聚焦制造领域
2025，70%。
两组数据揭示了未来智能制造的新发展。
一组来自工信部《“十四五”智能制造发展规划》：到2025年规模以上制造业企业基本普及数字化，智能制造装备国内满足率超70%。
一组来自国际数据公司IDC：2025年全球物联网连接数将增长至270亿个，将来超过70%的数据和应用正在边缘产生和处理。
中国制造业智能化、数字化正在转型提速。在这样一个万物互联的时代，云、5G驱动的连接、人工智能和智能边缘四个“超级力量”已成为推动全行业下一轮增长和进化的决定性因素。
在英特尔与Science/AAAS联合出品的科技题材纪录片系列《物联新时代 致敬破局者》中，第二集《与时偕行》聚焦制造领域，通过代表企业的真实故事，展现中国传统制造企业如何顺应科技时代浪潮，进行转型升级，在国际智能智造浪潮中占有一席之地的。
AI搭档边缘智能，英特尔视觉能力推动焊接工艺智能化
随之以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮发展，基于AI的机器视觉技术已被广泛应用于工业自动化生产领域，视频数据的体量更大，蕴含的价值也更高。
而边缘计算使每一台设备都有可能成为信息存储的载体，传统工业制造的转型路上，更离不开AI视觉技术与边缘计算的搭档。
《与时偕行》中讲述了一个转型压力强、应用范围广的行业故事——无锡信捷电气帮助焊接行业智能化转型。
事实上，焊接是生产制造不可或缺的一个工序，大到舰船、飞机的组装，小到电路板的制造，都需要焊接工序的深度参与。
但如今相关行业却出现了明显的“用工荒”，原因有二：
一是精密焊接对于技术有着非常严苛的要求，温度、电流、距离、角度等差一点都不行，因此可以胜任这项技术的技工数量严重不足；
二是焊接过程中的风险长期积累可能会对工人的身体健康带来不小的危害，也会带来人员的不稳定性。
过往的焊接行业过于传统，严重依赖人工，信捷视觉部门产品总监覃高鄂评价道：“我们常常开玩笑说，整个传统的中国制造，其实是70、80这一代付出了很多关节手指。”
信捷电气与英特尔一起，以先进的机器视觉技术与产品，助力焊接企业的关键产线中构建全新的3D机器视觉焊接解决方案。
新方案以一系列基于英特尔架构的产品为基础，融合了视觉相机、边缘服务器以及焊接机器人等部件，通过对焊接件的3D识别与定位，实现了工业级焊接视觉识别与引导自动化。
通过工业智能相机与视觉处理平台相互配合，构建起焊接系统与曲面器件之间的3D空间模型，进而打造焊接机器人持续、稳定和高速的焊接能力。
但3D模型的应用也带来了更大的数据量和计算需求，不仅需要智能相机具有更强的视频采集、I/O以及预处理性能，也要为视觉处理平台配备强有力的软硬件基础设施。
在视觉采集端，为了高效采集和预处理3D扫描过程中生成的点云数据，信捷电气智能相机搭载了低功耗、低发热的英特尔凌动处理器以及具有强大并行计算性能的英特尔FPGA。
在边缘服务器中，信捷电气同样为视觉处理平台选择了拥有卓越计算性能的英特尔® 酷睿™ i5/i7处理器。这一系列处理器能从BIOS层面和操作系统层面针对实时计算进行了大量调优，能进一步提升自动焊接过程中，机器视觉引导的响应速度。
同样，除硬件基础设施外，软件工具套件OpenVINO™也被引入方案中，它还有着丰富的通用 API 接口，能方便地部署在各类基于英特尔®架构的硬件设备，有效地帮助提升系统部署的灵活性和扩展性。
漆黑矿井之下，机器视觉守护工人安全
采矿也是一个关系民生、安全要求高的传统行业，机器视觉有了用武之地。
《与时偕行》中，在山东一处煤矿，下到距离地面几百米的矿下是工人们的工作日常。矿下的视觉环境条件差，增大了工人们的作业风险。
是否能够让机器代替人眼来做测量和判断？
由计算机视觉工程化后产生的机器视觉技术吸引到了无锡信捷的注意。信捷一直专注于工业自动化产品研发与应用，他们将机器视觉引入至矿井的开采中，用于井下的工况监视，这样可以进一步保障矿井工人的安全。
例如，在井下煤矿中，为了防止有害气体串流、以及瓦斯积聚，两道风门必须确保不能同时打开。以前的生产经常会在气体不符合标准状态下停止运行，耽误生产，人工干预要耗费大量时间。
如今，机器视觉可以自动检测风门，比如当有人或者有车到达风门前，相机可以采集到门前的图像，然后通过边缘控制器的处理，转化成信号传输给PLC，最终实现对风门开关的控制。
如此一来，采矿业工人的作业风险大大降低，它给人身安全带来了保障，也提高了工作自由度，科技真实地给工人们带来了益处。
英特尔高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士谈到技术发展的最终目的时表示：
物联网最终并不是为做物联网而做物联网，其实真正的一个目的还是为了我们的生活更加的美好。技术其中扮演着越来越重要的一个角色，我们真正感受到的生活改变是来自于数据发挥价值带来的支撑。那就离不开数据的采集、传输、处理，这也就是物联网所需要完成的工作。
英特尔找到工业制造加「数」升级关键：边缘计算
智能制造的发展某种程度上正是推进数据分析的普及。
2020年，一家智能工厂一天就可以产生1PB的数据。
在工业生产环境中边缘计算设备可在生成和使用数据的传感器和执行器附近处理与存储数据，而无需将数据传到遥远的数据中心，如此可以实现更快的响应速度、更低的成本、更安全的数据保护等。
针对智能边缘，一直以来英特尔致力于打造云边协同的软硬件产品组合。其中硬件产品包括用于计算的各类XPU，用于通讯的以太网通信和硅光电子以及用于存储的傲腾™ 技术等等。鉴于边缘计算的工作情况，以上硬件具备与消费级产品不同的性能，如宽温，超长生命周期支持，高可靠性等；在云边协同的网络需求方面，能够无缝融合5G以及其他网络接口。
此外，搭配多种硬件，英特尔也具备种类多样的软件优势，例如OpenVINO™ 工具套件、OneAPI、工业边缘洞见平台（EII）、工业边缘控制平台（ECI）等产品。
边缘计算不仅是物联网发展的趋势，也为人工智能的应用提供了落脚点。AI视觉的应用是挖掘数据价值的其中一种方式，也是传统工业迈向智能制造的一个缩影。
中国制造企业在智能智造之路上的探索故事远不止于此。海尔如何助力大国重器，创新性开展柔性生产线，成为世界灯塔工厂？智能造车新势力小鹏汽车又是如何在设计和制造生产中实现更加面向未来的目标——碳中和与碳达峰？
