隨著近年來新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的深度融合，全球工業(yè)正步入4.0的智能化時代，我國制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級取得了顯著成效。

“十四五”規(guī)劃綱要提出深入實施智能制造工程，大力推動裝備數(shù)字化，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化變革，為促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供有力支撐。隨著企業(yè)對智能制造的需求日益增加，加快智能化變革已成為制造產(chǎn)業(yè)的共識。

機器視覺??智能制造新“視界”

工業(yè)4.0時期的智慧工廠與傳統(tǒng)工廠相比，它提供了更高級別的機器、設備、傳感器與人之間的通信，貫穿設計、生產(chǎn)、管理、服務等生產(chǎn)活動的全鏈條，使制造具備自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行等功能，并將決策高度分散，允許網(wǎng)絡物理系統(tǒng)盡可能自主運行。作為工業(yè)4.0的核心要素，智能制造離不開機器視覺技術(shù)，即通過機器視覺產(chǎn)品將被攝目標轉(zhuǎn)換為圖像信號，傳送給圖像處理系統(tǒng)，從而“用機器替代人眼做測量和判斷”。

?機器視覺系統(tǒng)通過5G與云平臺相連，依托其特有的高帶寬、低時延，以及高可靠等特性，同時融合MEC邊緣計算技術(shù)，為工業(yè)機器視覺解決方案提供了更快的計算、更高的數(shù)據(jù)安全性及動態(tài)監(jiān)控，可滿足智能安全巡檢、AI工件質(zhì)檢、AI分揀、儀表數(shù)據(jù)實時監(jiān)控等多種數(shù)字化場景下的應用。

識別作為工業(yè)機器視覺技術(shù)最根本的功能，是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識，以數(shù)字圖像處理與識別為基礎，較之傳統(tǒng)人工識別，出錯率更低，檢測速度更高，因此對設備的準確度、精度、速度和復雜形態(tài)下的觀測能力要求極高，對于底層算力要求也就更高。

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海量數(shù)據(jù)貫通??邊緣實時處理

隨著制造業(yè)智能化的進一步深入，裝配機器人、AGV搬運機器人的使用逐漸廣泛，這對其進行目標識別、軌跡規(guī)劃時的計算實時性、自主性也提出了更高要求，機器視覺系統(tǒng)利用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡對被攝目標進行數(shù)字化檢測，更靠近邊緣端的機器視覺應用能夠提供更加高效、高精度的圖像檢測。

?同時在制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，海量智能設備、生產(chǎn)線以及智能平臺出現(xiàn)，使工廠數(shù)據(jù)量呈指數(shù)形式增長。智慧工廠需要解決海量數(shù)據(jù)的存儲和深度挖掘計算的問題，以實現(xiàn)對不同業(yè)務流程的精準預測及優(yōu)化。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，工業(yè)制造中的單個攝像頭每天會產(chǎn)生約330G的視頻圖像數(shù)據(jù)，完全上傳至云端不僅過多占用帶寬，對于毫秒級的業(yè)務需求也難以響應，因此制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級伴隨的海量數(shù)據(jù)處理離不開邊緣處理設備的幫忙。另一方面為了降低延遲并快速對外部環(huán)境的變化做出應對，工業(yè)機器視覺大多需要將決策權(quán)從云端下發(fā)至邊緣設備上，在邊緣網(wǎng)絡上實現(xiàn)計算處理，從而做到避免生產(chǎn)線停機造成的嚴重后果。

?坤前助力智能制造邊緣部署

?坤前KI4208E是一款為滿足對智能制造、機器視覺場景，基于全新的第三代英特爾?至強?可擴展處理器設計開發(fā)的雙路高性能邊緣計算產(chǎn)品。

適用于面向智能制造、機器視覺等視覺分析、高端圖形工作站等應用場景。例如：機器視覺、虛擬現(xiàn)實、圖像分析、圖形渲染、多媒體編輯、二維/三維設計、網(wǎng)絡游戲處理等。

?邁向工業(yè)4.0??坤前“智”造新布局

深耕行業(yè)多年，坤前在數(shù)字化賦能之路上積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗以及技術(shù)優(yōu)勢，形成了以智能安防、智能制造、智慧能源、智慧金融等為代表的人工智能產(chǎn)業(yè)布局。其中，坤前的產(chǎn)品應用涉及仿真設計、缺陷檢測、視覺引導、數(shù)字化運營管理、故障預測等“智”造全環(huán)節(jié)。