新闻中心

EEPW首页 > 嵌入式系统 > 业界动态 > 工业AI为FPGA和SoC带来机会

工业AI为FPGA和SoC带来机会

—— 访Xilinx公司工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场经理翁羽翔
作者:​迎九时间:2019-12-09来源:破解快三单双大小规律-大发游戏APP收藏

问:依您看,边缘将给某类应用带来哪些新变化?

本文引用地址:http://bunmong.cn/article/201912/407977.htm

答:随着人工智能和物联网技术的融合,oT(人工智能物联网)的概念应运而生,即(人工智能)+IoT(物联网)。目前,边缘AI正广泛应用于领域,这种技术可以为物联网边缘的多传感器分析和机器学习应用提供最低的时延、功耗和成本。在工业领域,当前热门的边缘AI应用包括工业机器人、智慧路灯、智能监控等。

1575881274860401.png

Xilinx 工业、视觉、医疗及科学(ISM) 市场经理 翁羽翔

机器人是工业自动化系统的终极表现。在构建合作机器人、工业机器人或机器人的其它商业应用时,工业控制、通信、机器视觉、机器学习、人机界面、网络安全和安全都是需要纳入考虑范围的关键技术。工业机器人包括抓取机器人和移动机器人等,从视觉、听觉到移动、导航,再到工业智能检测,其中都有AI的身影。借助AI,工业机器人可以进行图像识别和分类,同时还能通过采集电机的变量进行预测性推断,提供损坏和维修告警,从而实现电机预测和维护功能。

伴随智慧城市的建设,许多城市基础设施的构建也变得更加复杂。智慧路灯,也就是在城市路灯灯杆上搭载传感器与感知设备,它的出现既是智慧城市的最佳落脚点,也有望迅速发展为万物智能互联的接口。借助边缘AI的应用,智慧路灯可以与通信技术、视频监控、智能终端控制与显示及可再生能源相结合,助力城市的信息化管理。

此外,工业监控领域也是一项重要应用。在工厂的智慧监控系统可以实现对能源数据的实时智能采集与对自动化工业流程中的每一个步骤的全面监控。

问:其技术挑战是什么?

技术挑战体现在很多方面。首先是AI技术本身,因为AI技术是基于算法之上的技术延伸。AI技术的算法迭代很快,不断地演进,因此,在边缘AI技术的应用过程中会产生更多需求,针对不同技术领域的不同需求,AI本身会进行不同方向的技术演进。如何通过升级硬件与软件适应快速变化的AI算法,是目前所面临的的一大技术挑战。

还有就是关于AI开发工具,因为算法的多变性与快速迭代,如何做到开发工具的普适性与提升开发工具的应用性,是目前AI开发工具所面临的难题。

在边缘AI在工业的应用上,由于涉及到边缘与云端的相互结合,那么必须考虑的问题便是网络传输带宽的问题。由于以往在工业领域,边缘设备的数据量没有那么大,现在由于视觉技术的引入,导致传输数据量暴涨,这样一来,如何在保证工业实时性的同时提升网络带宽,实现与云端的实时互联,就成为一项严峻的挑战。

在机器人领域,因为机器人技术本身涉及到视觉与控制的结合,包括视觉控制器与3D视觉传感器的融合,智能避障以及机械臂抓取规划等都是机器人领域AI技术的主要场景需求与技术挑战。

还有就是在工业领域,由于工业控制对于延时十分敏感,往往需要毫秒级的实时准确度,对于边缘设备的传输效率要求很高。另外在工业器件的安全性上,由于采用云端互联的模式,那么就必然存在着被攻击的危险,如何最大程度地保障工业设备本身的安全性与传输过程中的数据安全性,是目前所有厂商需要攻克的问题。

最后一个就是工业领域本身场景相对恶劣,且对设备器件的功耗要求非常高。由于我们不可能在嵌入式端使用CPU\GPU这类高功耗的器件,所以工业设备的能效比问题也是目前的一大技术挑战。

问:贵公司是如何解决这些难点的?有哪些创新性的解决方案推荐? 

答:首先要说的就是赛灵思(Xilinx)的SoC产品,由于采用了异构的方式,包含了硬件的单元,软件上也可以依赖于这些硬核的单元进行升级。无论是在传统意义上的逻辑侧,还是Arm的驱动与OS,都可以支持远程升级。

赛灵思下一代的Versal™ ACAP(自适应计算加速平台)搭载了AI引擎,使整个平台所面向的编程语言更加灵活,支持包括C语言在内的多种编程语言。通过ACAP,在未来我们去做算法的迭代更新会更加便捷。

在软件工具方面,赛灵思发布了Vitis统一软件平台,将Edge端和云端进行了整合。Vitis可以在众多应用程序中启用高度优化的特定领域加速器,从Amazon AWS的云数据中心部署到执行复杂任务的机器学习和智能边缘设备,都可以使用Vitis。

万物互联时代对于数据传输有着更高的要求,在这个领域,赛灵思做了很多的参考案例,包括与AWS的IoT的合作实例。通过结合电机控制,将电机控制的数据与AWS的云进行互联,将云端的数据下发,同时进行数据加速。在安全方面还做了与云端的互联认证等。

面向工业的实时互联,赛灵思推出了TSN套件的解决方案,支持百兆、千兆、甚至万兆的物理以太网。在保证带宽的前提下,保障了数据的实时性。TSN IP是由赛灵思自主研发的,同时也有第三方合作伙伴 SoC-e,他们也可以提供多端口的面向TSN交换机产品的解决方案。

在工业互联过程中必然会需要OS的支撑,目前赛灵思基于SoC平台构建了完善的生态圈。在国内,赛灵思在实时OS领域上与翼辉合作,在安全OS领域是与凝思科技展开相关合作。同时国外的厂商包括Wind River、QNX、ENEA等优秀OS厂商都与赛灵思有很好的合作。

赛灵思跟许多传感器厂商亦有合作,Sony最新推出的SLVS-EC接口就是和Xilinx深度定制,同时Onsemi(安森美)与赛灵思即将合作推出工业智能相机,延时可达毫秒级。这项产品也是目前最热的视觉融合技术的一大体现,通过赛灵思强大的性能驱动,赋予了工业摄像机更高的传输速率与处理性能。

赛灵思我们所有的Zynq SoC产品都符合IEC 62443安全认证规范。赛灵思对于产品安全方面有着严格的技术把关与产品把控,严格遵守相关规范。

在 AI领域,赛灵思的产品有着详细的数据显示,对比CPU与GPU,在保证灵活性的前提下,赛灵思产品的功耗能效要更为出色。




关键词: 工业 AI FPGA

评论


相关推荐

技术专区

关闭