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当工业4.0遇见AI:现在的智能制造有多“智能”?

当工业4.0遇见AI:现在的智能制造有多“智能”?

工业制造在标准、互联等领域始终是很特殊的,现在谈工业4.0与AI是否为时过早?AI在工业4.0时代是否真的在发挥作用,以及究竟发挥到何种程度?这是我们期望以由上至下的方式,从工业制造AI解决方案、AI芯片、EDA,以及实际应用几个层面,来窥见当下工业制造的AI技术现状…

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在我们的理解中,DRP在专用和通用,或者在性能和可编程性之间是个相对折中的方案。从结构上来看,这种动态可重构处理器包含可编程数据通道硬件(PE处理单元阵列)和状态转换控制器(完全可编程有限状态机),是十分典型的软件定义芯片(图4),可针对工业嵌入式设备的AI推理(inference)做加速。5P7esmc

“算法的种类和大小可由同一个DRP硬件进行时间复用处理。其灵活性非常适用于AI产业的DNN(深度神经网络)的快速演化。”徐征表示,“DRP可对硬件资源和应用场景做动态调整,做并发处理,帮助在后台做很多场景的匹配和预处理。”例如对可动态加速图像处理算法,达到相比通用CPU快10倍的速度。5P7esmc

类似DRP这类AI硬件的出现,及在兼顾弹性基础上对性能的追逐,实际都是智能制造开始全面步入AI的第一步。5P7esmc

在瑞萨电子的设想里,“首先会提供附加AI单元的解决方案以拓展市场,从而使e-AI实用性得到市场广泛理解,再推进工业终端设备e-AI预安装解决方案普及。”徐征说。这段话大概是瑞萨电子推广工业AI芯片的策略,但或许还能表明,智能制造和数字工厂的AI仍处在新生期,所以前期提供的是“附加AI单元”解决方案。5P7esmc

从宏观到微观世界的数字复刻

而从MCU/SoC的高度继续再往下层或供应链上层走,是EDA厂商。主流EDA厂商目前最特别的存在应该就是Mentor了:这家公司在被西门子并购以后,划归西门子的“数字工厂(Digital Factory)”业务旗下,且愈发看重“工业软件领域”的竞争力,而不只是以前那个,帮助系统与IC设计企业进行高级印刷电路板和芯片设计的EDA厂商。5P7esmc

西门子当年收购Mentor的业务逻辑一直被人多番揣测。Mentor中国区总经理凌琳在接受采访时表示:“我们绝大部分客户,都同时使用机械和电子工具来设计、制造产品。为了让机电一体化产品的设计、工程和制造更高效,一个集成性的软件平台就很重要。”西门子Mechatronics就是连接了机械和电子领域的解决方案。5P7esmc

西门子给予Mentor的投入,另外包括针对更多EDA相关企业的进一步收购,如Sarakol、Infolytica、Austemper等,显然是对上述策略的进一步补全。好比Infolytica在低频电磁模拟,包括电动马达、发电机和电磁设备设计支持方面的能力。所以凌琳说“电子设计、机械设计领域的协同”,“提供了整个闭环的系统设计。”其中的业务逻辑也变得一目了然。这是Mentor受西门子影响之时,践行“工业化之路”的代表。5P7esmc

用时下比较流行的话来说即数字复刻版(或称数字孪生,digital twin)。这个词更像是个营销词汇,EDA的仿真、验证原本就属于典型的“数字复刻版”,是在芯片制造之前的数字复刻,只不过它是对微观世界的复刻。西门子收购Mentor以后的复刻,则既包含宏观世界的机械设计,也包含电子设计。在这套“闭环系统“中打造的数字复刻版,包含了整个生产环境或价值链:产品本身、产品的制造和性能,以及产品制造流程的完整复刻。在生产或制造前期,就对数字世界的产品、机器和设施设备进行仿真与优化,确保后续真实世界的制造生产。5P7esmc

西门子2018财年数字工厂业务营收129.32亿欧元,同比增长11%;西门子PLM技术软件(现已更名为西门子数字工业软件)一年营收约在42亿美元左右。无论是西门子的“数字工厂”,还是西门子数字工业软件公司,都能表征工业4.0带来的经济效益,似乎比单纯的EDA业务更有协同优势。不过也正因如此,Mentor的EDA厂商角色定位,令其在工业4.0+AI方面更具发言权。5P7esmc

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在机器学习IP方面,Mentor提供Catapult HLS AI/ML设计套装,帮助芯片架构师和设计师理解如何利用机器学习算法,以及构建起低功耗的硬件加速器。它能够展示如何将数字工具或DNN框架开发的算法,转为可综合(synthesizable)C/C++/SystemC代码,并最终综合为RTL芯片硬件设计语言。中间环节展示哪部分算法在处理器上执行更高效,以及若执行于IC专用硬件单元则能效比会是如何。

原创
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黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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