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端側(cè)AI算力缺口,研祥智能等工控機(jī)廠商如何補(bǔ)齊

 工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)靜默的算力遷移。過(guò)去十年,工控機(jī)的任務(wù)相對(duì)明確:采集傳感器數(shù)據(jù)、執(zhí)行邏輯控制、上傳至上層系統(tǒng)。這些工作對(duì)處理器性能要求并不苛刻,x86平臺(tái)加實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)足以勝任。但當(dāng)視覺(jué)檢測(cè)、自動(dòng)駕駛、多傳感器融合等場(chǎng)景涌入工業(yè)邊緣,事情開(kāi)始起變化了——端側(cè)設(shè)備不再只是“把數(shù)據(jù)送上去”,而是被要求“在現(xiàn)場(chǎng)把決策做出來(lái)”,算力缺口由此產(chǎn)生,面對(duì)這道缺口,研祥智能等廠商開(kāi)始將AI算力直接嵌入工控機(jī),從架構(gòu)層面尋找答案。


當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)有了眼睛和大腦

以自動(dòng)駕駛和移動(dòng)星空機(jī)器人為例,一輛測(cè)試車或一臺(tái)自主導(dǎo)航的AGV,通常需要同時(shí)接入多路高清攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá),并在毫秒級(jí)完成目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、路徑規(guī)劃等推理任務(wù)。傳統(tǒng)方案的做法是:外接GPU加速卡,或者干脆把數(shù)據(jù)傳回后臺(tái)處理。前者增加了體積、功耗和故障點(diǎn),后者則受限于帶寬與延遲,在實(shí)時(shí)決策場(chǎng)景中根本走不通。


智慧交通領(lǐng)域也面臨類似的困境:路側(cè)感知單元需要全天候運(yùn)行,承受粉塵、震動(dòng)和溫度驟變,同時(shí)就地完成車流分析、事件檢測(cè)。在這樣的條件下,傳統(tǒng)工控機(jī)加獨(dú)立顯卡的組合,在防護(hù)性、散熱和長(zhǎng)期可靠性上都暴露出短板。


無(wú)人機(jī)、無(wú)人船等小型無(wú)人系統(tǒng)的問(wèn)題更直接:根本沒(méi)有空間去塞進(jìn)額外的算力模塊,但AI推理又是剛需。


這些場(chǎng)景的共同痛點(diǎn)可以歸納為三句話:算力要強(qiáng),但不能額外占地方;接口要夠,最好能直連車載或工業(yè)相機(jī);環(huán)境再差,設(shè)備也得扛得住。

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算力架構(gòu)的拐點(diǎn)

當(dāng)“端側(cè)AI”從概念走向量產(chǎn),工控機(jī)的底層架構(gòu)就面臨重新選擇。x86擅長(zhǎng)通用計(jì)算,但在大規(guī)模并行推理上的能效比并不占優(yōu)。于是,原本用于嵌入式AI的算力平臺(tái)開(kāi)始向上滲透,進(jìn)入工控機(jī)這個(gè)品類。


一個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)清晰:新一代面向邊緣AI的工控機(jī),不再把AI當(dāng)成可選的附加能力,而是在設(shè)計(jì)之初就將AI算力內(nèi)嵌為核心組件。處理器的選型從CPU轉(zhuǎn)向集成GPU和深度學(xué)習(xí)加速器的異構(gòu)計(jì)算單元,內(nèi)存帶寬、視頻接入能力、總線擴(kuò)展也圍繞推理負(fù)載重新規(guī)劃,比起簡(jiǎn)單的性能提升,這更像是一次系統(tǒng)架構(gòu)的切換。


開(kāi)始落地的答案:研祥智能AI工控機(jī)

在這個(gè)趨勢(shì)下,市面上開(kāi)始出現(xiàn)為邊緣AI場(chǎng)景重新設(shè)計(jì)的工控機(jī)產(chǎn)品。


研祥智能最新推出的AIB-3600,就是用NVIDIA Jetson AGX Orin模組作為算力核心,整機(jī)算力最高可達(dá)275 TOPS。機(jī)器自帶8路車載GMSL攝像頭接口,網(wǎng)絡(luò)、USB和CAN總線資源都拉得比較滿,供電也做了寬壓和點(diǎn)火控制適配。值得注意的還有它的全密閉無(wú)風(fēng)扇機(jī)身,外殼直接參與散熱——這些設(shè)計(jì)語(yǔ)言明顯是對(duì)應(yīng)著車載、星空機(jī)器人和戶外部署的實(shí)際工況。


不是替代,而是分化

回到標(biāo)題里的問(wèn)題。傳統(tǒng)工控機(jī)被取代了嗎?目前來(lái)看并沒(méi)有。


在大量以邏輯控制、協(xié)議轉(zhuǎn)換為主的產(chǎn)線場(chǎng)景里,傳統(tǒng)工控機(jī)的性價(jià)比、軟件生態(tài)和可靠性積累仍然穩(wěn)固。真正的變化在于:工業(yè)計(jì)算的版圖正在分化。那些需要端側(cè)AI推理的場(chǎng)景,正在形成一個(gè)獨(dú)立且快速膨脹的細(xì)分市場(chǎng),而這個(gè)市場(chǎng)需要的是從算力、接口到物理設(shè)計(jì)都重新規(guī)劃過(guò)的設(shè)備。


對(duì)于方案集成商和終端用戶而言,選擇的關(guān)鍵不在于“新”或“舊”,而在于場(chǎng)景是否已經(jīng)越過(guò)那條臨界線——當(dāng)AI推理從錦上添花變成業(yè)務(wù)剛需時(shí),工控機(jī)的選型邏輯就不可逆地改變了,以研祥智能AI工控機(jī)AIB-3600為代表的新一代設(shè)備,正是這一趨勢(shì)落地的注腳,而這一天,可能比大多數(shù)人想象的來(lái)得更快。

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