兩組數據揭示了未來智能制造的新發展。
一組來自工信部《“十四五”智能制造發展規劃》：到2025年規模以上制造業企業基本普及數字化，智能制造裝備國內滿足率超70%。
一組來自國際數據公司IDC：2025年全球物聯網連接數將增長至270億個，將來超過70%的數據和應用正在邊緣產生和處理。
中國制造業智能化、數字化正在轉型提速。在這樣一個萬物互聯的時代，云、5G驅動的連接、人工智能和智能邊緣四個“超級力量”已成為推動全行業下一輪增長和進化的決定性因素。
在英特爾與Science/AAAS聯合出品的科技題材紀錄片系列《物聯新時代 致敬破局者》中，第二集《與時偕行》聚焦制造領域，通過代表企業的真實故事，展現中國傳統制造企業如何順應科技時代浪潮，進行轉型升級，在國際智能智造浪潮中占有一席之地的。
AI搭檔邊緣智能，英特爾視覺能力推動焊接工藝智能化
隨之以深度學習為代表的第三次人工智能浪潮發展，基于AI的機器視覺技術已被廣泛應用于工業自動化生產領域，視頻數據的體量更大，蘊含的價值也更高。
而邊緣計算使每一臺設備都有可能成為信息存儲的載體，傳統工業制造的轉型路上，更離不開AI視覺技術與邊緣計算的搭檔。
《與時偕行》中講述了一個轉型壓力強、應用范圍廣的行業故事——無錫信捷電氣幫助焊接行業智能化轉型。
事實上，焊接是生產制造不可或缺的一個工序，大到艦船、飛機的組裝，小到電路板的制造，都需要焊接工序的深度參與。
但如今相關行業卻出現了明顯的“用工荒”，原因有二：
一是精密焊接對于技術有著非常嚴苛的要求，溫度、電流、距離、角度等差一點都不行，因此可以勝任這項技術的技工數量嚴重不足；
二是焊接過程中的風險長期積累可能會對工人的身體健康帶來不小的危害，也會帶來人員的不穩定性。
過往的焊接行業過于傳統，嚴重依賴人工，信捷視覺部門產品總監覃高鄂評價道：“我們常常開玩笑說，整個傳統的中國制造，其實是70、80這一代付出了很多關節手指。”
信捷電氣與英特爾一起，以先進的機器視覺技術與產品，助力焊接企業的關鍵產線中構建全新的3D機器視覺焊接解決方案。
新方案以一系列基于英特爾架構的產品為基礎，融合了視覺相機、邊緣服務器以及焊接機器人等部件，通過對焊接件的3D識別與定位，實現了工業級焊接視覺識別與引導自動化。
通過工業智能相機與視覺處理平臺相互配合，構建起焊接系統與曲面器件之間的3D空間模型，進而打造焊接機器人持續、穩定和高速的焊接能力。
但3D模型的應用也帶來了更大的數據量和計算需求，不僅需要智能相機具有更強的視頻采集、I/O以及預處理性能，也要為視覺處理平臺配備強有力的軟硬件基礎設施。
在視覺采集端，為了高效采集和預處理3D掃描過程中生成的點云數據，信捷電氣智能相機搭載了低功耗、低發熱的英特爾凌動處理器以及具有強大并行計算性能的英特爾FPGA。
在邊緣服務器中，信捷電氣同樣為視覺處理平臺選擇了擁有卓越計算性能的英特爾® 酷睿™ i5/i7處理器。這一系列處理器能從BIOS層面和操作系統層面針對實時計算進行了大量調優，能進一步提升自動焊接過程中，機器視覺引導的響應速度。
同樣，除硬件基礎設施外，軟件工具套件OpenVINO™也被引入方案中，它還有著豐富的通用 API 接口，能方便地部署在各類基于英特爾®架構的硬件設備，有效地幫助提升系統部署的靈活性和擴展性。
漆黑礦井之下，機器視覺守護工人安全
采礦也是一個關系民生、安全要求高的傳統行業，機器視覺有了用武之地。
《與時偕行》中，在山東一處煤礦，下到距離地面幾百米的礦下是工人們的工作日常。礦下的視覺環境條件差，增大了工人們的作業風險。
是否能夠讓機器代替人眼來做測量和判斷？
由計算機視覺工程化后產生的機器視覺技術吸引到了無錫信捷的注意。信捷一直專注于工業自動化產品研發與應用，他們將機器視覺引入至礦井的開采中，用于井下的工況監視，這樣可以進一步保障礦井工人的安全。
例如，在井下煤礦中，為了防止有害氣體串流、以及瓦斯積聚，兩道風門必須確保不能同時打開。以前的生產經常會在氣體不符合標準狀態下停止運行，耽誤生產，人工干預要耗費大量時間。
如今，機器視覺可以自動檢測風門，比如當有人或者有車到達風門前，相機可以采集到門前的圖像，然后通過邊緣控制器的處理，轉化成信號傳輸給PLC，最終實現對風門開關的控制。
如此一來，采礦業工人的作業風險大大降低，它給人身安全帶來了保障，也提高了工作自由度，科技真實地給工人們帶來了益處。
英特爾高級首席工程師、物聯網事業部中國區首席技術官張宇博士談到技術發展的最終目的時表示：
物聯網最終并不是為做物聯網而做物聯網，其實真正的一個目的還是為了我們的生活更加的美好。技術其中扮演著越來越重要的一個角色，我們真正感受到的生活改變是來自于數據發揮價值帶來的支撐。那就離不開數據的采集、傳輸、處理，這也就是物聯網所需要完成的工作。
英特爾找到工業制造加「數」升級關鍵：邊緣計算
智能制造的發展某種程度上正是推進數據分析的普及。
2020年，一家智能工廠一天就可以產生1PB的數據。
在工業生產環境中邊緣計算設備可在生成和使用數據的傳感器和執行器附近處理與存儲數據，而無需將數據傳到遙遠的數據中心，如此可以實現更快的響應速度、更低的成本、更安全的數據保護等。
針對智能邊緣，一直以來英特爾致力于打造云邊協同的軟硬件產品組合。其中硬件產品包括用于計算的各類XPU，用于通訊的以太網通信和硅光電子以及用于存儲的傲騰™ 技術等等。鑒于邊緣計算的工作情況，以上硬件具備與消費級產品不同的性能，如寬溫，超長生命周期支持，高可靠性等；在云邊協同的網絡需求方面，能夠無縫融合5G以及其他網絡接口。
此外，搭配多種硬件，英特爾也具備種類多樣的軟件優勢，例如OpenVINO™ 工具套件、OneAPI、工業邊緣洞見平臺（EII）、工業邊緣控制平臺（ECI）等產品。
邊緣計算不僅是物聯網發展的趨勢，也為人工智能的應用提供了落腳點。AI視覺的應用是挖掘數據價值的其中一種方式，也是傳統工業邁向智能制造的一個縮影。
中國制造企業在智能智造之路上的探索故事遠不止于此。海爾如何助力大國重器，創新性開展柔性生產線，成為世界燈塔工廠？智能造車新勢力小鵬汽車又是如何在設計和制造生產中實現更加面向未來的目標——碳中和與碳達峰？
《與時偕行》皆有答案，關于制造的故事點擊閱讀原文一起來看視頻吧~
