敢問工廠和醫院，在今天這樣一個萬物互聯的物聯網時代，在人工智能幾乎無處不在的時代， 你準備好升級了嗎？今天 ，我們就來聽聽賽靈思工業、視覺、科學與醫療市場總監 Chetan Khona 如何看待人工智能在工業和醫療領域的發展，在產業升級和變革的關鍵時刻如何做正確的選擇，而且未雨綢繆，讓今天的選擇同樣能夠適應未來的再升級、再發展。

Chetan Khona

數據爆炸的利與弊

數據的爆炸性增長已經是一個老調且不爭的事實， 可是你真的知道每天產生的數據有多少嗎？福布斯網站的一篇文章顯示， 我們每天產生的數據超過 2.5艾字節 （ 1艾字節即1 Exabyte, 等于100億億字節）！而且90%的數據產生于過去的兩年時間，2019年用于人工智能的數據是60 堯字節， 1 堯字節即 1 Yottabyte， 等于1億億億字節！ 驚不驚喜？意不意外？

Chetan表示，大概5-10年以前，其實數據僅僅是用于一些本地的應用，但當今時代，隨著物聯網時代的到來，越來越多的設備都已經連接到了網絡，因此如何使用這些數據至關重要。

毋庸質疑，數據無論對于工業物聯網（IIoT）還是醫療物聯網 （HcIoT）來說，優勢都非常明確：對于工業，數據可以做預測性的維護，這就能夠盡可能降低工廠停工時間，從而保障盈利和利潤；二來，數據可以通過資產分析，來更好的了解客戶的購買習慣，從而創造新的收入流。其次是連接性，連接性是物聯網，這也是工業互聯網的基礎。通過賽靈思方案更新軟件和硬件，能夠延長產品的使用壽命，從而降低了更新換代的成本。對于醫療物聯網來講，通過數據可以更好的改善醫院和診所的工作效率，并以此提高時間的利用率，提高對患者的服務，最終改善的是人們的生活質量。

但同時，數據的應用也帶來了諸多挑戰。首當其沖的就是由數據帶來的隱私問題，尤其是伴隨著時間的變化、計算能力的增長，安全性就會面臨更大的挑戰。另外，影響安全性的時延和響應能力問題；包括傳輸、存儲和處理在內的數據問題。

以醫療物聯網為例，目前，全球已安裝超過1億臺醫療物聯網設備，到2020年將增長到1.61億臺。但同時也有醫療高管表示，當前阻礙醫療組織采用物聯網的三大障礙：隱私問題占59%，原有系統集問題成占55%，安全問題占54%。

三大策略應對數據爆炸

Chetan 介紹說， 賽靈思通過三種策略幫助客戶高效、有效的來利用數據。這也是賽靈思ISM部分的核心戰略。其中包括：

世界級的工業與醫療物聯網解決方案堆棧，這個是針對邊緣應用。賽靈思將邊緣定義為數字和模擬之間的邊界。賽靈思認為應該要把智能定義在邊緣。我們的觀點是能夠在這些模擬數據邊界上對數據進行處理，這是效率和效能最優的方式。

賽靈思工業與醫療物聯網解決方案堆棧是賽靈思所提供的全套的、一系列的解決方案，包括通過提供安全性的連接、控制、視覺、線路、軟件和人工智能來幫助客戶開發他們所需要的產品，來進行更好的應用。當然，Chetan Khona也表示，賽靈思并不是所有領域的專家，所以我們也會使用非常廣泛的生態系統當中的專業、技術和知識能力，幫助用戶獲得他們所需要的解決方案。

利用去年10月最新發布的世界上最快的加速器卡Alveo為工業PC加速。在許多工業和醫療應用中，還在使用傳統的PC。許多這些工業PC都有PCIe插槽，Alveo可以通過這個插槽即插即用,實現最快的加速。相對傳統方案，Alveo可將數據庫搜索和分析提升90倍、金融計算提高89倍、機器學習20倍、視頻處理12倍等。目前包括中國廠商在內全球眾多行業用戶已經開始采用Alveo 加速器卡。如上海聯影醫療科技也已經率先采用Alveo加速器卡用于醫療CT機。根據聯影的實踐，Alveo加速器卡可以完全替代GPU，且功耗更低，而且可以節約成本，簡單易用。

借助互補的邊緣與云的協作實現更好的性能和效率。Chetan 表示，我們在邊緣領域付出了很多努力，不是與云競爭，而是與云合作。我們希望在正確的地方解決問題，數據是在哪里收集的就應該在哪里處理，這樣做操作的效率和成本都是最優的。也就是說不是把數據運送到處理所在的位置，而是把處理推送到數據所在的位置。這個只有賽靈思靈活應變的解決方案可以做到這一點。

Zynq 和品質 : ISM 市場發展的動力

Chetan Khona表示，在業界，賽靈思一直被冠以“FPGA發明者”的稱號，然而在工業領域和醫療領域，賽靈思的Zynq SoC和Zynq UltraScale+ MSoC 產品系列才是工業和醫療以及機器視覺領域的最愛。原因何在？

傳統上，一個公司內部就有多個工程師團隊，而且在設計上可以獨立決策，比如一個團隊選擇PPC、VxWorks、CAN，還有選arm、Linux、MQTT，還有一個選x86、Windows、OPC UA，他們之所以能夠自主的選擇這些系統，是因為當時這些系統非常的簡單。但是工業物聯網、醫療物聯網就不同了，雖然非常強大，但是越來越復雜，這也使得工程師團隊越來越多的選擇公共平臺， 實現產品線內部甚至夸產品線可擴展的設計平臺。這是現在工業界發展的趨勢，也就是IT、OT的融合，信息技術和運營技術的融合。

可擴展，靈活多變， 這正是賽靈思Zynq SoC 處理器平臺的優勢。Zynq SoC 中的arm系統就能夠為云開發提供服務，同時還能提供IT和OT的支持，以及提供FPGA的定制化，所以工業性能加定制功能使得我們的產品非常有吸引力，這也是大家選擇賽靈思的第一大原因，所以這也是兩年之前根據Aspencore做的調查，現在開發者已經把賽靈思視作未來開發使用的SoC產品當中的排名前三的工具之一。

從賽靈思ISM 領域增長趨勢圖就可以看出上述兩款產品的受歡迎程度， 自從其上市并量產后賽靈思在ISM領域的收入增速高達25%。

賽靈思Zynq的用戶中不乏中國工業和醫療用戶， 他們對賽靈思的工業物聯網平臺給予了很高的評價。如下圖的典型應用和客戶評價。

Zynq 案例分享

“南瑞繼保廣泛采用賽靈思 Zynq SoC 作為控制、保護、合并和切換產品的通用平臺。該解決方案符合 IEC61850 的要求，并經過國家電網公司的認證。”

—— Xiang Li ，南瑞繼電保護研發經理

“我們正在使用賽靈思 Zynq SoC，使前端設備能夠以業界最低功耗提供一流的識別效率”。

—— 曠視公司

“一個 Zynq SoC 取代了 20 多個芯片和工業網絡連接，以 1/6 的尺寸和 1/5 的成本提供了驚人的同步性能。”

—— 顧強，武漢精鋒微控 CEO

“邁瑞（Mindray）的使命是制造高質量的產品，并將昂貴的醫療技術轉變為全世界人們都可以享受到的高質量醫療服務。我們已經選擇賽靈思技術來滿足客戶的臨床需求。”

—— 邁瑞醫療

“作為視頻監控領域的全球領導者，海康威視（Hikvision ）致力于不斷創新。我們的設備已經廣泛應用于 100 多個國家，以提高從銀行、地鐵、體育場館到游樂園和賭場等場所的安全。事實證明，賽靈思平臺非常適合。”

—— 海康威視，選自賽靈思年度質量報告

“賽靈思并不是現在開始進入到工業和醫療的物聯網領域， 只是從我們引入了相關的 SoC 之后，我們的增長就在加速。”Chetan Khona 強調說。

此外，和消費領域求新求變的特點相比，工業和和醫療領域的發展相對緩慢和穩定，對產品的耐用性更加重視。“耐用性，也就是產品生命周期的長壽性更加重要。”Chetan Khona說。

據了解，產品最低生命周期是各大廠商競爭的重點，很多半導體公司難以做到15年的生命周期，這將難以滿足工業領域的最低要求。相比之下，賽靈思的優勢得以顯現。

賽靈思的品質和強大的產品生命周期在客戶中擁有良好的質量聲譽 – 根據賽靈思最新的工程質量報告顯示，賽靈思產品在行業中擁有0 召回的歷史記錄。賽靈思據Chetan Khona介紹，目前賽靈思可以為產品提供最低15年的生命周期保障，而且通常可以達到20年甚至更久。

賽靈思工業物聯網平臺既有傳統的工業領域優勢，包括工業實時和確定性控制與接口、工業生命周期、質量、可靠性、安全性、溫度與功耗，但并不是僅僅賽靈思能夠支持這些功能，還有很多其他的企業也可以。賽靈思所做的就是加入業界領先的AI時延與性能優勢，并和傳統的優勢進行結合，這點是非常重要的。因為有的企業可能可以做AI，但是沒有傳統的優勢，但賽靈思是兩者兼具，有一些GPU可以做AI但是它不具備傳統的優勢，還有一些企業像TI， 瑞薩、恩智浦可以做SoC，但是它又不具備AI方面的能力，所以對很多客戶不可能去使用多個器件的方案，因為采用賽靈思的單芯片解決方案就能夠確保高度的集成，達到最高的成本有效性。

面向未來，賽靈思 2019年將發貨另一款顛覆性的新產品ACAP（自適應計算計算平臺）。Chentan 表示，就像當年 FPGA、SoC 和 GPU 的發明一樣，這是一款全新物種的產品品類。2019年下半年，ACAP 首個品牌系列Versal 將正式面世。Versal 擁有6個子系列，今年率先推出的將是 Versal AI Core 系列和 Versal Prime（ 基礎版）。

對于工業領域最重要的是 Edge AI，目前已經在Zynq和Zynq UltraScale 中部署，2020 年它會成為 Versal 的一個子系列，主要是在每瓦的性能上能夠達到行業領先，可以用的系統有機器視覺、超聲設備和超聲手持等。目前，Zynq UltraScale+ 是賽靈思系列產品當中在工業物聯網和醫療物聯網當中最成功的產品，未來， Versal AI Edge 也將會是一款無與倫比的產品。

堆棧，Alveo加速器卡，邊緣和云協作，加上行業公認的品質信譽和強大的產品路線圖，賽靈思將助力工業、醫療領域的客戶實現更加智能和靈活應變的資產優勢，奔向理想中的未來工廠、未來醫院和未來城市。