发布于: Feb 15, 2023
作为技术创新的先行者，英特尔为什么把传感与感知，列为第五大超级技术力量？面对产业数字化转型新浪潮，传统制造企业如何应用 IoT 技术进入感知时代？英特尔网络与边缘计算事业部中国区行业销售经理谢青山先生在《云咖来了》与亚马逊云科技首席云计算战略顾问张侠博士展开对谈，与我们一起探讨技术创新和传统制造业的 IoT 应用，以期帮助中国的企业实现数字化转型和智能制造。
张侠：传感和感知（Sensing）是业内相当关注的话题，是在怎样的背景下英特尔会提出第五大超级技术？
谢青山：在英特尔 Innovation大会上，CEO 帕特提出了一个新概念：传统上有改变人类数字生活的四大超级力量，即无处不在的计算、从云到边缘的基础设施（通讯网络）、无处不在的连接，以及人工智能。目前，还有要加入的第五项重要的技术——感知。
“感知”对物联网和整个行业都有很大的影响，例如，在大数据采集和人工智能技术普及后，语音识别技术有了本质性飞跃，这项技术不再是简单录制声音，而是进一步分析话语背后含义，这个过程增加了对人说话模式的感知。类似的应用被越来越多地在信息采集和模式识别上采用，让我们理解到传统的技术无法了解的意义。人工智能的发展让设备具备自主能动性功能，类似模拟人类，以前只是代替了人的胳膊、手，而现在加上了感知，意味着设备不仅有了触觉，还可以有思想，和世界进行交互，这是前面几个技术由量变到质变的过程。未来，“感知”也会对整个行业有越来越重要的意义。
张侠：传感与感知，与传统物联网、工业物联网、人工智能以及边缘计算是怎样的关系？
谢青山：中国作为制造业大国，以制造为本，在这个过程中，国家基础建设投入作为重要力量做出了突出的贡献，例如中国的 5G 网络，无论从质量和覆盖都是世界领先的。而在基础设施建立后，大部分生产线上的设备开始接入网络，能做到对物料的采集规划、生产规划、人员安排，甚至进销存的管理，这大幅提升了生产效率。现阶段，难度较大之处在于如何应用人工智能更好地处理这些数据，使得整个生产流程进行本质的升级换代。
张侠：亚马逊云科技也非常重视物联网、边缘计算、机器学习技术。在物联网方面，我们拥有20多项服务，基本服务有 Amazon IoT Core 与 Amazon IoT Greengrass，是边缘搭配起来的一套平台。在平台上我们有一系列服务负责管理这些装置，从核心到边缘对装置的管理，以及对应的与物联网相关的数据分析服务。当然，IoT 方面和机器学习的结合，我们也推出了 Amazon IoT Greengrass ML Inference，就是讲机器学习模型构建好后，推理步骤放在边缘装置上面，轻松在设备本地执行机器学习推理，快速行动。在工业物联网方面，我们也提供一系列工业物联网行业性质的服务，Amazon IoT RoboRunner，通过物联网系统指挥机器人操作、运行，实现互动功能。此外，Amazon IoT Twinmaker 可以帮助工业企业建立一个数字镜像，比如说一个飞机的发动机，帮助企业快速模拟发动机的转速、温度、信号，同时也模拟它的行为。
谢青山：我们的很多客户已经运用到了您提到的这些产品，这些服务大多基于云端，用户可以用到这些服务也从侧面说明，很多设备已经连至云上、拥有完善的基础设施，才能做到这点。
张侠：在英特尔与制造行业客户的互动中，您看到了怎样的趋势？
谢青山：在中国，人工智能在制造业存在巨大的商业潜力，例如数字机床里的很关键的部件刀具，据行业统计，数字机床的保有量大约800万台，刀具市场达上百亿美金。如果企业在刀具上做一些小改进，效益就会有质上的提升。按传统的工作模式，如果刀具的完整寿命是加工1000个零件，为了保证质量，减少零件损失，加工到400个零件时，使用者就会换掉刀具。但是，如果基于边缘计算的数据的采集和人工智能的方式对刀具进行合理的分析，使每个刀具从加工400个零件提升到加工650个零件，几乎可以实现50%的提升。对于一个上百亿美金规模的市场，如果能够有50%的效率提升，将会是一笔极大的商业回报。
张侠：亚马逊云科技在制造行业结合人工智能的机器学习也有新的服务和成功实践，例如 Amazon Monitron 工业设备监控、Amazon Panorama 摄像、图像识别技术、以及 Amazon Lookout for Equipment 等诸多产品。亚马逊云科技也有一些类似的客户应用，例如 TCL，将数据与 AIoT、人工智能和物联网相关技术结合，建立物联网数据平台。平台综合企业客户的信息、营销的分析进行决策。通过物联网平台，将全球范围内发布新产品进入系统内的时间从过去的30天，缩短到现在的一天时间。
张侠：在云边协同或者边缘计算方面，目前英特尔有怎样的新的产品服务、有些什么样的举措？
谢青山：边缘计算衍生的产业链是新生的产业链，这个领域之所以有这么多创新成果出现，就是因为整个市场和用户需求共同作用的结果，市场有需求才会去做新产品，这是我们看到的现状。所以从英特尔公司角度来讲，我们也在和合作伙伴一起来试图尝试定义边缘计算整个服务交付的一种方式。但是坦率地说，这个领域现在不如 PC 和服务器领域整个生态系统那么成熟。往好了说，是机会很多。往坏了说，就是大家都得不停地做尝试。
张侠：我非常同意您的观点，传统制造业面对数字化转型大潮提出了智慧工厂的概念，并对这一想法的实践做出了诸多尝试。比如西门子在成都的工厂，施耐德电器在北京亦庄的绿色工厂，在车间、工厂里面，大家都在尝试将最新的技术融到生产线上，包括在流水线上利用传感的技术检测信号，上传数据到云端进行分析。例如施耐德电器，打造了云边结合的人工智能图像识别系统，在产品质量检测上，漏测率几乎是为零，只有0.1%的概率需要人工关注，是相当成功的实践。
谢青山：我们特别高兴看到中国市场有这样成功的案例，中国的市场和国外的市场有很大的不同，国外的很多工厂例如施耐德、西门子，在工厂生产线的设计、建立、管理上，都有多年的经验。但中国因为制造行业较多，很多行业由多家产业链一起合作，自动化程度没那么高。如何将同一个产品上下游不同的企业连接起来，让他们共同实现更好的目标，是边缘计算巨大的商机。
张侠：您如何看工业元宇宙？展望未来，英特尔的第五大超级技术感知，是否会在下一代工业元宇宙中起到重要作用？
谢青山：从芯片的市场来看，目前 PC 和服务器在娱乐、社交领域的需求增长更快，引领了市场。现在我们在工业物联网很多深入应用的技术，是由其他产业带动起来的。从元宇宙的角度讲，有一个叫“数字孪生”的特点，可以用于工业的生产制造领域，有良好的应用前景。例如，中国目前在智慧矿山上的技术已经非常成熟，现在采矿工人通过机器人和数据采集，坐在办公室里就可以操控一线的挖矿设备而无需在井下进行实操，这就是数字孪生的技术。如果元宇宙发展到一定阶段，不仅是挖矿，整个工厂可以做到“无人工厂”，对工厂设备的巡检、维修都可以远程控制，这对整个生产制造将是一个本质性的改变，值得畅想。
张侠：在英特尔感知应用的方面，对企业、客户有怎样的建议？
谢青山：五大超级技术力量是正循环良好的促进方式。感知的第一步，更多更新的传感器会将数据收集起来。第二步，无处不在的计算，收集到更多的数据，就需要更强的算力来支撑设备。第三步，基础设施和云边协同的架构需要扩建，支撑算力。除此之外，还需要人工智能来回馈这些分析。当人工智能分析得更好的时候，对设备回馈、数据采集有了更深的需求，变成了正循环。当然，最后一步需要我们的合作伙伴通过软件来支撑。
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