在制造業中擁抱數字時代不再只是一種選擇，而是企業在市場上保持競爭力的必備條件。如今的制造業正在經歷由人工智能（AI）引領的轉型，這種技術和創新的融合催生了智能制造產業，這是一個將重新定義該行業的重大變革。

隨著先進制造技術的采用，智能制造有望為各行各業的所有工廠帶來完全不同的生產環境。在此過程中，工業物聯網和人工智能之間的這種強大相互作用構成了智能制造革命的基石。占據中心地位的人工智能既可以分析海量的數據流以優化生產流程，保證高質量的產出，還可以預測設備故障以進行預防性維護。

智能制造中的關鍵技術

推動智能制造變革的關鍵技術包括增材制造（3D打印）、人工智能（AI）、物聯網（IoT）和先進的機器人技術。這些創新技術不僅提高了制造業的生產率，還使生產商實現了前所未有的準確性和定制化水平。現在，就讓我們一起關注構成智能制造的這些相關技術。

1、工業物聯網（IIoT）

IIoT是智能制造的支柱，在整個生產生命周期內它能促進機器、傳感器和系統之間的無縫連接和數據交換，實現設備的實時監控、預測性維護和數據驅動的決策。預測性維護利用先進的分析和機器學習算法在設備故障發生之前進行預測，從而實現主動維護，以防止代價高昂的停機時間并優化生產效率。

2、人工智能/機器學習

人工智能旨在模仿人類智能，作為人工智能的一個子集，機器學習專注于構建基于數據輸入提高性能的系統。算法使機器能夠以更快的速度分析數據，從中學習，適應并在沒有人為干預的情況下做出決策。在智能制造中，人工智能和機器學習使這些系統成為預測引擎。通過分析數據，它們可以在設備故障發生之前進行預測，優化生產計劃以實現極高效率，避免昂貴的停機時間，并確定需要改進質量控制的領域。簡而言之，有了人工智能和機器學習的助力，智能工廠將變得更高效、更具成本效益和更積極主動。

3、先進的機器人和自動化技術

自動化，也稱為具有人類智能的自動化，意味著使用機器人和自動化系統，設備既可以自己工作，也可以與人類一起工作。智能工廠將越來越依賴于先進的機器人和自動化技術來簡化流程、提高精度和提高生產率。

4、云計算和大數據分析

智能制造中的大數據是指制造過程中各種來源生成的大量結構化和非結構化數據。通過利用基于云的平臺和高級分析工具，制造商可以深入了解生產流程，識別瓶頸并優化運營。分析工具對于處理這些廣泛的數據至關重要，可以提取有價值的見解，使制造商能夠改進生產流程，預測設備故障，并實時就物流、風險評估、成本管理和質量控制做出明智的決策。

5、3D打印

也稱為增材制造，3D打印徹底改變了產品的設計和制造方式。智能工廠通過利用3D打印技術按需生產復雜和定制的組件，可大幅縮短產品交付周期，極大限度地減少浪費，并實現更大的設計靈活性。

6、數字孿生

數字孿生是物理資產、流程或系統的虛擬副本，實時模擬其行為和性能。在智能制造中，數字孿生使制造商能夠對生產流程和設備進行建模、監控和優化。對于產品，它還可以用于虛擬測試不同的設計，識別潛在的弱點，并在構建物理原型之前優化性能，從而提前節省資源和成本。

智能制造領域三大發展趨勢

以下是智能制造領域三個值得關注的發展趨勢：

01人工智能和機器學習

將掌舵智能制造的未來

Fortune Business Insights預測，到2028年，全球智能制造市場將增長到6584.1億美元。市場規模預計將從2023年的3109.2億美元增加到2030年的7541億美元。

人工智能、云計算、大數據和機器學習等新興技術有望推動這一增長。制造商正確地將人工智能視為創建超自動化智能工廠不可或缺的一部分。他們看到了人工智能在增強產品和流程創新、縮短周期時間、提高運營和資產效率、改善維護和加強安全性以及減少碳排放方面的效用。

MIT Technology Review Insights在調查了300家已經開始使用人工智能的制造商后發現，其中大多數（64%）目前正在研究或試驗人工智能，約35%的制造商已經開始將人工智能投入生產，未來兩年內將大幅增加人工智能支出。制造業對人工智能開發的雄心比大多數其他行業都要大。

02先進技術將重新定義

智能工廠的可持續性目標

在工廠自動化方面，人工智能技術的不斷強大，通過機器學習能實時不斷地優化流程，生產線可以很容易地進行調整，以適應產品設計、客戶需求或市場趨勢的變化，提高了生產線的靈活性和敏捷性。在質量控制方面，具有機器視覺和人工智能的智能系統可以以無與倫比的準確性和速度檢查產品，確保質量一致，降低產品召回風險。在預測性維護方面，通過分析數據，人工智能可以預測設備故障，極大限度地減少停機時間和相關成本，工廠的維護能力將達到一個全新的水平。

03人機協作實現更高自動化水平

智能制造的未來在于人類和智能機器之間的無縫協作，人工智能增強了人類的決策能力。

用于智能制造的邊緣人工智能平臺

無論是流程自動化還是大量數據分析，智能和自學習系統在制造過程中變得越來越重要。當計算能力更接近數據生成的來源時，更容易實現數據的實時處理和分析，智能工廠也就更能夠做出明智的決策。利用邊緣人工智能（Edge AI），可以直接在制造網絡的邊緣進行實時決策和流程優化。由于Edge AI設備不會先將所有的數據傳輸到云端，既減少了延遲，還能有效地保護數據安全。制造業是實現邊緣人工智能和其他新興技術的近乎完美的用例，這一趨勢正在不斷增長。

為了有效地實施邊緣人工智能解決方案，智能制造需要各種專門為邊緣計算和人工智能工作負載設計的硬件、軟件和邊緣設備。通過利用邊緣AI硬件、軟件、邊緣設備的正確組合，制造商可以有效地利用邊緣AI的力量，實現實時決策、優化流程，并推動其運營的數字化轉型。

根據Statista的預測，人工智能芯片市場在2023年的價值為537億美元，到2024年將增長30%以上，躍升至710億美元以上，人工智能芯片已成為市場上非常熱門的商品之一。

GPU一直是人工智能應用的熱門芯片，它們能夠并行執行數百萬次數學運算，Nvidia在該領域具有強大的影響力，目前AMD和英特爾也開始進入這一市場。CPU或GPU等通用處理器針對數據中心的大多數應用提供了強大的算力支持。然而，這些通用的解決方案并不能很好地滿足邊緣運行深度神經網絡或生成人工智能模型的需求，它們雖然功能強大，但從性能角度來看，其運行效率可能很低，并且功耗過大。非數據中心應用利用云連接和高功率GPU設備來執行AI推理在邊緣已經變得不切實際。

為了解決一些極具挑戰性的邊緣生成人工智能任務，我們需要為靈活性和能效而設計的解決方案。專門構建的AI加速器是邊緣AI處理的一種非常有效的解決方案，它提供了性能和能效的理想組合。NVIDIA Jetson系列、Google Coral和Intel NCS等設備是專為邊緣AI工作負載構建的，具有強大的AI處理器和加速器。

從實際應用角度來講，智能制造中所需的人工智能技術和任務需要專門的邊緣AI芯片，這些芯片不僅功能更強大、更高效，還需針對先進的機器學習算法進行優化。目前，許多半導體公司已經開發出面向低功耗、高性能邊緣計算需求的專用芯片組。

圖2：i.MX95應用處理器系統框圖（圖源：NXP）

NXP的i.MX 9系列應用處理器是其EdgeVerse邊緣計算平臺的一部分，旨在滿足開發人員對更高性能、機器學習、一流的安全性以及專用多傳感數據處理引擎的需求。i.MX 95系列是恩智浦i.MX 9系列的旗艦應用處理器，是首個集成恩智浦eIQ Neutron神經處理單元（NPU）和新型圖像信號處理器（ISP）的i.MX應用處理器，該系列包括搭載了6個Arm Cortex-A55內核的多核應用域，以及面向安全/低功耗和高性能實時應用的兩個獨立的實時處理域，這些域采用高性能Arm Cortex-M7和Arm Cortex-M33 CPU，集低功耗、實時和高性能處理功能于一身。在工業工廠自動化平臺中，即使系統的其他部分出現故障，功能安全域仍可確保工業控制系統始終返回到預先確定的狀態。

機器視覺已經成為工業自動化的必備特性。i.MX 95系列采用集成的eIQ Neutron NPU來實現機器視覺功能，可與多個攝像頭傳感器或聯網的智能攝像頭配合使用。信息安全是邊緣應用的堅實基礎，i.MX 95系列集成了安全區域，可簡化安全啟動、加密、信任配置和運行時驗證等安全關鍵功能的實施。在應用上，i.MX 95系列應用處理器專為機器視覺進行優化，提供高性能的圖形和可擴展的連接功能。其靈活架構包含安全域和實時域，能夠通過堅固耐用的人機界面（HMI）指揮和控制自動化生產線，且該人機界面具有多屏、觸摸屏控制和實時關鍵警報功能。

在系統設計和開發方面，恩智浦對i.MX 95提供了全面的軟件支持。eIQ Neutron NPU和機器學習應用開發由eIQ ML軟件開發環境提供支持，這是一個庫和開發工具的集合，用于構建針對i.MX應用處理器和MCU的機器學習應用。eIQ工具包利用開源技術，并與恩智浦的Yocto開發環境無縫集成，使開發人員可以輕松開發完整的系統級應用。

人工智能在智能制造中的未來

智能制造是行業的未來，它提供了一種革命性的生產方法，利用尖端技術優化流程并推動創新。通過整合物聯網、人工智能、自動化等，智能制造有望改變傳統制造方法，為提高生產效率、降低成本和提高產品質量鋪平道路。隨著智能制造的發展，預計自動化、人工智能和數字孿生等進步將進一步融合，以實現超互聯和智能制造的未來。Markets and Markets預計，到2027年，全球智能制造市場將達到5,124.5億美元。

現在，工業發展正在步入智能制造時代。然而這并不是說我們要完全擺脫舊工廠，而是要用尖端技術將它們提升到一個新的水平，進而創造一個機器無縫通信、數據驅動決策、高效率的、先進的制造工廠。

早在2020年的世界經濟論壇上專家們就曾預言，到2030年，人工智能驅動的工廠將在全球創造2,000萬個新工作崗位。現在看來這個預言很有可能成為現實。與此同時，歐盟又提出了工業5.0的新概念，其關鍵戰略包括利用數字技術優化運營和供應鏈，提高員工的數字素養，提高研發能力以獲得競爭優勢。在“未來工廠”中，邊緣人工智能和機器視覺等技術將是實現工廠數字化轉型的主要驅動力。