文 |魏啟揚
來源|智能相對論(aixdlun)
AI在哪里?
這個問題如果放在幾年以前,很多人會感覺高深莫測,但在如今,我們回答起來游刃有余:在客廳里,天天與我們對話的智能音箱;在手機中,隨手拍出的美顏照片;在電商平臺上,總被猜中心思的商品推薦……
讓AI無處不在,是正在進行中的第四次產(chǎn)業(yè)革命的目標,也是每一個參與其中的開發(fā)者、建設(shè)者們心中的夢想。
然而當(dāng)AI逐漸進入到產(chǎn)業(yè)深處,深度參與工業(yè)領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型時,如何讓AI從無到有,從最開始的簡單應(yīng)用或者單一場景出發(fā),繼而完成對整個產(chǎn)業(yè)的覆蓋,成為實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵。
近日,凌華科技發(fā)布了一系列基于華為昇騰的AI邊緣計算產(chǎn)品,推進
AI算力
融合在工業(yè)智能領(lǐng)域,讓AI應(yīng)用落地于更多工業(yè)制造場景。
就像涓流成河匯成海一般,華為昇騰攜手合作伙伴正在構(gòu)建一幅讓AI無處不在的百業(yè)全景圖。
智能制造的AI算力需求,華為昇騰來滿足
一提到產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,很多人的第一反應(yīng)就是“上云”,確實,在面對高并發(fā)、小吞吐、長時延的計算需求時,“上云”是最便捷的一條解決路徑,然而在工業(yè)領(lǐng)域,大量視頻、圖像、高頻傳感器構(gòu)成的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要進行實時處理, 使得異構(gòu)大計算的需求滿足也成了不容忽視的重點,特別是智能制造領(lǐng)域普遍采用的混合云+AI+5G等新技術(shù)的組合,更是帶來了更加復(fù)雜且多元的多樣計算需求。
另外一個維度,與我們經(jīng)常遇到的消費生活場景有所不同,在工業(yè)領(lǐng)域,AI應(yīng)用首先需要對應(yīng)不同的行業(yè),如電子、汽車、醫(yī)藥、冶金等,然后每個行業(yè)還會有無數(shù)的落地場景,如視覺質(zhì)量檢測、設(shè)備預(yù)測維護、生產(chǎn)排產(chǎn)等,即便是同一類場景,不同企業(yè)在該場景下的分析對象也有區(qū)別,如果都用通用CPU計算來處理,需要匹配極為強大的處理能力和算力,這將與智能制造所指向的“降本增效”的目的相悖,因而針對不同的業(yè)務(wù)場景、不同的數(shù)據(jù)類型和實時性要求,匹配不同的算力部署方案,這樣的計算架構(gòu)也就更加科學(xué)。
正是在這樣的背景之下,凌華科技推出了基于華為昇騰的四款A(yù)I邊緣計算產(chǎn)品:昇騰AI邊緣小站、昇騰邊緣AI工作站、增強型昇騰工作站以及昇騰AI工控機。
如果應(yīng)付一些工業(yè)應(yīng)用場景一般的基本算力需求,昇騰AI邊緣小站(DLAP-221)就能勝任了,這款產(chǎn)品尺寸體積小,可以靈活部署,由于集成了華為Atlas-200 AI加速模組,可以在非常緊湊的尺寸內(nèi)具備較為強勁的AI算力,單機可實現(xiàn)20路高清視頻實時分析,同時還預(yù)裝了昇騰制造業(yè)mxManufacture SDK,可以說麻雀雖小五臟俱全。

如果某些工業(yè)應(yīng)用場景對算力有一定的需求,那么搭載了華為Atlas 200/Atlas 300I推理卡的昇騰邊緣AI工作站(MVP614X)就比較適合了,這款產(chǎn)品使用了Intel第九代i3/i5/i7處理器,整機可實現(xiàn)無風(fēng)扇運行,經(jīng)過特殊優(yōu)化的散熱設(shè)計可確保多張Atlas 200或Atlas 300I推理卡同時工作。

如果有工業(yè)應(yīng)用場景有非常高的算力需求,那么可以采用多華為Atlas 300I推理卡搭載平臺的增強型昇騰工作站(DLAP8000),DLAP8000可支持更高級的Intel Xeon處理器,經(jīng)過優(yōu)化后的電源同時可確保4張Atlas 300I工作;考慮到用戶現(xiàn)場對于大容量數(shù)據(jù)的存儲要求,DLAP8000在有限的體積下安裝了4塊2.5”硬盤。

如果某個應(yīng)用場景需要同時擴展圖像采集、現(xiàn)場IO、運動控制功能時,凌華科技用可以擴展多路華為Atlas 300I推理卡的昇騰AI工控機(RK608/M43AI)來進行匹配,該產(chǎn)品有額外的PCI/PCIe插槽,可以同時搭配凌華科技特有的現(xiàn)場采集卡和運動控制卡。

從以上產(chǎn)品的功能亮點我們可以看出,凌華科技充分利用了昇騰的AI多樣計算能力,根據(jù)不同場景的不同算力需求,開發(fā)了與之適配的產(chǎn)品,可以說智能制造需要怎樣的AI算力,凌華科技和昇騰就有相對應(yīng)的算力產(chǎn)品或算力部署方案。
哪里需要AI,哪里就有昇騰
說了這么多,凌華科技的這些產(chǎn)品到底好不好用,基于昇騰的智能制造解決方案到底發(fā)揮作用了嗎?下面,我們一起來看看凌華科技與昇騰的幾個落地案例。
眾所周知,在工業(yè)質(zhì)量檢測領(lǐng)域,目前還有很多企業(yè)依賴于人工檢測,但受專業(yè)技術(shù)能力和經(jīng)驗傳承的影響,檢測結(jié)果和檢測效率受人的干擾因素較大,特別是當(dāng)人長時間重復(fù)單一工作,容易疲勞,會更加加重上述問題的產(chǎn)生。
于是,有的企業(yè)開始采取用工業(yè)相機拍照,圖文圖片模板比對的視覺檢測方式,相比依靠人的傳統(tǒng)視覺檢測方式,效率會有所提升,但新的問題又產(chǎn)生了,由于產(chǎn)品自身質(zhì)量波動,圖像取像的角度、亮度變化甚至環(huán)境因素的干擾,從而使得視覺檢測測試的準確率始終難以達到理想水平,特別是當(dāng)產(chǎn)品換線從A產(chǎn)品切換到B產(chǎn)品時,期間要經(jīng)歷一段很長的調(diào)試時間,對于企業(yè)而言是個不小的負擔(dān)。
時下最新的AI質(zhì)量檢測方案,則是傳統(tǒng)視覺融合深度學(xué)習(xí)技術(shù),自動圖像特征提取,基于大量的歷史缺陷圖片完成模型訓(xùn)練,只要檢測物的相似度達到一定程度即完成檢測過程,這種方案柔性很強,準確度和效率也大大提升。
在電子組裝行業(yè),凌華科技在華為南方工廠智能計算產(chǎn)品生產(chǎn)線智能質(zhì)檢項目中,直接將裝載Atlas 300I推理卡的工控機部署到產(chǎn)線,搭載2000萬像素高清工業(yè)相機,對電子組裝產(chǎn)品的標簽銘牌、螺釘、涂膠等對象進行檢測,將誤報率降低到1%以下,檢出率提高到99.9%,從1個人管理一條產(chǎn)線到目前1個人管理3條產(chǎn)線,檢測效率直接提升了3倍。

相比電子組裝行業(yè)對標簽銘牌的檢測對算力要求不高,我們再來看看集成電路行業(yè)中對集成電路板的品控監(jiān)測,其中焊點異常的檢測最為重要,由于電路板上焊點數(shù)量極大,這就涉及到算力升級的問題。
凌華科技采取的解決方案是通過部署搭載Atlas 300I推理卡的工控設(shè)備至檢測設(shè)備上,同時配以AI深度學(xué)習(xí)算法,從而獲得了同等算力下較低成本的算力配置,工業(yè)生產(chǎn)場景下,直接提升了10%-50%AOI直通率。
如果上述兩個案例檢測項目比較單一,對于算法的要求不高,那么我們再來看看凌華科技的AI邊緣計算解決方案在醫(yī)藥生產(chǎn)行業(yè)中的落地。
一板藥物膠囊是否合格達到出廠條件,需要比對藥板批號是否清晰無誤、膠囊是否漏粉、是否有壓泡、空囊這樣的紕漏,因而除了算力的要求之外,還需要多算法的融合。
凌華科技在工控設(shè)備中配置Atlas 300I推理卡,再加上算法合作伙伴的AI深度學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)了極低的誤檢率,小于3%,正確率高于99.47%,減少了95%的人力依賴。與此同時,還能對產(chǎn)品缺陷進行可視化標記,實現(xiàn)缺陷快速精準定位,在空膠囊、漏粉、壞囊、編號打印錯誤等常規(guī)必檢項之外,還能檢測包括藥板毛邊、折痕、白邊等無規(guī)律缺陷。
以上只是昇騰在工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中使能百業(yè)中的一點點進展,管中窺豹,昇騰AI算力正在以各種形態(tài)和各種方式進入到工業(yè)領(lǐng)域的縱深,可以說,哪里需要AI,哪里就有昇騰。
智能制造新舊動能轉(zhuǎn)換趨勢之下的昇騰畫卷
其實,無論是新基建還是“十四五”規(guī)劃,在制造強國、質(zhì)量強國、網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國等一系列國家戰(zhàn)略之下,產(chǎn)業(yè)智能化與智能制造新舊動能轉(zhuǎn)換的時代趨勢已成,作為為各行各業(yè)解決AI算力需求的昇騰正處于巨大的歷史機遇之中。
需要確定的是,這個機遇并不僅僅只屬于昇騰,從上述案例可以看出,在昇騰的普惠AI戰(zhàn)略之下,通過硬件開放軟件開源的方式,昇騰構(gòu)建了一個以自身AI算力和完善的AI軟硬件開發(fā)環(huán)境為基礎(chǔ)的昇騰生態(tài),在這個生態(tài)中,通過強力專業(yè)的生態(tài)伙伴,完成了對足夠廣泛產(chǎn)業(yè)的覆蓋。
從凌華科技與昇騰的合作來看,雙方取長補短,不但實現(xiàn)了自身的商業(yè)價值,同時在產(chǎn)業(yè)智能化的時代趨勢之下獲得了共同成長。
在這里,我們也應(yīng)該看到,產(chǎn)業(yè)智能化的道路才剛剛開始,有數(shù)據(jù)顯示,目前AI與行業(yè)的滲透率僅有4%,這也意味著為了完成AI無處不在的目標,昇騰還需要更多的同行者一起在這場時代洪流中去探索更多的可能。
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