工业物联网的智能升级需要整个生态系统的共同努力

根据MarketsandMarkets据统计，全球智能制造市场预计年复合增长率为18.5%，二零二七年市场规模将达到两千两百二十七亿美元。

尽管智能升级的程度不同，但这一趋势显然席卷了整个工业市场。据统计，约三分之二的制造商引进了智能生产设备，超过60%的制造企业采用了智能生产设备人工智能BQ24703PW提高技术效率。

作为一个制造业大国，中国连续12年占据全球制造业产值的第一位，占全球的30%。因此，中国制造业的数字化和智能化转型有着巨大的市场空间。如何提高这一转型速度已成为当务之急。在2022年英特尔工业物联网大会上，英特尔及其合作伙伴阐述了工业物联网转型的智能市场和技术创新趋势。

工业控制转向云边框架构

传统的工业控制面临着封闭性和兼容性差的问题，因此各国和地区也开始了工业控制物联网的标准化路线。然而，在标准化的同时，新的工业控制方法也在促进更多的创新实践，特别是在边缘计算中。

例如，在2020年欧盟地平线计划中，有针对中小型制造企业的计划Daedalus该计划将分布式智能边缘控制用于离散制造业。中国也是如此。为了为边缘产品的研发和采购提供权威参考，工业互联网产业联盟与中国信通研究院等各方的行业参与者合作发起“边缘计算标准件计划”对边缘计算平台、边缘服务器/一体机、边缘网关和边缘控制器进行产品评估。

从现有趋势来看，工业现场结构转向“云—边—端”三层架构已经成为一个固定的数字，在边缘端，智能控制可以满足日益复杂的工业计算要求，无论是通过边缘云协作还是边缘智能。

对于那些布局工业级芯片，工业级传感器，5G工业模组，TSN对于边缘网关的工业物联网设备制造商来说，这无疑是一个好时机。如何追求TSN，考虑到边缘计算，实时虚拟化、跨平台编译等新技术将成为工业控制轨道的下一个赛点。

机器视觉面临的挑战

一开始，我们提到60%以上的制造企业使用它们AI技术提高了效率，以及他们使用的AI大部分技术是基于机器视觉的，如自动机械臂、状态监控工业摄像头和工业摄像头AGV，还有一批预测性维护和质量检查，这些应用的出现给工业视觉操作带来了新的机遇。

虽然目前机器视觉方案频繁，但不可避免地迎来了行业的下一轮挑战。例如，终端用户对精度、节拍和效率的要求不断提高；系统的稳定性和可靠性不断提高；终端使用场景多样化，需求分散，不规范；工业数据安全开始受到重视，流水线迭代迅速。

从产品阵容的角度来看，英特尔为工业机器视觉提供了一个完整的解决方案，无论是核心、最强还是新推出的锐利，都足以满足不同的视觉计算能力需求。基于工业边缘节点的标准参考架构，英特尔推出了机器视觉控制器。

控制器无风扇，温度宽，丰富I/O接口和其他特性，控制器基于英特尔的边缘洞见平台软件框架，可以使用OpenVINO工具套件实现高性能推理，从而降低系统生产周期，实现实时监控和高精度。更重要的是，控制器支持CPU与IO解耦，便于后续对CPU单独升级。

对于转型更加谨慎的工业市场，他们选择的解决方案实际上是选择背后的生态，而英特尔已经基于oneAPI和CPU/GPU对他们来说，创造一套久经考验的软硬件生态，无疑是一个更安全的选择。

小结

事实上，推动工业物联网的智能升级需要整个生态系统的共同努力，这不能通过单一制造商的芯片或边缘设备来实现。工业物联网需要建立一个从边缘到云的智能开放平台，以解决连接、控制和新应用的需求。工业物联网多节点、多场景应用的实施也离不开生态的充分合作。

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