專訪 | 聚焦邊緣AI產業化，以「融合」謀「智變」

近日，研華科技邊緣人工智慧系統與伺服器總監鮑志偉先生和研華（中國）工業物聯網事業群資深產品經理陳俊共同接受了記者採訪，道出了研華在人工智慧時代如何聚焦邊緣AI產業化，以產業技術融合謀求行業智變。

從人臉識別到行為識別、從車牌識別到賦能交通、從包裝檢測到智能倉儲。如今，人工智慧技術在眾多生產生活場景中迎來落地潮，深刻地改變著當下、塑造著未來。

研華科技作為在自動化產業、嵌入計算機、物聯網具有關鍵影響力的全球性企業，正趁著智慧化發展的浪潮起而行之迎頭趕上。

賦能行業 研華深掘AI細分領域應用價值

「當下一個個鮮活的實例不斷驗證，邊緣AI正不斷為各行各業帶來效率的提升與價值的增長。」鮑志偉表示，邊緣AI產業正快速進入「工業化」階段，其價值和潛力被越來越多的企業所關注。

研華科技邊緣人工智慧系統與伺服器總監鮑志偉

前段時間行業內湧現的諸多基於AI的電動車進電梯監測報警系統，正說明了這一點。藉助成熟的AI技術，利用視覺結構化分析實現對危險行為或者狀態的實時監測與防範正契合當下AI技術紅利的不斷釋放。

基於現實需求，研華通過與芯盾科技合作推出了電梯AI安全監控系統，負責此專案的資深產品經理陳俊介紹，「基於計算機視覺和人工智慧技術，該系統能夠識別危及乘客安全的事件，並觸發警告提示、緊急制動等響應功能，從而減少事故的發生。」

該電梯AI安全監控系統搭載了構建在研華Jetson平台上的邊緣AI推理模塊，該模塊通過緊湊型及寬溫設計，方便安裝在電梯等複雜嚴苛的應用場景下，並且功耗低，具備靈活的I/O擴展，支持深度學習模型，是邊緣計算嵌入式AI應用的理想選擇。

研華(中國)工業物聯網事業群資深產品經理陳俊

鮑志偉表示，面對生產生活中需求，電梯AI安全監控系統只是研華針對當下邊緣AI賦能千行百業應用的一個縮影。

從人臉識別、行為分析，到無人駕駛、車路協同、機器人控制等等，研華基於自身在AI領域雄厚的研發實力與豐富的應用實踐，趁著AI與實體經濟融合的新機遇，深掘行業細分領域應用價值，不斷為各個行業帶來了更廣泛的感知、認知與智能化變革，讓AI行業化應用融入人們身邊每一場景中。

知易行難 研華多方面考量AI落地價值

機遇往往與挑戰並存，邊緣AI與千行百業融合應用的愈加緊密，難題和挑戰也愈加明顯。

鮑志偉認為雖然AI技術催生出大量的新產品、新應用、新模式，然而人工智慧的創新突破與產業落地依然是現階段的重要課題，產業化仍舊任重而道遠，存在著諸如知識儲備不足、見樹不見林單打獨鬥、落地實施面臨複雜環境問題等等客觀因素，造成AI實施難、落地難、應用難等。

正如電力給社會帶來的變化，AI如果要具備滿足全社會規模化應用的能力，就同樣少不了「發電機」、「高壓電網」以及適應不同行業的電力基礎設施。

「不僅僅是單純的演算法演進，AI產業落地應用需要企業具備專業細分領域的知識儲備與融合能力。」鮑志偉表示，以交通應用為例，車牌、車輛識別只是智能交通實施的很小一部分，企業還需要對所在國家或者某一地區的交通設施、交通法規等內容系統性深入了解，才能夠有針對性構建整體解決方案。

前期的知識儲備不可或缺，整體解決方案落地更需要生態合作夥伴的鼎力相助。鮑志偉強調，當前扁平化組織結構正取代以往鏈式結構，在一些行業AI落地實施中，單個企業單打獨鬥已經不合時宜，構建生態夥伴圈才能夠真正讓AI實現落地賦能。

鮑志偉以智能倉儲方案落地為例，他認為從進貨、掃碼、傳輸、出庫、補貨等倉儲各項作業環節，單一企業無法滿足全部應用環節的技術開發與演算法跟進，需要與智慧倉儲生態圈中相關企業相互合作，實現項目落地應用。

與此同時，鮑志偉指出AI產業化是一個千變萬化的複雜工程，需要與產業應用場景深度適配，需要適應應用場景下環境要求，例如高速公路等智能交通場景下對網路環境要求較高，但現實中在偏遠地區就無法滿足這種要求。

糅合差異化優勢 研華加速軟硬體技術落地

在當前愈加複雜的應用環境中，AI走向產業化需要懂業務的領軍企業與懂技術的領先企業共同探討、磨合，建立符合產業需求最終方案。

研華以不變應萬變，始終把技術開發與投入作為推動行業智能變革的加速器。

• 在硬體領域，無論是在處理器的選擇上還是晶元二次開發上以及加速模塊的選擇上，研華投入都是絲毫不手軟的。通過與英特爾、英偉達以及華為合作實現AI加速模塊的快速迭代、落地部署，在綜合考量各方因素條件下，通過不同硬體產品的組合實現價值的最大化。
• 在軟體方面，研華注重選擇與專業領域具有獨特優勢的獨立軟體開發商合作，一方面實現自身能夠構建獨特的技術壁壘，另一方面滿足更多專業用戶的定製化要求。當然這也與研華倡導的「術業有專攻」、只選擇有自身優勢的領域進行深度考究有關。

同時，研華通過與某一區域的獨立軟體開發商合作，待業務成熟，藉助研華在全球業務拓展的優勢，可以實現專業領域的軟體開發應用泛區域化，為合作夥伴也為自身最大限度延展技術研髮帶來價值。

隨著更多細分應用場景的不斷落地，行業智能化除了前期建設外，後期運營維護重要性與日俱增。鮑志偉介紹，研華通過與英偉達相配合的軟體開發商深度合作，並將共同開發的軟體導入到研華DeviceOn系統平台中，實現遠端協同管理與維護。研華同時還與全球知名的數據與設備安全企業合作，實現系統數據與信息資源的全方位防護，幫助最終用戶更輕鬆地管理和維護系統。

共創共贏 研華構建邊緣AI網狀價值生態圈

研華在賦能產業化變革的過程中一直把自身塑造為系統集成商的合作夥伴，通過謀求合作共創產業發展。

如今在邊緣AI產業中，研華自身的定位依然沒有改變，但行業的價值鏈在悄然轉型。鮑志偉表示，以往鏈狀架構中，從設備商到集成商、業務服務商以及最終用戶是一種上下游關係，很少相互交叉發生業務關係。但目前在一些大型的項目建設中，終端用戶往往需要多方共同合作，才能實現其定製化與個性化需求。尤其是隨著業務協同性不斷提高，鏈狀架構已不合時宜，網狀價值生態圈正在逐漸形成。

研華通過聯合上游晶元端的核心企業，加強與業務領域的獨立軟體開發商合作，不斷與系統集成商延伸業務，逐漸構建起以自身為核心的邊緣AI網狀價值生態圈，並在為終端用戶服務端過程中起到承前啟後的關鍵性作用。

「隨著當前AI細分領域應用不斷湧現，相應地在這些領域也出現眾多具備一定技術優勢的初創企業。」鮑志偉特彆強調，這些企業雖有技術優勢但其AI落地能力或者工程化能力欠缺。

研華通過多種合作方式，以「母雞帶小雞」的模式實現對新進的AI企業在業務模式上、落地能力上予以引領，以幫助其實現可持續發展。