上周，研華公司在昆山舉辦了主題為“共建數(shù)智化·共創(chuàng)贏未來(lái)”的智能制造+智慧能源產(chǎn)業(yè)伙伴峰會(huì)。本次會(huì)議聚焦智能制造、綠色能源兩大產(chǎn)業(yè)，研華攜手500+產(chǎn)業(yè)專家、生態(tài)合作伙伴、客戶代表，圍繞企業(yè)智能生產(chǎn)、綠色低碳轉(zhuǎn)型展開了深入探討。

在會(huì)議中，給我印象最深的是生成式AI與邊緣計(jì)算深度融合，兩者結(jié)合形成的邊緣智能應(yīng)用正在快速落地。

如今邊緣計(jì)算的發(fā)展已經(jīng)成為共識(shí)，隨著生成式AI的持續(xù)升溫，邊緣與AI結(jié)合的熱度與日俱增，但是熱歸熱，這種共識(shí)真正能夠落地實(shí)踐是存在一定門檻的。

例如，從上云到邊緣部署的市場(chǎng)認(rèn)知、業(yè)務(wù)路徑轉(zhuǎn)變、云邊協(xié)同的平衡點(diǎn)、邊緣管理平臺(tái)的穩(wěn)定性等，都是不太容易解決的發(fā)展阻力。

難的事情往往更有價(jià)值。

研華正在將近40年的邊緣計(jì)算能力復(fù)制到智慧工廠、智慧醫(yī)療、智慧零售、智慧建筑、智慧城市等各個(gè)行業(yè)。

俗話說(shuō)，Eating your own dog food，自己的產(chǎn)品自己先用，研華還把新一代的邊緣智能解決方案應(yīng)用于自家工廠，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)車間的管理，讓數(shù)據(jù)真正成為了生產(chǎn)力。

這篇文章就來(lái)詳細(xì)整理一下我在峰會(huì)中的相關(guān)收獲。

契合邊緣計(jì)算的3個(gè)階段，擇時(shí)推出開放軟件“三環(huán)合體”

雖然邊緣計(jì)算與人工智能的彼此融合處于技術(shù)周期的熱度高點(diǎn)，但是這項(xiàng)應(yīng)用對(duì)于產(chǎn)業(yè)協(xié)同和企業(yè)技術(shù)底座要求較高，包括算力供給能力、云邊端協(xié)同聯(lián)動(dòng)能力以及咨詢服務(wù)能力等，真正做起來(lái)并沒(méi)有那么容易。

在峰會(huì)中，研華董事長(zhǎng)劉克振先生借鑒了Gartner的分析，來(lái)闡述邊緣計(jì)算在接下來(lái)幾年的發(fā)展歷程。

這里的“邊緣”是一個(gè)廣義的概念，指的是在云平臺(tái)之外，所有貫穿和連接實(shí)體設(shè)備的硬件和軟件，涵蓋邊緣基礎(chǔ)設(shè)施、邊緣設(shè)備、邊緣AI、網(wǎng)關(guān)、I/O模塊、邊緣服務(wù)器、控制器、微數(shù)據(jù)中心和分析軟件等。

在接下來(lái)的5~10年，邊緣計(jì)算將經(jīng)歷3個(gè)發(fā)展階段：

第一階段，邊緣計(jì)算的需求僅僅是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分，并且這些用戶需求呈現(xiàn)出高度定制化，市場(chǎng)規(guī)模比較小；

第二階段，隨著行業(yè)需求的深入，邊緣計(jì)算的需求會(huì)不斷擴(kuò)展，形成面向特定垂直行業(yè)的一整套整體解決方案，市場(chǎng)規(guī)模也在持續(xù)擴(kuò)大；

第三階段，邊緣計(jì)算的許多技術(shù)需求將跨越垂直領(lǐng)域，比如企業(yè)用戶需求會(huì)從店面智慧零售擴(kuò)展到工廠AI質(zhì)檢場(chǎng)景和智慧油井的一些工作場(chǎng)景中，需要供應(yīng)商具備橫向擴(kuò)展的能力。

研華期待這樣的進(jìn)化在未來(lái)5~10年會(huì)完全實(shí)現(xiàn)，形成AIoT上下游產(chǎn)業(yè)的融合，并促成行業(yè)的進(jìn)化。

研華將在工業(yè)自動(dòng)化和邊緣計(jì)算領(lǐng)域用心耕耘。為了適應(yīng)未來(lái)的發(fā)展，AIoT邊緣計(jì)算需要一套完整開放的軟件平臺(tái)作為支撐底座，因此研華決定將各種軟件充分聯(lián)通，形成上圖的“三環(huán)合體”，打造完整的服務(wù)體系。

第一個(gè)環(huán)是最上方的EdgeSync 360，這是一個(gè)邊緣智能的模塊，包括通訊、遠(yuǎn)程管理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)茸蛹?/p>

第二個(gè)環(huán)是右下方的WISE-IoT Suite，這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了云邊端一體化交付引擎。

第三個(gè)環(huán)是左下方的AI Fusion，這是新增的部分，也是最為強(qiáng)調(diào)的一環(huán)，它將生成式人工智能融合進(jìn)來(lái)。

劉克振在演講中提到，生成式AI可能會(huì)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)造成很大的影響，可以把搜集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步做分析決策。

現(xiàn)在多數(shù)的解決方案做出來(lái)是一個(gè)儀表板，涵蓋很多數(shù)據(jù)，但無(wú)法告訴使用者該做什么決策。而生成式AI的融入，讓AIoT搜集的數(shù)據(jù)變成有用的資料，讓物聯(lián)網(wǎng)從可視化的界面呈現(xiàn)，進(jìn)化到自然語(yǔ)言的直接表達(dá)。

親身實(shí)踐，讓看不見的數(shù)據(jù)流帶來(lái)巨大的價(jià)值

如今，很多制造企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到了數(shù)據(jù)的價(jià)值，意識(shí)到了應(yīng)該將寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)做更好的采集、分析和預(yù)測(cè)，來(lái)驅(qū)動(dòng)新型制造，這是企業(yè)的必然方向。

進(jìn)而我們從看得見的自動(dòng)化，邁入了看不見的自動(dòng)化階段。

什么是看不見的自動(dòng)化？

在不采購(gòu)新設(shè)備的前提下，我們有可能通過(guò)已有的設(shè)備獲得關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過(guò)這些看不見的數(shù)據(jù)流，創(chuàng)造更大的價(jià)值。也就是這些看不見的數(shù)據(jù)，將成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)未來(lái)創(chuàng)新最重要的動(dòng)能。

在研華的昆山工廠，正是“看不見自動(dòng)化”的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。在工廠發(fā)展的早期，研華投入了大量的新設(shè)備，隨著發(fā)展的深入，研華開始投入大量看不見的數(shù)據(jù)化和智能化。

通過(guò)研華自身的實(shí)踐，看不見的自動(dòng)化確實(shí)發(fā)揮了很好的效力。

先說(shuō)成果，從2013到2023的十年間，研華昆山制造中心的人力并沒(méi)有太大波動(dòng)，但是人均單位產(chǎn)值翻了3倍（如上圖所示，氣泡越大表示人均產(chǎn)值越大）。

在這樣的過(guò)程中，研華越來(lái)越相信數(shù)據(jù)的價(jià)值，從底層的設(shè)備數(shù)據(jù)，到企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，再到用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)將會(huì)全面驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，也推動(dòng)了研華乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的全面變革。

那么這么一家略顯傳統(tǒng)，甚至有些老舊的工廠，是怎么一步步做到升級(jí)改造的呢？

整體過(guò)程可以分成三個(gè)階段。

第一個(gè)階段，2013~2015年，基于精益生產(chǎn)的基礎(chǔ)，打造數(shù)據(jù)底座。

在2012年的時(shí)候，研華第一次聽說(shuō)工業(yè)4.0，但是當(dāng)時(shí)并不清楚什么是工業(yè)4.0。從2013年開始，工業(yè)4.0逐漸成為了顯學(xué)，大家都在談，研華也從2013年開始做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打通了ERP和MES等系統(tǒng)，通過(guò)APS來(lái)貫穿訂單和生產(chǎn)的過(guò)程控制，同時(shí)將人的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)來(lái)取代重復(fù)性的工作，實(shí)現(xiàn)了部分的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化。

第二個(gè)階段，2016~2021年，digital enable，加速數(shù)據(jù)優(yōu)化的進(jìn)程。

在這個(gè)階段，研華遇到了很多瓶頸和障礙。典型的挑戰(zhàn)比如工廠缺乏一盤棋的整體視角，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)目標(biāo)不明確，場(chǎng)景數(shù)據(jù)、應(yīng)用、系統(tǒng)架構(gòu)不清晰；大量數(shù)據(jù)散布在不同的系統(tǒng)中，很多應(yīng)用開發(fā)都會(huì)需要眾多的專用接口，IT變成了瓶頸。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研華把數(shù)據(jù)上傳到研華工業(yè)云平臺(tái)，這相當(dāng)于是一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。平臺(tái)劃分為不同的主題域，包含生產(chǎn)設(shè)備、品質(zhì)、訂單物料等，分類分項(xiàng)的做一些管理，然后向上展示一些標(biāo)準(zhǔn)的接口，這時(shí)各種數(shù)據(jù)可以通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)快速的收集、上傳和分析。

由于建立了這樣一個(gè)高效可用的數(shù)據(jù)中臺(tái)，IT工程師的角色從原來(lái)gatekeeper變成了facilitator，研華認(rèn)為這點(diǎn)在轉(zhuǎn)型中是至關(guān)重要的一步。

第三個(gè)階段，2022年之后，AI enable，引入更多的AI能力，加速智能制造的轉(zhuǎn)型。

這個(gè)階段正在開展的過(guò)程中。

通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，研華在綠色改造和節(jié)能方面也取得了很好的成效。

2022年，昆山工廠的整體產(chǎn)值增長(zhǎng)7%，用電量下降238千瓦，單位產(chǎn)值的電耗有大約10%的節(jié)約。同時(shí)昆山工廠還布建了光伏設(shè)施，太陽(yáng)能占到全年電能供給的5~8%。所有這些舉措綜合下來(lái)，研華昆山工廠有望在2050年實(shí)現(xiàn)凈零碳排放目標(biāo)。

三廢排放也有了顯著性的改善，廢氣的減排量是12%，廢水排放降低了31%，廢棄物的排放減少了32%。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，研華的自動(dòng)化架構(gòu)發(fā)生了巨大的變化，主要的轉(zhuǎn)變有4點(diǎn)：

1.從集中式到分布式架構(gòu)

決策和控制在邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器，以及中心控制器之間進(jìn)行分布和協(xié)同。

2.從傳統(tǒng)硬件到軟件定義

很多功能和自動(dòng)化架構(gòu)采用軟件定義的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)的硬件設(shè)備逐漸被軟件化，這也是研華大量投入軟件與平臺(tái)的初衷。

3.從靜態(tài)到AI動(dòng)態(tài)優(yōu)化

過(guò)去的自動(dòng)控制是一個(gè)邏輯架構(gòu)，現(xiàn)在的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)的不斷反饋，形成了一個(gè)動(dòng)態(tài)AI結(jié)合的優(yōu)化系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)會(huì)愈發(fā)智能。

4.從閉環(huán)到開放生態(tài)

從過(guò)去的單一封閉系統(tǒng)到開放生態(tài)，這也是研華將昆山的研發(fā)中心取名叫做“協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)中心”的原因，研發(fā)一定要和客戶、用戶結(jié)合在一起。

跨越鴻溝，從數(shù)字化到智能化用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理

當(dāng)我們解決了第一個(gè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集與接入的問(wèn)題，解決了第二個(gè)IT與OT數(shù)據(jù)整合與打通的問(wèn)題，自然就會(huì)遇到第三個(gè)問(wèn)題：也就是如何從數(shù)字化到智能化，跨越鴻溝，真正實(shí)現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理？

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定是離不開數(shù)據(jù)的，但是其實(shí)數(shù)據(jù)也往往是企業(yè)啟動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)最大的障礙。

Gartner剛剛發(fā)布的數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施模型DAIM，通過(guò)這個(gè)模型，讓我們從已知探索未知。

已知的條件很明顯，比如上個(gè)月我們做的怎么樣？上個(gè)月我們?yōu)槭裁醋龅搅耍肯乱徊轿覀兘鉀Q的問(wèn)題是要知道未知的數(shù)據(jù)，去解決未知的問(wèn)題，也就是我們要做預(yù)測(cè)和決策。我們要知道下個(gè)月能做成什么樣？還要知道我們做什么，下個(gè)月才能達(dá)到目標(biāo)？

我們很多制造企業(yè)在現(xiàn)場(chǎng)收集了大量的設(shè)備和傳感器數(shù)據(jù)，還有企業(yè)IT信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要解決的問(wèn)題就是怎么跨越鴻溝，讓這些數(shù)據(jù)能夠驅(qū)動(dòng)管理和決策，中間這個(gè)鴻溝就要用AI技術(shù)幫助我們跨越。

研華將多種AI解決方案融入了技術(shù)架構(gòu)，涵蓋智能制造、安全生產(chǎn)、能源管理等方面。現(xiàn)在研華正在探索將生成式AI與邊緣計(jì)算相結(jié)合。

IoT Edge是一個(gè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的工具，眾所周知它的功能強(qiáng)大，但是強(qiáng)大功能的背后往往隱含著操作的復(fù)雜。

我們一切應(yīng)該回到以人為本，AI的本質(zhì)是能夠提升我們?nèi)藱C(jī)交互的體驗(yàn)，所以研華使用IoT Edge和生成式AI進(jìn)行了整合性探索。

借助語(yǔ)音和文本的自動(dòng)轉(zhuǎn)換工具，工程師和管理者不需要在界面上進(jìn)行操作。以后的場(chǎng)景可能是在AI賦能之下，IoT Edge將變成一臺(tái)會(huì)說(shuō)話的邊緣盒子。

我們不再需要在軟件界面上去進(jìn)行操作和配置，產(chǎn)線的操作者可以用自然語(yǔ)言對(duì)話的方式，直接和邊緣的盒子去進(jìn)行交互，讓這個(gè)盒子自動(dòng)幫我們?nèi)ネ瓿稍O(shè)備聯(lián)網(wǎng)和邊緣數(shù)據(jù)的采集。

今后的設(shè)備維護(hù)也將更加簡(jiǎn)便。如果監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)異常，AI Copilot會(huì)自動(dòng)的關(guān)聯(lián)這個(gè)設(shè)備所有歷史的問(wèn)題和維修記錄，并且自動(dòng)派工給當(dāng)天值班的維修工程師。

維修工程師收到這份工單和相關(guān)資料之后，可以繼續(xù)通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話的方式和AI Copilot進(jìn)行交互，進(jìn)一步明確問(wèn)題。

當(dāng)他做出一個(gè)維修方案之后，不會(huì)立刻去真實(shí)設(shè)備維修，而是先在這臺(tái)設(shè)備的數(shù)字孿生體進(jìn)行模擬調(diào)校，確認(rèn)維修方案確實(shí)可行之后，下達(dá)指令給AI copilot自動(dòng)的維修這臺(tái)設(shè)備，并且生成維修報(bào)告。

寫在最后

未來(lái)已來(lái)，我們唯有加速奔赴。

邊緣計(jì)算和人工智能的融合，形成的邊緣智能應(yīng)用正在快速落地，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支持。

今年我們能夠明顯感受到制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求尤為迫切，而制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，讓數(shù)據(jù)能夠真正的創(chuàng)造價(jià)值。

期待研華在昆山工廠的實(shí)踐可以被廣泛復(fù)制，助力更多的制造企業(yè)打造數(shù)據(jù)底座，加速數(shù)據(jù)優(yōu)化的進(jìn)程，讓看不見的自動(dòng)化發(fā)揮效力。通過(guò)邊緣智慧賦能現(xiàn)代制造，讓更多的工業(yè)設(shè)備擁有“說(shuō)話”的能力。

審核編輯：彭菁