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制造业和人工智能:究竟是“前世情人”,还是“有缘无份”?

   日期:2020-05-16     浏览:64    评论:0    
核心提示:Wave Computing作为全球AI公司的佼佼者,是一家专注于通过基于数据流驱动技术、以及实现dataflow技术的软件可动态重构处理器(CGRA)架构,突破AI芯片性能和通用性的瓶颈,加速从数据中心到边缘的AI深度学习计算。Wave Computing曾经也是集各种荣誉于一身:“机器学习行业技术创新领导者” ;“25大人工智能供应商”之一;“最受尊敬的私营半导体公司”奖等等。

Wave Computing作为全球AI公司的佼佼者,是一家专注于通过基于数据流驱动技术、以及实现dataflow技术的软件可动态重构处理器(CGRA)架构,突破AI芯片性能和通用性的瓶颈,加速从数据中心到边缘的AI深度学习计算。Wave Computing曾经也是集各种荣誉于一身:“机器学习行业技术创新领导者” ;“25大人工智能供应商”之一;“最受尊敬的私营半导体公司”奖等等。

制造业和人工智能:究竟是“前世情人”,还是“有缘无份”?

不过一场突如其来的疫情,瞬间打乱了Wave Computing踌躇满志的脚步。由于过往的产品线太过关注边缘侧应用,比如其采用软件可动态重构处理即CGRA技术的DPU产品以及2019年针对边缘计算市场的算力需求推出的TritonAI 64 IP平台等。但此次疫情在很大程度上波及了各类终端设备市场,尤其是智能手机,各类终端的市场销量几乎大幅度削减,这也让Wave Computing非常受伤。资金链的断裂,无疑是压垮Wave Computing的最后一根稻草。

现如今的AI芯片企业,都在集中精力猛攻云端市场。几个月前,全民兴起的线上办公、线上授课以及线上视频会议等应用相比往年呈暴增态势,这也让很多企业看到了云端AI市场的广阔前景。自然,过去将重心押注在云端应用的AI芯片企业在本次疫情期间就广为受益,最典型的案例,就是以英特尔、英伟达、华为为代表的企业。

人工智能技术的应用场景主要集中在商业领域,因为受专用性限制以及数据量的影响,人工智能与制造业的融合场景主要应用在非制造的研发、售后服务等环节。在制造业的应用主要集中在视觉缺陷检测、机器人视觉定位和故障预测等方面。

不过总的来说,AI故障预测还处于试点阶段,成熟运用较少。一方面,大部分传统制造企业的设备没有足够的数据收集传感器,也没有积累足够的数据,另一方面,很多工业设备对可靠性的要求极高,即便机器预测准确率很高,不能达到百分之百,依旧很难被接受。此外,投入产出比不高,也是AI故障预测没有投入的一个重要因素,很多AI预测功能应用后,如果成功能减少5%的成本,但如果不成功反而可能带来成本的增加,所以不少企业宁愿不用。

就像中国工程院院士邬贺铨所说,目前中国在人工智能领域投资在制造业的投入明显不足,而制造业是人工智能应用在未来的巨大市场。目前中国人工智能投资23.4%集中在商业及零售领域,18.3%在自动驾驶,而制造业却不到1%。邬院士认为,主要原因还是因为制造业的数据采集流程更长、数据的可靠性挑战较大所导致的。

(原标题:AI独角兽凉了,制造业是幕后最大推手)

 
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