近日，在由AspenCore联合深圳市新一代信息通信产业集群主办的“2023 国际AIoT生态发展大会”上，同期举行了一场主题为“工业物联网与机器人”的专业论坛，来自移远通信、磐启微、盛博科技、清微智能和大族机器人等工业应用上下游企业就工业物联网、工业智能化和智能协作机器人等热门话题进行了分享。本文摘录了各位演讲嘉宾的部分精彩观点，详细报道可以点击小标题查看。

工业4.0的重要愿景之一，是将智能传感器与工业设备相结合，从而提高生产力、增强可靠性和降低运营成本。许多传感器将通过网状网络（mesh）配置等在相互之间实现无线连接，或通过传感器网关进行无线连接。随后这个传感器网络将连接到云端，以便在云端进行数据采集、分析和处理。

工业物联网(IIoT)是实现工业4.0的重要技术之一，它将具有感知、监控能力的多种传感器和移动通信技术、大数据分析等智能分析技术融入到工业生产的各个环节，达到提高生产质量、效率，降低生产成本和资源消耗，将传统工业转变到智能化阶段。

过去几年，不论在传统产业，还是新兴领域，都涌起了一股工业物联网建设和应用的热潮。如今，工业物联网的增长速度甚至超过了消费领域，2022年全球工业物联网市场规模为11095.46亿元人民币，其中中国工业物联网市场规模为3958.86亿元人民币。

工业物联网具有一般物联网的特征，然而又非普通物联网应用，设备之间的互联互通需要极低的时延、极高的可靠性，对时延和可靠性具有极高的指标要求，需要为用户提供毫秒级的端到端时延和接近100%的业务可靠性保证。尤其在数据通信领域，工业物联网的低功耗、广覆盖、低时延、高可靠要求，其对技术升级要求远高于一般物联网。

工业机器人是一类特殊的工业设备，也是实现工业4.0对于高效、准确地重复执行手动任务的重要一环。自20世纪60年代开始，工业机器人逐渐在工厂得到商业化应用。随着人工智能（AI）技术的不断发展，用于工业的机器人变得越来越智能，不断实现新的功能，为打造智能工厂铺平道路。

近日，在由AspenCore联合深圳市新一代信息通信产业集群主办的“2023 国际AIoT生态发展大会”上，同期举行了一场主题为“工业物联网与机器人”的专业论坛，来自移远通信、磐启微、盛博科技、清微智能和大族机器人等工业应用上下游企业就工业物联网、工业智能化和智能协作机器人等热门话题进行了分享。本文摘录了各位演讲嘉宾的部分精彩观点，详细报道可以点击小标题查看。


5G在垂直行业应用升级的价值

谈到工业物联网，有一种技术必须被提到，那就是蜂窝技术。蜂窝技术百花齐放、种类繁多，但如今不管是高端应用，还是相对低端的低功耗、小数据的蜂窝通信，都是朝着5G方向演进。

那5G在工业等垂直行业领域如何应用？移远通信产品总监胡勇华表示：“5G要在2B行业要得到广泛应用，不是一蹴而就的。”基础连接工作在2021年之前的R15标准上已经完成初期探索，借助R16和目前R17，他认为5G已经处于2B应用发展的中期阶段。

移远通信产品总监 胡勇华

谈到5G在工业上的应用，胡勇华总结了5G的8大核心技术优势：大上行、稳定时延、高可靠、高安全、切片、定位、精准授时、SLA服务自管理。“这8大核心技术能够真正解决我们在工业应用中碰到有线网络的局限性，以及Wi-Fi在工业应用的局限性。”

在传统车间的有线布线问题上，5G模组给这些设备剪了“辫子”，为柔性制造解决了走线复杂、布线成本高、运维难等一系列问题。此外，5G eMBB超高带宽的特性在工业实时控制场景中，5G uRLLC在要求低时延、高可靠性应用场景中都是很好的保障。

随着R17以及后期精简版R18模组、终端的陆续发布，会让5G有更多的应用，实现更海量机器的接入。胡勇华同时表示，移远统信还在今年3月份的巴塞罗那MWC展上发布了Redcap17模组（RG255C和RM255C）。


ChirpLAN助力低功耗远距离物联网

基于LoRa物理底层协议的LoRaWAN在工业领域已经耳熟能详，尤其是海外市场。国内其实也有完全对标LoRa的方案，比如磐启微的ChirpLAN™就是基于完全自主知识产权的ChirpIoT™物理底层，具有开源、低功耗、远距离、自组、安全、可控等特点。

磐启微电子市场总监杨岳明表示，ChirpLAN目前支持低功耗型星型网络，有Mode A的终端主动上报模式，Mode B的终端空中唤醒模式以及终端全速运行模式。此外，ChirpLAN还支持直连网络，低功耗Mesh网络也正在开发中。

磐启微电子市场总监 杨岳明

具体到工业应用中的案例，杨岳明介绍了无线水表+集中器的方案。“每个水表通过无线局域网往集中器报数据，集中器通过4G往云端上报。集中器常安装在表箱里，管理多层楼道同一位置的多个水表，水表可以只需上行定时上报，功耗最低；下行数据只在有上行发生时下发。”

ChirpLAN还广泛应用于其他行业，如消防后装中的所有报警器类型，可通过ChirpLAN™网关直接上报，其穿透性较强，一般医院中只需要三层楼放一个网关就好。此外还有智能家居的门磁、水浸等传感器，以及智能机器人、智慧医疗、新能源、智慧安防等。


工业物联网的本质问题

如今工业领域的两个热词，一个是工业4.0，一个是AIOT。工业4.0的主要是解决生产规模化的问题，而在智能化后又能充分满足生产个性化的需求。工业4.0是所有工业智能化的基础，这个概念最早来自德国，而工业物联网则是美国的谷歌最早提出。

“当这两个词并列起来并被不断提起时，我们要意识到必须融入世界，才能在浪潮里不至于迷失。” 深圳市盛博科技嵌入式计算机有限公司总裁 赵勇说到，工业物联网实际上是“互联网+”的概念，“+”到工业中这块的标准化其实已经完成得差不多了。“但按欧洲标准来看这只到了工业3.0，后续智能化的东西是一个金字塔组成结构，做完前一步才能继续往上走。”

深圳市盛博科技嵌入式计算机有限公司总裁 赵勇

过去生产线标准化面临的最大问题是不能柔性制造，实现个性化。欧洲和亚洲的需求，国内和跨国公司的需要，往往都不一样，按照一种标准生产出来的东西一定不能满足个性化。未来的工业4.0就是为了解决这个问题，因为它的结构不再是金字塔，而是扁平结构。

那么为什么提出工业物联网这么久都没普及，甚至主管机构下场推都推不动？赵勇认为这是因为大部分工厂对于提供数据很保守，虽然技术上各类工业网关层出不穷，但实际上“互联网+”并未真正加到唱主角的工业设备上，这类重资产的需求往往做IT的企业根本不了解。“物联网对于工业来说就是一个工具，真正现场要求的是高可靠性、实时性、良率。工业中的物联网如果不通怎么办？重新插拔一下网线？这在生产线上意味着废品的产生，是不允许的。”

所以工业物联网普及面对的最本质问题是，原来的工厂在标准化生产下的稳定，要被新的模式彻底改变，要让工厂去接受，首先要满足可靠性、实时性、良率的要求。


可重构计算赋能视觉芯片更高效、更智能

当前，算力的增速远远超过了摩尔定律，社会对算力的需求也呈现爆炸性增长，但目前的芯片却难以满足这种增长需求。尤其是AIoT行业一直保持快速发展，作为计算类芯片怎么来适应这种行业发展的需求？可重构计算或许是答案。

清微智能图像产品总监 高旭麟认为，高算力场景对芯片设计主要有四方面要求：高算力、高能效、灵活性和安全性。而当前无论CPU还是GPU的传统冯·诺依曼架构都是基于指令来驱动，很多能耗和时间都耗在指令集上，真正用在运算上仅占整个功耗的一半，注定能效比不会太高。

清微智能图像产品总监 高旭麟

另一方面，传统芯片架构的“内存墙”给算力增长带来了瓶颈；单卡运算很难满足大模型的算力需求，又带来了多卡或多机集联的通信问题。要解决以上问题，高旭麟表示需要灵活运用数据流重构的方式，尽量集中更多的硬件资源在运算上，而不是指令集的取值和译码上。

“以高Scale-out能力解决通信墙带来的成本过高问题，让存储-计算之间联系更为紧密，来解决存储墙。这是新一代芯片架构设计的要点。”他说到，可重构技术的优势在于基于非指令驱动，能将计算资源用于运算，同时让数据在运算单元之间流起来，减少了对内存访问的操作，大芯片之间可以直接进行数据连通，而不再依赖交换机方式，“可以说是为大模型、大数据而生的计算架构。”

高旭麟用清微智能目前的可重构计算芯片，与英伟达A100做了一个比较。“在同样1000T算力下，我们整体能耗是它的1/3，架构系统成本是1/5，可以用更便宜、更低功耗实现相同功能。”


AI是协作机器人的未来

近年来，协作机器人在工业上和生活场景中被广泛运用，随着AI技术的发展， AI加持的协作机器人变得越来越智能，应用场景也越来越广泛和深入。

以工业中应用的机器人为例，无论在欧美发达国家还是中国等发展中国家，都有非常多的场景需求，潜在市场达到百万、千万量级。“但现在工业机器人年销量最多几十万台，为什么？” 大族机器人CEO王光能认为，主要的原因是需要集成，“仅仅一个机器人用不起来，需要包括视觉、控制等系统集成商与其他系统搭配使用。每一台特殊用途的机器人，都需要新的集成商加入，这大大限制了它的推广。”

大族机器人CEO王光能

而协作智能机器人最大优势在于，其本身就像人一样通用，如果能够做到应用百搭这个目标，那么市场将非常广阔。而且以往工业机器人的典型特点是需要用围栏围起来保障安全，另一个特点体积较大，旁边需要配备电箱，灵活性不强。

而协作机器人，特别是智能协作机器人的系统则非常简单，往往只需要一个机器人本体就可以开展工作。“这也是大族机器人在追求的目标，我们开发的新款机器人已经将多个系统集成进去，产品有视觉、夹爪还有控制功能。”王光能介绍了一个实际案例——用于造船工业的焊接机器人。在船上做焊接需要机器人具备机动性和良好的移动能力，甚至一些管道需要钻进去做焊接。这时候小型且具备一定智能的协作机器人就非常好用，能够解决具体应用中的诸多痛点。