本期導(dǎo)讀

工業(yè)AI智能體的出現(xiàn)，正在打破傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的規(guī)則預(yù)設(shè)局限，開辟了從“流程驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“智能驅(qū)動(dòng)”的全新發(fā)展模式。正是在這一背景下，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)與研華科技董事長(zhǎng)劉克振、研華科技工業(yè)云研發(fā)總監(jiān)康寧的展開了一場(chǎng)關(guān)于“工業(yè)智能體時(shí)代”的深度對(duì)談。

在上一期的交流中我們了解到，AI智能體正在以出乎意料的速度快速崛起，落到工業(yè)領(lǐng)域，智能體通過更全面的數(shù)據(jù)、更精細(xì)的模型、更強(qiáng)大邊緣計(jì)算重構(gòu)工業(yè)智能的底層邏輯，用自主認(rèn)知驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景的智能化能力提升。

可以說，工業(yè)AI智能體的引入，是一次系統(tǒng)架構(gòu)與智能邏輯的躍遷。我們現(xiàn)在正處在這樣一個(gè)歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，智能體與邊緣計(jì)算的結(jié)合構(gòu)筑起工業(yè)場(chǎng)景里的智能中樞，完成數(shù)據(jù)從感知、匯總到自主決策，甚至執(zhí)行端到端的閉環(huán)，推動(dòng)工業(yè)系統(tǒng)從封閉的局部?jī)?yōu)化邁向開放且定制的全場(chǎng)景智能。

本文將繼續(xù)梳理后續(xù)訪談部分核心內(nèi)容，探討工業(yè)智能體對(duì)軟硬件平臺(tái)的需求，以及如何構(gòu)建起工業(yè)智能體生態(tài)體系促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展。

從邊緣計(jì)算到WISE-Edge

軟硬整合賦能智能體應(yīng)用

此前文章中提到過，在工業(yè)智能體時(shí)代，模型技術(shù)能結(jié)合全面行業(yè)知識(shí)進(jìn)行決策，具備感知與執(zhí)行能力的智能體基于自主認(rèn)知進(jìn)行決策與任務(wù)執(zhí)行，工業(yè)智能實(shí)體在感知、決策、執(zhí)行環(huán)節(jié)上做到了自主閉環(huán)。

工業(yè)智能體涉及的核心技術(shù)圍繞著邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)響應(yīng)、基于數(shù)據(jù)的自主決策等方向展開，其中邊緣計(jì)算硬件帶來的本地實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、基于行業(yè)應(yīng)用的細(xì)化AI模型、適配具體場(chǎng)景應(yīng)用的AI軟件整合平臺(tái)與應(yīng)用套件是構(gòu)建智能體的幾個(gè)核心模塊。

邊緣計(jì)算硬件自然是最基礎(chǔ)的算力底座，沒有算力智能化功能就沒有實(shí)現(xiàn)前提。邊緣計(jì)算硬件是研華科技深耕已久的賽道，目前圍繞工業(yè)智能體的算力需求正在開發(fā)如Edge AI加速模塊、Edge AI服務(wù)器等產(chǎn)品，并與主流芯片廠商共同開發(fā)高效能邊緣AI計(jì)算平臺(tái)。

除了在硬件賽道上持續(xù)耕耘，研華科技董事長(zhǎng)劉克振表示軟硬件融合是研華堅(jiān)定的愿景，“早在AI還沒有出現(xiàn)時(shí)，研華科技就已經(jīng)開始針對(duì)行業(yè)應(yīng)用開發(fā)相關(guān)套件”，而現(xiàn)在研華正在大力推進(jìn)WISE-Edge鏈接邊緣端的軟硬整合策略。在整個(gè)WISE-Edge的布局上，研華科技將其劃分為Containers、APIs、Applications三個(gè)層級(jí)，通過這種模組化的軟件套件方案降低智能體軟件部署的難度。他認(rèn)為“硬件與應(yīng)用軟件的打造具有產(chǎn)業(yè)變革的重大意義，這些圍繞工業(yè)智能體核心技術(shù)體系的軟硬整合產(chǎn)品搭建了一個(gè)讓AI快速進(jìn)入到工業(yè)應(yīng)用的橋梁”。

在Containers層級(jí)，App Dev Libraries、Microservices、OS & Driver Base被整合進(jìn)一個(gè)Container中。針對(duì)不同芯片的系統(tǒng)功能，研華科技將推出數(shù)十種不同的Container。“這種全面的整合，我們認(rèn)為會(huì)使硬件與應(yīng)用軟件連接中繁瑣適配消除，這樣AI才能在工業(yè)領(lǐng)域迅速普及”，研華科技董事長(zhǎng)劉克振表示。

Containers到Applications通過研華自主開發(fā)海量API鏈接，具體到應(yīng)用部分包含了各種研華開發(fā)的WISE-IoT Applications，在構(gòu)筑工業(yè)AI能力時(shí)基于場(chǎng)景需求選擇合適的應(yīng)用套件即可，大幅減少了下游廠商重新開發(fā)的時(shí)間。

從邊緣計(jì)算硬件到WISE-Edge軟件平臺(tái)，研華科技正在將工業(yè)智能體所需要的軟硬件以及其中需要的接口應(yīng)用套件全部整合為一體，加速AI在工業(yè)場(chǎng)景的落地。

WISE-Edge工業(yè)AI落地實(shí)踐

在工業(yè)AI具體應(yīng)用中，工業(yè)數(shù)據(jù)碎片化和利用率低、工業(yè)場(chǎng)景對(duì)決策確定性和可解釋性的嚴(yán)苛要求、AI智能體協(xié)同等難題是落地環(huán)節(jié)亟須解決的。

研華科技工業(yè)云研發(fā)總監(jiān)康寧表示在WISE-Edge云邊協(xié)同的三層架構(gòu)設(shè)計(jì)中，充分參考了研華科技自身AI落地實(shí)踐遇到的障礙，基于軟硬整合的多層級(jí)設(shè)計(jì)能夠解決諸多落地阻礙。

針對(duì)數(shù)據(jù)碎片化和利用率低的問題，研華科技在端側(cè)布局了多種產(chǎn)品應(yīng)用于處理多模態(tài)數(shù)據(jù)采集和通訊連接問題，進(jìn)而通過邊緣計(jì)算硬件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和過濾融合，為AI智能體提供質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)的同時(shí)減輕數(shù)據(jù)傳輸對(duì)帶寬的壓力。

想要進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)利用率，必須深度挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理融合分析。研華科技通過數(shù)據(jù)集成與分析平臺(tái)對(duì)工廠各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并提供語義引擎，讓大模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深刻理解、分析和挖掘。

“對(duì)于如何提高決策安全性與可解釋性，我們?cè)谶吘墏?cè)規(guī)劃了AI算法專家?guī)欤瑢I(yè)的工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)，如視頻分析、工業(yè)質(zhì)檢等。這些應(yīng)用系統(tǒng)基于專業(yè)的小模型保證決策鏈路路徑的追溯能力，確保決策可信可控。”康寧補(bǔ)充道。

跨系統(tǒng)全場(chǎng)景協(xié)同涉及調(diào)用各個(gè)系統(tǒng)的API。這些工具在WISE-Edge的API層已經(jīng)完成了集成，如設(shè)備數(shù)據(jù)查詢和分析、設(shè)備控制、通知預(yù)警服務(wù)以及派工等，工業(yè)智能體在WISE-Edge平臺(tái)上能夠很方便地調(diào)用這些工具。

將AI硬件與軟件深度綁定協(xié)同解決工業(yè)AI落地中的諸多技術(shù)瓶頸，WISE-Edge在工業(yè)AI落地中給出了實(shí)踐檢驗(yàn)過的方法論和場(chǎng)景模板。基于這些方法論與軟硬件模板，工業(yè)智能體的落地?zé)o疑會(huì)順利很多。

縱向協(xié)同橫向傳播

合力構(gòu)建工業(yè)智能體繁榮生態(tài)

雖然目前AI的普及尚處于初期，研華科技董事長(zhǎng)劉克振對(duì)AI預(yù)判“從初期發(fā)展到中期甚至是商用成熟期的時(shí)間不會(huì)很長(zhǎng)。”工業(yè)智能體作為人工智能與邊緣計(jì)算深度融合的產(chǎn)物，為了產(chǎn)業(yè)生態(tài)良性發(fā)展快速向商用落地，需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同創(chuàng)新與深度耦合。

研華科技除了持續(xù)在AI軟硬件上做深度整合，也在積極連接產(chǎn)業(yè)鏈上的AI芯片廠商、多模態(tài)傳感器供應(yīng)商、AI軟件技術(shù)企業(yè)、行業(yè)系統(tǒng)集成商，以及專注邊緣智能的渠道經(jīng)銷商，形成打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游的縱向協(xié)同生態(tài)，這種協(xié)同生態(tài)不僅會(huì)加速智能體技術(shù)迭代速度，更催生出大量模塊化可復(fù)用的智能體庫(kù)，讓智能體的普及加速。

研華科技董事長(zhǎng)劉克振還特別提到了將會(huì)建立非營(yíng)利的推動(dòng)工業(yè)AI傳播的橫向分享生態(tài)，AI的信息傳播與分享價(jià)值是AI得以快速普及的核心特征，通過非營(yíng)利的生態(tài)組織來推動(dòng)工業(yè)AI知識(shí)的分享和傳播對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)而言，具有里程碑式的意義。

在縱向與橫向生態(tài)的交叉推動(dòng)下，立體化的工業(yè)智能體生態(tài)系統(tǒng)不僅加速技術(shù)迭代，更促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)深度融合，推動(dòng)工業(yè)制造向智能化、高效化邁進(jìn)，實(shí)現(xiàn)自主決策自我進(jìn)化的智能體未來。

寫在最后

隨著邊緣智能軟硬件與大模型技術(shù)持續(xù)演進(jìn)、深度融合，工業(yè)智能體應(yīng)用正在快速成熟，最終在幫助工業(yè)場(chǎng)景形成“感知-決策-控制-優(yōu)化”全域閉環(huán)。正如標(biāo)題所示，Edge Computing 與 AI Agents正在重塑產(chǎn)業(yè)未來，工業(yè)場(chǎng)景也將在智能體時(shí)代迎來智能化躍遷。

邊緣計(jì)算迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)，研華2025 AIoT創(chuàng)新應(yīng)用論壇以“Edge Computing & WISE-Edge in Action”為主題正式啟航(5/20北京 5/27合肥 6/4成都 6/10深圳)，誠(chéng)邀您共探AIoT前沿趨勢(shì)與落地實(shí)踐，推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力加速崛起。