集“云端+边缘”计算的AI工业处理器是如何炼成的?

来源:华强电子网 作者:Andy 时间:2019-05-17 17:29

云端 边缘计算 AI工业

  工业自动化是继汽车之后备受全球芯片设计企业们看好的市场,如今,随着越来越多芯片巨头的加入,这个战场也正酝酿起一场声势浩大的霸权争夺战。毕竟,从中国本土的视角来看,这是一个国家大战略长期推动的产业,也正因此,国内工业自动化相关设备的市场近几年一直都保持着颇为稳定的增速。

  TI针对工厂自动化的处理器平台方案

  以工业机器人为例,有数据显示,2018年中国工业机器人销量达15.64万台,同比增长近15%,中国已连续6年成为全球最大的工业机器人销售市场。这也使得当今越来越多的芯片公司,开始对标中国数以万计的工厂,试图在这波政策红利彻底发酵前稳稳地占住中国工业自动化的市场高地。

  然而,想要抢占庞大的工业自动化市场,自然也需要直面不少的挑战,包括应用场景分散、安全保密性、设备互联互通、数据处理和决策分析等。芯片作为推动技术变革的核心动力,伴随着智能互联浪潮对应用场景需求的变化,也急需做出更多的创新。TI作为这场技术变革的见证者和主要参与者,在工业自动化领域的竞争力在哪?

     综合性平台的重要意义

  工业自动化是TI投入很大的市场,这些年,随着AI、5G以及IoT概念的盛行,工业领域的需求也随之发生了相当大的改变。“在过去的一两年里,我们看到工业市场有加速发展的趋势。而现在,很多的工业自动化类应用其实是很分散的,不同应用一般会有不同的标准协议以及不同的平台,这也使得企业针对不同的平台和标准去做研发设计非常费时费力。”德州仪器处理器业务部经理Sameer Wasson表示。

  德州仪器处理器业务部经理Sameer Wasson

  “比如,现在很多大的工厂购买的设备一般都是采购自不同的公司,这些不同公司的设备怎样去互联互通,这就需要有一个同样的标准,来确保每个系统用的通信协议都是一样的情况下实现互联互通。”Sameer Wasson进一步举例到。

  这也是TI为何会推出一个综合性平台的意义所在,归根结底,就是为了帮助方案开发商节省成本和产品上市时间。记者获悉,TI的Sitara AM6x处理器通过先进的集成技术,具备先进的工业网络能够满足迅速发展的工业4.0需求,其功能安全和安保的高可靠性和集成功能以及具备统一平台的可扩展处理器系列,可以推动现代有人工厂向更高智能和全自动化加速迈进。TI有一系列的产品,包括从低端到高端,从单核/多核的ARM处理器到ARM+DSP的组合型产品,其中的功能除了工业领域本身的通信、控制以及传感之外,还拥有保护和隔离、电源优化、安全以及功能安全等配套技术模块,能够全方位适应工业自动化场景各种灵活性的需求。

  “边缘+云端”计算提升AI“硬”实力

  边缘计算可谓是当下非常火的一个概念,这也使得当今无论是芯片界巨头还是初创企业,都争相研发或推出精于边缘计算的AI芯片,以对接市面上越来越多的端侧AI应用需求。虽然在工厂自动化场景,边缘计算的能力十分必要,但仅用边缘计算来做数据处理显然是不够的。因为很多应用还需要进行大量的数据搜集与集中处理,单一的边缘计算AI芯片显然不能够负荷如此庞大的数据集处理工作。也正因此,TI的工业自动化处理器会特别配置了边缘计算和云端计算的双重特性,进一步丰富了该系列芯片的应用环境和场景。

  德州仪器中国区业务拓展总监吴健鸿

  工业自动化场景对处理器边缘计算和云端计算各有怎样的要求?德州仪器中国区业务拓展总监吴健鸿告诉记者:“现在有很多的工业应用都开始采用云端计算来做,但这类应用都需要快速的去做实时化的处理和响应,这种情况下,云端服务器不一定是好的选择。这时,就需要一些比较强大的平台去做实时的本地运算功能,从这个角度来看,对平台的性能也会有很高的要求。”

  TI深度学习发展路线

  对于本地运算性能,在数据搜集和处理的部分,边缘计算是越来越重要了,吴健鸿认为:“其中既包括AI也包含一些实时的运算,所以从这个角度来看,我们发现越来越多的过去用MCU来做的方案,现在都需要一些比较大的ARM处理器,用来解决一些实时性的边缘侧数据处理的问题。比如现在的工厂里面,传感器的应用是越来越多,其中不仅包括感知环境的温湿度传感器,同样也包含毫米波雷达甚至激光雷达这类更高端的传感器,这样一些不同的传感器组合,需要将多路传感器的数据传输到处理器内部,去做实时的计算。不过,另外一方面也会需要将一些数据要传输到云端,特别是一些与公司业务相关的,会按照业务经营的情况去调整生产线和产品种类,这种应用就需要本地的运算,外加上一些云端的平台整合在一起。”

  对此,Sameer Wasson也举了一个非常形象的例子,他表示:“其实,不同的应用场景或者不同的设备,可能对云端和边缘计算都会有不同的要求。比如一个工厂里的自动门,传感器一旦感知到有人走过,门就会自动打开,如果没人走过的话,门就自动关闭,这一类功能基本都是依靠本地侧的边缘计算来实现。但如果想知道一天内工厂内部所有的自动门有多少个人进出,以及门开关的具体时刻,如果门比较多的情况下就需要系统搜集非常庞大的数据,这种更多需要放在云端去做计算。所以,针对自动化工厂里这些不同的大数据与小数据类应用,边缘侧和云端计算其实都是非常必要的。”

      工业自动化的“安全危机”

  智能互联化为应用场景带来的不仅仅只是便利,更带来了非常严重的数据安全危机。尤其是在工业自动化场景,随着新一代信息技术与工业生产全过程的融合程度日益加深,全球范围内工业设备联网数量迅猛增长,新的技术架构、生产体系、运营模式也带来了新的安全风险挑战。

  据国家工信安全中心报告显示,2018年全球安全漏洞数量高达432个,同比增长14%,中高危漏洞占比高达99%。像之前发生的乌克兰氯气站被攻击、委内瑞拉全国性断电等大规模、高强度安全事件,让各国政府都将工业信息安全作为重点关注的安全领域。加拿大汽车供应商Level One Robotics公共服务器泄露全球超百家车企机密文件,台积电关键业务数据遭勒索病毒攻击导致生产线停摆,都对企业的正常运营带来严重的损害。

  在日前的全国信息化和软件服务业工作座谈会上,工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋曾表示:“当前,工业信息安全形势依然严峻,工业领域频现高危漏洞,勒索病毒等攻击手段愈发多样,严重影响了工业生产运行就我国而言,从防护水平看,网络上可辨识的工业自动化控制系统及设备数量超过1.5万个,遍布全国31个省(区、市)。其中,多数缺乏安全防护,甚至处于‘裸奔’状态。”

  芯片作为这些工业自动化设备的主核心,自然需要在安全保密机制上做到极致,防止整个工业自动化系统不“裸奔”,而这正是TI这家公司的优势。毕竟,经过很多年汽车市场的大浪淘沙,TI的芯片如今遍布全球,成为大多数汽车上的标配,而汽车领域对安全性的要求其实要高于工业领域,这也就意味着TI能够将在汽车领域的安全技术和经验很容易的复制到工业市场。

  吴健鸿表示:“无人化的工厂,其安全保护是非常重要的一环,设备互联互通的情况下,如果没有强大的安全保密机制,就会有人去破解系统,这将对工厂造成很大的安全隐患。当然说到底,要做无人工厂,哪怕有一个人在工厂里面也需要确保设备的安全性,确保不会伤害到一些工人的生命,这都是现在越来越多工厂需要去考虑的地方。TI在汽车安全领域拥有非常大的优势,而且过去多年我们也花了大量的时间将汽车领域的功能安全技术带到工业自动化领域,相信这种实力能够为现代工业自动化场景带来足够安全可靠的解决方案。”

     小结

  得益于多年来在汽车芯片领域积累的丰富经验和技术实力,TI如今向工业自动化场景快速平滑过渡也不再是什么难事。本次推出的综合性工业自动化处理器平台,在AI、通信连接、安全以及应用多样化适应力等特性上都给业界树立了一个标杆,同时也进一步印证了TI作为国际一线IC设计大厂的实力,既不脱于时代也超越时代。

  不过,接下来,针对如何打通中国国内工厂自动化这一庞大的市场。TI仍需要站在一个全局的角度来充分考虑问题,如何利用产品本身独特的市场化和成本优势,切中中国客户的心理,让更多国内的工厂愿意接受该方案,将是TI接下来能否切下国内工业自动化这块“大蛋糕”的关键所在。



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