邊緣AI崛起

在萬物互聯、數據激增的新時代，我們正站在工業4.0“黃金時刻”的前沿。邊緣AI作為推動工業智能化轉型的核心力量，正在以驚人的速度嶄露頭角，成為實現更高效、智能化生產的關鍵引擎。尤其值得注意的是，“邊緣AI小模型”的崛起，正引領著這一變革走向更廣闊的應用領域，開啟了設備自主“思考”的新時代。

邊緣計算：讓機器“大腦”變得更聰明、更快捷

在傳統工業中，我們習慣于將數據傳回云端分析、處理，再返回指令給機器。這種做法雖然很安全，但延遲較高，就如同打電話給技術支持，往往需要等待一段時間才能得到答復。試想如果生產線停機了，你能忍得住這段“空白期”嗎？

這一問題如何破？很簡單，升級你的設備大腦——讓它直接在現場做決定！這就是邊緣計算的優勢所在，它把計算任務從遠程服務器“搬到了”設備旁邊，實時處理數據，瞬間響應。

但僅僅這樣還不夠，如果我們讓邊緣計算變得更“聰明”一些呢？能否發揮大模型的潛力？提到大模型時，很多人可能會想到像ChatGPT這樣的大型AI系統，它們需要數百萬甚至數千萬的數據樣本，以及強大的算力和大量能源，這些因素往往讓人望而卻步。那么，對于中小型企業，或者那些需要特定產品監控的應用場景，怎么辦？你難道真的要從每臺機器采集上萬條數據？

不用擔心，安富利給你帶來了“黑科技”！

訓練AI，不再是大數據的專屬派對

安富利的歐洲半導體專業部門Avnet Silica，與Deep Vision Consulting合作開發了一種深度視覺檢測（DVI）系統，實現了在邊緣訓練AI模型的夢想。與傳統的AI訓練方式不同，DVI系統能夠利用生產線上的少量樣本數據，在邊緣進行訓練和優化。這些訓練僅限于被檢查的特定產品，就像教一個孩子學會識別水果，給他看幾種水果，他很快就能分辨出橙子和蘋果的區別。這種方式不僅節省了數據采集的成本和時間，還能高效、準確地完成任務。

DVI系統基于NXP的 i.MX 8M Plus和i.MX 9應用處理器，其中內置了NXP的神經處理單元（NPU）。NPU是一種專門優化的硬件單元，能夠高效地執行深度學習任務，支持AI訓練和推理。

邊緣AI最具潛力的應用之一就是預測性維護。傳統的維護方式往往依賴于周期性檢查，或者在設備故障后才進行修復，這種方式既浪費了人力物力，又可能導致不必要的停機。例如，在電機和風扇等關鍵設備上，邊緣AI可以通過對振動頻率、溫度變化等信號的實時分析，預測設備的潛在故障并提前發出警報。這樣，企業可以及時安排維修，避免了因設備故障導致的生產線停工和高昂的維修費用。

當然，對于持續在線預測性維護而言，視覺技術是至關重要的一環。DVI解決方案中所使用的圖像傳感器和鏡頭主要在可見光譜范圍內工作，但該設計也支持使用紅外、紫外線或X射線傳感器。該系統會根據所檢測樣品的圖像計算異常分數，表示缺陷的嚴重程度。用戶可以根據定義的“好”與“壞”標準，或設定與故障發生之間的閾值，來調節系統的靈敏度。同時，圖像可以被標注，以顯示具體的缺陷位置和類型。

低功耗，邊緣計算的永續命脈

盡管邊緣計算帶來了諸多好處，但其中一個永恒且不可忽視的話題便是：低功耗。從工業生產到個人消費，低功耗技術已經成為邊緣計算不可或缺的一部分。

為什么“低功耗”在邊緣計算中如此重要？一方面，邊緣設備往往部署在離用戶或機器較近的地方，很多時候它們難以接入穩定的電力供應。另一方面，很多邊緣設備是需要24小時全天候工作的，如智能監控、工業傳感器等，過高的功耗會導致頻繁充電或電池更換，從而增加運維成本。

如何實現邊緣計算的低功耗？安富利的DVI系統解決方案基于NXP i.MX 8M Plus和i.MX 9應用處理器，這些處理器具有低功耗的特性，非常適合基于邊緣的AI和機器學習應用。這種基于邊緣計算的低功耗解決方案，不僅有效提高了AI模型的響應速度和處理能力，還為中小型企業提供了一個高效、可擴展的智能化工具。

未來已來，智能制造不再是幻想

邊緣AI，正在重新定義工業生產的智能化時代。從邊緣計算到少量樣本訓練，再到低功耗的NPU加持，我們已經逐步進入了一個設備能自我“思考”、自動調整的新時代，機器不再只是“機械”的工作。未來的工廠，將不再是簡單的生產線，而是一個擁有超級智能大腦的生態系統。

這一切的創新和改變，都為未來的智能制造鋪平了道路。想象一下，當每臺機器都能“預知”自己的故障，主動進行修復或警報，生產線將不再是單調的流水作業，而是一個智能、高效、自動化的未來工廠。如今，越來越多的如安富利這樣的企業正在推動這一變革，讓我們離“智能制造”的未來更近一步。