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?智能化時代的計算模式已經發生巨變，其演變環節可以大致歸納為大型機、MAC&PC、服務器、終端+云存儲、云端智能以及時下最為熱門的邊緣智能。如果說云計算出世前的計算模式是智能化時代的地基，那么云計算和邊緣智能則是實現和落地智能化應用的重要橋梁。

面對K型經濟環境和物聯網應用碎片化屬性的雙重影響，Edge AI賦能各大產業后，是否能夠挖掘更多的上升通道和增長曲線？對此，中國工控網與研華（中國）嵌入式物聯網平臺事業群總經理許杰弘進行了深度對話，從不同的視角呈現企業在邊緣智能中的技術發展與應用，為推動全球各領域邊緣人工智能落地起到借鑒和參考價值。
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Edge AI 正與新興領域深度融合
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與其說物聯網是一個偉大的產業，倒不如將它定義為一項技術手段。從元宇宙的技術結構劃分，這種特質就更為明顯，應用落地才是物聯網作為技術能力的終極奧義。
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咨詢機構Gartner曾預測，到2025年將有75%的數據產生在邊緣側，正因如此，在物聯網包含的所有技術群中，大數據引發的計算模式革新——邊緣計算則是推動物聯網在各行業落地的關鍵要素。龐大的數據量配合著AI算法和模型的逐漸成熟，我們可以合理預見，接下來各行業對邊緣AI的軟硬件與解決方案需求將會迎來爆發式增長。
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許杰弘表示：“研華科技作為嵌入式領域的先行者，快速洞察市場需求，不斷創新嵌入式技術及軟件增值服務，Edge AI現已成為研華科技重點布局方向之一，為加強AI對產業的賦能，研華在網關、軟件、云平臺等從端到云的各個環節不斷發力，圍繞著Edge AI研發了一系列的軟硬件產品，如：加速AIoT智能應用開發的Edge AI Suite套件，用于垂直產業并兼容于各種操作系統的AI邊緣運算處理器、可集成到現有嵌入式板卡、系統的Edge AI加速模塊以及WISE-DeviceOn物聯網平臺管理軟件。從產業應用出發，提供彈性部署方案、完整的生態服務來精準匹配工業企業的數字化轉型需求。”



“目前，新能源、工業機器人、醫療和儲能等領域的智能聯網是我們比較看好的市場，也是持續努力的方向。雖然近年經濟下行、不少產業需求出現下滑，但以新能源為例：部分企業的智能網聯化的程度比例不高，我們認為其未來三到五年需求量和智能化程度會持續增長，將Edge AI應用拓展到新能源的高端市場會成為研華科技在當下新能源領域最重要的事情之一。除了提供硬件客制化服務外，研華科技最新研發的Jelina物聯網軟硬件管理平臺可以幫助客戶補充OTA的不穩定及固網不順暢時出現的問題，進行遠端設備維護。而在充電樁智能化的部分，研華科技在歐美及國內市場也都已經做好了充分的準備，在太陽能、儲能行業，研華科技目前出貨量均已達萬套。”許杰弘說到。
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除了在新能源領域，工業機器人、AGV、AMR等工業終端產品在完成基礎運動能力和操作動作搭建之后，未來的發展會聚焦于智能化。從裝機量來看，2021年，中國工業機器人新增裝機量達到21萬臺，同比增長20%，在亞洲市場占比超過2/3。在疫情反復和人工成本持續提升的情況下，這種高趨勢將會繼續保持，機器換人的智能化趨勢也決定了企業不僅需要在人工層面替換，還需要重點兼顧整個智能工廠的連接。所以，作為智慧工廠的典型設備，工業機器人將會是Edge AI下一個端側應用的重要市場。



在傳統的醫療核心行業，呼吸機、X光片影像、醫療手術機器人等高階影像設備也出現對AI技術及高性能運算的需求，研華科技提供的邊緣AI方案不僅協助客戶進行視頻及圖形處理，同時也降低本地及云端的訓練成本。許總介紹，最近的人臉識別項目中，研華幫助客戶適配平臺僅2周時間就進行了技術的突破。
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聚焦Edge AI，實現云、邊智能協同
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云端市場的飽和促進了邊緣市場的蓬勃發展，云邊結合協同是產業公認的大趨勢。



對于企業來說，云、邊市場兩手抓會使得應用匹配度和靈活性更高，但是這也要求企業的抗風險能力極強。許杰弘表示：“研華科技很早開始就在布局云端，從PaaS到SaaS的服務已經做到了一定的程度。所以，在四年前我們把更多的精力轉向了邊緣側，做出這個決定是基于我們深度的考量。首先，物聯網的大部分應用還是在邊緣側，其次研華科技本身就擁有很多相關的優質客戶群?；仡^看，經過這幾年的發展，我們的業績也成倍增長，說明我們的策略實施正確。”
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許杰弘補充到：“從研華科技的Edge AI業務來說，英偉達、英特爾、AMD、ARM等一些半導體廠商都是非常優質的合作伙伴，在這個基礎上，我們的Edge AI產品在算力、算法上可以給到客戶更多的選型。并且，在云端和邊緣側，研華科技都可以根據客戶需求提供我們自研的AI模型、訓練、算法以及開發包?！?br /> ?
工控網認為，研華科技在云端和Edge AI上提供的技術和產品能力正是SI（系統集成商）和大部分對應終端用戶所需的。云端和Edge AI的出現表面上看是對各大產業的賦能，但是本質上大大減輕了下游的開發難度，縮短了方案和終端產品的上市周期，這一點對于SI和終端用戶搶占市場是十分重要的。
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采訪中，許杰弘也重點提到了相關觀點，他表示無論是做邊緣智能還是云端智能，研華科技最大的優勢是知道客戶的應用在哪里，協助客戶加速產品和方案落地，同時根據不同客戶應用和市場應用，開發更多符合產業和客戶需求的Edge AI 軟硬件工具和產品。
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專注服務的價值，與客戶同心共贏
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根據工控網觀察，由于物聯網的應用碎片化且場景挖掘難度較大，所以自上而下的發展體系已經證實是符合產業邏輯和解決客戶痛點的重要途徑，企業則需要從發展體系中不斷洞察場景需求和客戶痛點。對于這一點，許杰弘認為，接下來的幾年內，企業所面臨的一個挑戰是成本和價格上的溝通，在經濟下行的當下，很多企業承擔風險的能力稍顯薄弱，特別是部分企業的需求也進行了調整。
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經過對行業的研判，筆者認為這種調整看似是量的調整，其實是需求和服務的深度挖掘。
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對此，許杰弘重點強調：“我們在做的其實更像是一個服務的生意，更準確點是做技術服務，這個服務會深入到客戶在產品需求、產品設計、產品驗證等多方面，甚至是在高穩定性的設備系統所需的全生命周期，所以我們很多客戶的研發團隊跟我們的團隊幾乎是深度綁定在一起的。并且，客戶會經常來咨詢我們的實現方式，我們也會從客戶的痛點中了解到特定的服務需求，這就是我們在服務中與客戶實現的雙向奔赴?！?br />
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無論是邊緣計算還是AI，在全球市場發展的進程來看，仍然是一個新興領域，對于很多下游集成商和終端企業來說，更為貼心的服務會幫助他們對產業理解的更深、跑得更快。許杰弘也表達出對國內市場的信心，他認為，相比于國外，國內對新科技的接受度是迅速和廣泛的，大家總能在原生技術的基礎上衍生出多樣的場景和應用；但是，國內的企業過于在意成本和性價比，其實大家需要慢慢去適應AI帶來的高質量市場，去重新定義成本避免產業內卷，這樣才能形成一個良好的大循環。
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在采訪的最后，許杰弘表達了他對AI的期待：“AI是革新時代的一項重要技術，你會發現人們開始越來越依賴AI提供的建議和參考，甚至是一些決策性和自動化解決方案。因為AI的快速發展，它已經自動改善了人們生活、生產和經營的模式，未來會更具深度地嵌入到生活、生產的各個要素里?！?br /> ?
AI是科技新時代的偉大標志，而Edge AI是真正深入產業的智能化技術。研華科技正在用實踐驗證深入應用領域、解析場景、完善服務、建立完整的生態閉環的發展邏輯是Edge AI實現產業智能化的最優解之一。（來源：研華科技，撰稿：中國工控網）
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