同行业的具体应用案例。

1. 工业设备的AI需求与技术基础

在工业环境中，设备的设计面临着诸多挑战。由于设备上可用资源有限，要满足各种约束条件变得十分困难。因此，项目中设计的设备必须采用先进的高性能、支持AI的微控制器，并运用更高效的电源管理技术。同时，无线功能需要具备节能通信能力，并采用更先进的架构，将多个传感器与嵌入式平面分析以及专门的AI和推理硬件架构集成在一起。

工业级嵌入式AI在边缘设备上的成功应用，直接依赖于专用中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和硬件加速器架构的可用性。这些电子组件和系统必须足够强大，才能充分发挥最先进AI方法的潜力。

2. AI技术的发展与趋势

通过扩展摩尔定律，基于硅的AI充分利用了半导体技术的进步，并通过“More Moore”和“More than Moore”的额外缩放效应提高了性能。在边缘提供所需的计算能力，可以大大加速AI技术在工业中的应用，并催生全新的AI应用。

• 短期发展 ：短期内，AI将在现有的支持AI的CPU上实现，这些CPU具备加速AI模型的基本支持，如向量运算扩展。通过模型压缩技术，可以将神经网络中的参数减少多达50倍。同时，专用的AI方法可以完全在软件中实现，以支持边缘的数据处理。
• 中期发展 ：中期来看，“More Moore”将推动设计出能够处理更多数据和更大模型、响应时间更短的AI增强