聚焦智能制造，边缘计算带来数字化新浪潮

作为驱动工业数字化转型的关键技术，边缘计算让更多数据连接和智能应用成为了可能。与此同时，边缘计算的落地应用，也已进入了关键窗口期！

边缘计算，作为近年来工业互联网领域的热点，为制造业提供了许多优势。例如，超低延迟处理、多应用的拓展、强健的基础设施等等。这些优势让更多数据连接和智能应用成为了可能，同时，全球制造商也已开始广泛在边缘端使用人工智能来改造制造流程，以此实现快速连接、实施业务、数据优化、应用赋能等多方面的价值提升。

2024年4月10日，英特尔与苏州阿普奇物联网科技有限公司联合举办了2024阿普奇生态大会暨新品发布会。此次新品发，阿普奇发布了E- Smart IPC新一代旗舰AK系列，该系列采用英特尔®酷睿™处理器、英特尔®凌动®处理器与英特尔®锐炫™显卡。

阿普奇是一家专注服务于工业AI边缘计算领域的服务商。主要提供传统工控机、工业一体机、工业显示器等IPC产品，同时也在研发配套IPC小助手、IPC大管家软件产品。以此形成了行业首创的E- Smart IPC产品，专为AGV、AMR、清洁机器人、建筑机器人、无人叉车、物流机器人等低速场景设计，能够在工业智造领域助力用户优化资源配置、提升产品质量与生产效率，加速制造业的智能化转型与升级。

自成立以来阿普奇一直致力于通过横向模块化部件、纵向定制化套件、平台场景化方案的“一横一纵一平台”，为工业客户提供工业边缘智能计算一体化解决方案。E- Smart IPC产品矩阵，则凝练、精准升级了阿普奇的解决方案，其中“E”源于Egde AI、“Smart IPC”则是指智慧工业电脑。基于边缘，聚焦工业，E-Smart IPC还能通过物联网关、系统安全、远程运维、场景扩展四大版块为IPC赋能，实现为IPC提供整体数据检测能力、对设备故障提前预警、记录设备运维过程、提高运维效率，全面保障工业场景下设备的系统安全，并提供移动运维达到实时通知，快速响应的效果，助力智慧工业。

而在本次发布的AK系列产品，整个AK系列又分为AK3、AK4直至AK7。AK5采用了N97处理器，英特尔称其为下一个十年替代J1900的CPU，跑分达到了5955分，比J6412的3853高了2倍；AK6则采用的是11代i5-1155G7和i5-12450H，性能跑分接近17301分。AI系列具备一个主机、一个主弹匣和一个辅弹匣式控制器。从主机层来看，设计有2个网络接口和6个USB接口，专为机器视觉领的客户连接相机使用；主弹匣中的视觉弹匣支持Camera Link和CoaXPress，云控弹匣能够直接安装PCle运控卡，AI弹匣可以在住弹匣的位置放置算力卡；辅弹匣层则具备4路光源弹匣下位机弹匣、编码器弹匣、双硬盘弹匣和多达64路的IO弹匣等。

据了解，英特尔始终致力于推动技术的开放性和互操作性，与行业伙伴携手帮助企业克服数字化转型中的挑战。“英特尔除了可以提供不同性能的芯片，还能够提供一整套芯片解决方案。”英特尔公司网络与边缘事业部工业解决方案中国区高级总监李岩表示：“英特尔在整个生态培养上投入了巨大人力物力，而除了面对客户、生态之外，还积极与其交流，聆听行业痛点，吸纳并总结更加契合市场的解决方案赋能。”

为满足行业需要，英特尔始终致力于推动技术的开放性和互操作性，与行业伙伴携手帮助企业克服数字化转型中的挑战。在此过程中，英特尔不仅持续投资工业所需的芯片和技术，还专注于边缘端负载整合，更是通过包括英特尔工业边缘洞见平台（EII）和英特尔工业边缘控制平台（ECI）在内的边缘软件平台，持续赋能工业生态系统。

李岩称，从整个系统角度来看，软硬结合一定是未来，所以与阿普奇的合作，既希望业界的目标不仅要聚焦在硬件，又期望要以软件的角度来考虑数字化时代的生产力和生产工具。例如，如何将数字化赋能到企业实现降本的愿景、如何将数字化赋能到工厂提高效率。苏州阿普奇物联网科技有限公司副总经理须海江表示：“在英特尔的支撑和带领下，我们得到了英特尔最新芯片技术的引导。其次能够在英特尔帮助下，获知行业的需求，并探知其中的解决方案。”

多年来，英特尔与阿普奇在物联网与工业智造始终保持着紧密的合作关系，并通过持续的研发和创新，为大量工业用户带来了智能计算和物联网解决方案。比如，搭载英特尔酷睿处理器的阿普奇嵌入式工控机E7Pro，能够应对从大数据分析到实时控制的各种数据处理器挑战。此外，利用英特尔oneAPI工具包与英特尔发行版OpenVINO工具套件，阿普奇开发的基于机器视觉技术的在线检测硅片缺陷整体解决方案，可实现针对多种工艺硅片的一站式高速全检。

“数字化发展到这个阶段，其实从智能制造领域经过十余年发展，头部企业的数字化和智能化程度已经非常成熟。但是大部分腰部以下的企业，还有许多没有实现数字化进程，特别是小微企业。数字化这条路还很长。”须海江接着说道：“边缘计算在数字化智能制造这一块算是比较好的落地印证，例如用视觉方式去解决原来人工的问题。用自动化机器解决重复劳动力的问题。”

写在最后：

最初的边缘，是为了弥补集中式云计算的不足。通俗的说，边缘计算类似于云计算、大数据的服务，因其超低延时、低宽带运行、隐私保护的特点，这种服务是部署在靠近用户端。以自动驾驶汽车为例，如果一个孩子跑过车前，边缘计算可以直接在车端进行数据处理与决策，而不是像云计算一样，把数据连接到遥远的数据中心处理，再将结果返回到车端，将会极大降低事故风险。

在智能制造及工业互联网领域，边缘计算能够降低时延，提高生产检测效率缩短订单交付周期。但是，企业真的对边缘有需求么？李岩从制造业的角度回答道：“我相信制造业有很大的机会，尤其是对像阿普奇这样的客户或合作伙伴。不过，我门需要一起朝着一个方向努力。而且我觉得国家也非常支持这个方向，所以我们非常看好这个行业发展的趋势。”