近年來,，隨著各行各業(yè)數(shù)字化轉型的不斷深入，人們越發(fā)能夠感受到,，數(shù)字智能時代正在加速向我們走來,。
以5G、云計算,、邊緣計算,、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的數(shù)字前沿科技,，與行業(yè)領域進行深度融合,，落地孵化出大量的創(chuàng)新應用場景。這些場景,，不僅改變了行業(yè)的工藝和流程,，還顛覆了商業(yè)模式,，重構了產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局,。
最為典型的，就是一直以來被稱為國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)的工業(yè)制造業(yè),。
眾所周知,，工業(yè)是最重要的物質(zhì)生產(chǎn)部門，也是國力的象征,。它不僅為人們的物質(zhì)生活提供必要的消費品,，還為整個社會發(fā)展提供原材料和動力，支撐國家的經(jīng)濟自主,、政治獨立以及國防安全,。
縱觀18世紀以來的人類近代史，其實就是工業(yè)革命的發(fā)展史。從蒸汽機開始,，人類歷經(jīng)了三次工業(yè)革命的洗禮,，才實現(xiàn)了生產(chǎn)力的飛躍，并一步步走到了現(xiàn)在的信息時代,。
如今,，數(shù)字技術浪潮與工業(yè)技術升級相融合，又將催生第四次工業(yè)革命,。這次革命,，又會如何重塑人類社會的運作模式呢？AIoT+工業(yè)4.0,，究竟會朝著怎樣的方向發(fā)展,？
大家不妨隨著這篇文章，來深度了解一下數(shù)智制造的未來場景,。
AIoT,，如何賦能工業(yè)制造
對于第四次工業(yè)革命，大家應該都有所了解,。這是一次以人工智能,、虛擬現(xiàn)實、石墨烯,、基因技術,、量子信息、可控核聚變,、清潔能源以及生物技術為突破口的工業(yè)革命,。
站在工業(yè)制造業(yè)的角度來說，它最大的變化,，就是數(shù)字智能技術的深入應用,，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）的引入。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),，完全不同于我們每天使用的手機互聯(lián)網(wǎng)（消費互聯(lián)網(wǎng)）,。它是行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的代表，也是新一代ICT（信息通信）技術與OT（工業(yè)操作）技術的深度融合,。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)既是工業(yè)基礎設施的數(shù)字化升級,，也是工業(yè)流程和工業(yè)經(jīng)濟生態(tài)的演進。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對人,、機,、物、系統(tǒng)等的全面連接,，可以構建覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈,、全價值鏈的全新制造和服務體系,。這個體系，以信息化,、網(wǎng)絡化,、智能化為基礎。它的驅動力,，除了化石燃料和電力之外,，還包括算力和連接力。
在算力和連接力的幫助下,，工業(yè)制造分工協(xié)作將會進一步細化,，生產(chǎn)流程也會被深度優(yōu)化。生產(chǎn)過程中的研發(fā),、生產(chǎn),、質(zhì)控和維保等環(huán)節(jié)，都會由人工控制,，改為算力控制,。算力的終極表現(xiàn)形式，就是AI人工智能,。
說了半天,，可能大家會覺得過于抽象，難以理解,。接下來,，我們不妨通過幾個案例，看看數(shù)字智能究竟如何賦能工業(yè)制造,，提升生產(chǎn)效率,。
首先，我們看一個流水線工業(yè)機器人智能分揀的案例,。
進入21世紀后,，工業(yè)機器人、機械臂被廣泛采用,，取代了部分流水線員工,。早期的機器人，只能接受特定的指令和程序,，執(zhí)行少量的固定操作,，基本不具備智能,。
當傳送帶送來了不同的物品,，機器人不能對物品進行類別判斷，更無法進行區(qū)別處理,。
引入了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之后,，情況就不一樣了,。
通過對機器人安裝通信模組，可以將機器人攝像頭拍攝的物品圖像上傳云端,，云端進行圖像識別,，結合機器學習和人工智能算法，提前判斷物品類別,。然后,，機器人在云端的指令下，驅動機械臂,，在準確的位置抓取物品,，進行分類。
這樣一來,，機器人就真正達到了和流水線工人一樣的處理能力,，甚至更強。
我們再來看另外一個案例——結合AIoT技術的產(chǎn)品質(zhì)量檢驗,。
產(chǎn)品質(zhì)檢,，以前一直都是自動化干預的難點。因為產(chǎn)品出現(xiàn)缺陷的問題點較多,，損壞的位置和形態(tài)也不一樣,，傳統(tǒng)自動化機械無法進行準確判斷，只能靠人工進行識別判斷,。
現(xiàn)在,，同樣是借助攝像頭、傳感器等數(shù)據(jù)采集設備,，可以對檢驗對象進行高速拍照,，然后將數(shù)據(jù)發(fā)到云端。云端結合機器學習,，判斷缺陷類別,，例如虛焊、漏焊,、腐蝕,、斷裂等，然后指示機械臂,，將次品標識,、挑出。
更厲害的是,，AI不僅可以判斷產(chǎn)品缺陷,，還可以總結缺陷規(guī)律，幫助生產(chǎn)線找到缺陷的可能原因,，進行改正規(guī)避,。
AIoT核心要素分析
通過上面兩個例子,，我們可以看到，想要實現(xiàn)真正的數(shù)字智能,，離不開這么幾個重要元素：
首先,，必須擁有性能強大的數(shù)據(jù)采集設備，包括超高分辨率的攝像頭,，超細精度的傳感器,，等等。數(shù)據(jù)采集設備是數(shù)據(jù)之源,。沒有數(shù)據(jù),，一直都免談。
其次,，我們需要高性能且無處不在的通信網(wǎng)絡,。
一個完整的網(wǎng)絡，包括終端和網(wǎng)絡側設備,。終端這邊決定網(wǎng)絡性能的,，就是模組。
近年來,，隨著時代的發(fā)展,，無線通信技術在通信能力上已經(jīng)大幅追近了與有線通信技術之間的差距。而且,，無線技術本身還有靈活部署,、免布線覆蓋的優(yōu)勢，所以,，正在工業(yè)制造,、物流運輸、教育醫(yī)療,、城市治理方面廣泛應用,。
無線模組的能力也在突飛猛進，功耗不斷降低,，集成度越來越高,，往往一個模組可以支持多種制式和功能。例如移遠通信的Rx500x系列模組,，在支持2/3/4/5G的同時,，還提供GNSS定位、eSIM等功能,。
5G,，是目前技術最先進的通信技術。它具有大帶寬,、低時延,、海量連接等特點，非常適合工業(yè)制造場景,。前面我們案例里面提到的高速圖像識別,，海量高清圖像的傳輸，就需要5G這樣的高速網(wǎng)絡,。
而且為了快速實現(xiàn)拍照,、分析、處理的閉環(huán),，需要網(wǎng)絡擁有極低的時延,，這個也是5G的強項。5G空口端到端時延可以控制在幾毫秒,，且抖動低,，可靠性高，完全符合工業(yè)場景要求,。
3GPP R16標準確定之后,，5G工業(yè)模組正在不斷涌現(xiàn)，賦能了工業(yè)場景的5G化,。
最后,，就是強大的算力平臺。
借助模組和網(wǎng)絡,，數(shù)據(jù)得以暢通流動,，進入云端。云端結合大數(shù)據(jù)分析,，對海量的IoT數(shù)據(jù)進行處理,，通過在這些數(shù)據(jù)上構建合適的算法模型，就能實現(xiàn)生產(chǎn)流程的智能化,，用高效的AI取代人工,，提升效率，降低成本,。
值得一提的是,，AI算力的運用，既可以在云計算中心完成,，也可以在邊緣計算節(jié)點完成,，甚至可以在具有AIoT能力的通信模組上直接完成。
數(shù)智時代的通信模組,，不僅通信能力強,，算力也在不斷增強，可以承擔越來越多的端計算任務,，包括人工智能算法的運行,。
例如移遠通信的智能模組SG500Q,、SA800U、SC66,、SC665S等產(chǎn)品,，就具備基礎的AI算力，集成高算力CPU,、高性能GPU及NPU,，可以完成不少運算工作，分擔云端的壓力,。
端計算,、邊緣計算、云計算相結合,，實現(xiàn)了算力的無處不在,，既有效減少了網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)的負荷，也減少了數(shù)據(jù)處理的時延,。
結語
數(shù)字智能時代,，最寶貴的是什么？是想象力,。
我們的社會,，擁有百行千業(yè)，每個行業(yè)都有自己的工作場景,。數(shù)字智能技術是一種賦能,，究竟如何利用這種賦能，深入改造自己所處的行業(yè),，是每個行業(yè)人都必須深入思考的問題,。
僅從工業(yè)制造場景來說，目前涌現(xiàn)出的各種數(shù)字化應用,，已經(jīng)在潛移默化地顛覆我們的行業(yè)——在智慧礦場,，無人礦機和礦車正在有條不紊地進行礦石的挖掘和搬運；在智慧碼頭,，身處舒適空調(diào)房間的工作人員,，正在遠程操作吊機，進行貨柜調(diào)運,；在智慧電網(wǎng),，無人巡檢機器人正在對輸配電設備進行嚴格的檢查……
量變產(chǎn)生質(zhì)變，無數(shù)細分場景的演進,，最終推動產(chǎn)業(yè)的變革,。
未來已來，讓我們拭目以待！
