人类正步入一个由AI驱动的新时代。在这个时代，数据无处不在，算法日益精进，边缘AI是一个方兴未艾的市场。基于大模型的生成式AI与边缘计算的融合应用，为企业开辟了前所未有的机遇。据Gartner预测，到2026年，80%的全球企业将使用生成式AI，50%的全球边缘部署将包含AI。此外，到2030年，半导体的市场规模将达到1万亿美元，其背后主要的驱动力主要来自于全球各行业的数字化转型以及人工智能结合的新机会。

边缘AI推动工业制造的智能化变革

向边缘计算的演进是大势所趋。AI不仅能够驱动数据，而且数据也将反过来支持AI的发展。据调研机构预测，到2025年，75%由企业生成的数据将在传统数据中心或云之外进行创建和处理。这些数据是多模态的，包括视频、音频等多种形式。随着边缘计算与AI大模型的进一步发展成熟，工业制造正迎来新一轮转型改革。

过去十年，我们目睹了生产制造从自动化迈向智能化的转变。自动化的时候，我们解决的是尽量让一个产品尽可能快、尽可能多地生产出来。但随着市场需求日新月异，产品变化形态也在快速的改变。固定的自动化生产要转化为柔性智能化的生产。在这个转变过程中，如何让工业机器像人一样理解它要做的任务，以及执行任务的环境，是关键。

机器人技术在网络与边缘的范围内已经有了十几年的历史，而且也已经应用到一些工业场景中。但受限于人工智能技术，传统的执行单一重复性任务的机器人已经无法满足未来智能制造的需求。在工业4.0的智能工厂，机器人甚至可以与人类同事进行协同互动。同时，通过配备智能摄像头的机器，就如同拥有了智慧的眼睛，不仅可以读取周边环境，还可以识别产品标签、采集数据，并通过机器深度学习，理解物品形状、质检要求等，让工业设备能够“看见”，并分析生产制造流程、控制生产质量，完成智能设计、生产、物流等全流程，还能够进行独立自主的决策。

机械臂是在工厂中经常用到的生产部件，执行的任务是一些类似于搬运、操作、抓举任务等，比如把一个零件从A位置转到B位置，或者将一个固定的零件实现固定角度的旋转，这种旋转往往是当任务或者环境发生变化的时候需要一个工程师给机器人做路径规划，做完路径规划之后进行运动规划，确定在哪个点要走到的位置、速度、加速度等，完成运动规划之后工程师要对机器人进行调校，再把相关程序上传到机器人上。

但是自从2022年ChatGPT和多模态大模型出来之后，机器人就可以像人一样处理自然语言的描述，并用多模态的vim去感知它周围的环境，同时用一个大语言模型对它的任务进行解析，最终直接让机器人执行。机器人在机械臂和工厂中的开发范式，曾经是机器人的工程师施教的过程，现在直接变成自然语言输入。近日，在第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会上，展示了基于英特尔软件平台的机器人手臂的工作过程。机器人手臂会根据输入指令进行相应的操作。演示中，通过键盘进行文本输入，将指令发布到AI大模型。之后大模型将整个指令转化成机器可执行的代码，最终形成规划路径的点位，推动机器人手臂进行相应的操作。据介绍，指令的输入，可以是云识别，也可以是键盘输入。系统方案已经可以把整个大模型的能力和运动控制实时的能力集合在一块板卡上，既节约了硬件的成本也降低了网络传输的延时性。同时和大模型能力结合，还能够达到柔性生产的效果。

除了这款在工厂早已习以为常的机器人手臂之外，会上还展示了在英特尔成都工厂已经上线的缺陷检测方案。这套设备依托软件定义自动化的理念，基于英特尔边缘控制平台，通过软POC，将AI视觉识别和智能模块有机结合在一起。据介绍，设备每小时大约可检测200片托盘，检测精度可以达到95%。晶圆切片非常小，人工肉眼是无法实现的，市面上很多是肉眼抽检的方式，但存在漏检的风险，会带来一些成本浪费。视频介绍表示，通过英特尔的这套在线缺陷检测方案，实现了实时切片检测，能够在很短的时间内在一个足球场里找到一根头发丝。据分享，通过不断地技术迭代，未来将能为设备故障排除提供多维度的数据查询和分析协助。这是真正意义上的软件定义生产，相信大模型在未来工厂应用还将有无限可能。

芯所及，AI无处不在

英特尔高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti在该大会上向大家描绘了AI进化的“终极蓝图”。Sachin Katti认为，人工智能将以深远的方式改变全球的业务模式，企业的AI转型将会是一个逐步演进的过程，可以划分为三个显著阶段:首先是AI辅助时代。在这个阶段，AI作为人类的辅助工具或助手，增强人类的能力，提高工作效率。紧接着，人类将很快步入AI助手时代。企业将开发出针对特定领域的模型，通过编程让AI代理，自主处理该领域的工作流程。最终，人类将迎来全功能AI时代。在这个时期，AI代理之间将实现无缝高效协作，共同执行复杂的部门级任务，推动企业范围内的全面自动化。

生成式AI正在成为驱动智能发展的关键技术。尤其在中国，深层次人工智能是这两年的热议话题。据行业数据预测，中国生成式人工智能市场的规模在今年会达到33亿美金，未来几年会迅速翻倍发展，市场发展前景广阔。今年7月12日，中国信通院发布的《2024全球数字经济白皮书》中提到，全球人工智能大模型的数量已达1328个，中国占比36%。这也就意味着，中国的大模型占全球的1/3以上。

英特尔在推动边缘AI落地的过程中，沿着两个思路不断前进：一个是+AI，即将AI技术整合到现有解决方案中；另一个则是AI+，即以AI大模型为出发点，主导各行各业的创新和变革。创新是将AI和边缘相结合的关键一环。在本土的创新，英特尔的AI战略是“酷炫”。英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟博士分享说：“凭借多样化的芯片产品，包括英特尔®酷睿™处理器、英特尔®酷睿™ Ultra 处理器、专为边缘设计的英特尔锐炫™GPU、英特尔®至强®处理器等，在边缘AI的推进中，能够搭建起一个灵活的组合。”

对于在边缘搭建人工智能，不管是传统对人工智能的应用，到现在的大数据，在边缘都充满了无限的可能和蓬勃的发展势头。Sachin Katti分享说：“我们可能会发现，智能体之间能够相互交互，就像人类和人类在一起合作一样，可以提供部门级的解决方案。在硅谷，我们有非常多的讨论。我们认为，这个时代会非常快的到来！”

技术是推动创新和创造的核心力量。在AI引领的科技浪潮中，从运用AI 进行创新的“+AI时代”，到今天以AI为主导推动创新的“AI+时代”，越来越多的企业正在通过AI实现数字化转型，以新质生产力促进产业高质量发展。