1 感知：AI算力集成的機器視覺

　　AI人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，首先是感知，而視覺則 是“多面手”，它能夠進行缺陷識別、測量、定位、讀碼等 多種任務(wù)，也正在成為制造業(yè)中最為重要的傳感器。貝加萊 已經(jīng)推出了“集成相機”，即，將鏡頭、光源、相機、處理 集于一體。而最新的貝加萊機器視覺，已經(jīng)將AI加速器直接 嵌入在內(nèi)，進行高算力的本地處理，并可以部署基于深度學 習的本地推理能力——它在增強分析能力的同時，也提供了 更快的響應(yīng)能力。

　　這款全新的相機既有超強的算力，也有貝加萊 Automation Studio中的工程簡化能力，讓非專業(yè)的工程師 也能夠通過“配置”方式快速實現(xiàn)一整套機器視覺應(yīng)用的搭 建。它主要包括以下一些功能：

　　· 采用深度學習的文本識別，無需訓練，不受字體影響 (手寫，或在雜亂背景如紋理或反射的情況下)仍可以進行 有效識別;

　　· 針對各種環(huán)境下的缺陷檢測，無需手動標定，也不需 要不良品圖片，僅需少量良品即可進行訓練;

　　· 在通?；谝?guī)則的算法上加入深度學習(如Halcon深 度網(wǎng)絡(luò))，以獲得更好的產(chǎn)品質(zhì)量。

　　如圖2所示的嵌入AI加速器的機器視覺， 其算力可達 26TOPS，這與最新的蘋果A16智能芯片處于同一量級。

圖 1 AI 人工智能嵌入式機器視覺

　　2 OPC UA FX：為AI應(yīng)用搭建傳輸通道

　　早在2016年，貝加萊即加入TSN的整形器工作組，并與 全球工業(yè)通信領(lǐng)域的企業(yè)共同推進TSN技術(shù)發(fā)展?，F(xiàn)在TSN 已被OPC基金會與5G/Wi-Fi統(tǒng)稱為“OPC UA FX”(FX，即Feild eXchange，現(xiàn)場層通信)。這項技術(shù)與規(guī)范正是為了 應(yīng)對今天越來越多的全局分析、優(yōu)化任務(wù)而準備的。運行于 邊緣側(cè)、云端的這些AI人工智能應(yīng)用，需要能夠直接獲得傳 感器的信息，作為感知層輸入，并快速地計算分析、反饋給 底層執(zhí)行機構(gòu)。OPC UA FX工作組，正是為了這些越來越多 的AI級分析和計算任務(wù)而構(gòu)造的下一代通信網(wǎng)絡(luò)。

　　如圖3所示，貝加萊目前在X20、APC系列的控制系統(tǒng) 中，均支持OPC UA FX的接口能力，并提供TSN交換機， 在分布式I/O系統(tǒng)的總線模塊提供OPC UA/TSN的連接能 力。它主要用于解決AI人工智能應(yīng)用時代的重要問題，其 中包括：

　　· 通過OPC UA實現(xiàn)語義互操作能力，以跨平臺數(shù)據(jù)集成 應(yīng)用;

　　· 信息安全保障，當數(shù)據(jù)要被在多個平臺系統(tǒng)間傳 輸時;

　　· 性能卓越，實現(xiàn)高速的傳輸，并支持大帶寬的需求如 視頻圖像;

　　· 多業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)混合傳輸——這正是AI時代所需的，從現(xiàn) 場到云端的數(shù)據(jù)傳輸，以及針對各個領(lǐng)域的信息建模支持。

　　3 計算：APC410高算力可擴展工業(yè)PC

　　在AI人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，感知、傳輸， 再到計算，都有賴于高性能的PLC或PC。在一些對響應(yīng)要 求不高的場合，采用PLC即可，而如果要獲得更高的算力， 則可以采用貝加萊的APC 4100。其可擴展的CPU從Intel處理器賽揚到Core i系列多核處理器，均可以運行貝加萊的 Hypervisor虛擬控制技術(shù)，且支持最大16PCIe的插槽——這 意味著可以在其上插入AI加速卡，以提高本地的推理能力， 例如英偉達、HALO、Intel等提供的加速卡。

　　如圖4，Hypervisor提供了在多核處理器如Core i系列 上運行多個操作系統(tǒng)的機制。它包括可以支持Automation Runtime的RTOS，和Windows/Linux的通用操作系統(tǒng)。這 使得可以在多個核心上分別支持不同的應(yīng)用任務(wù)。在Linux 任務(wù)上，主要針對數(shù)據(jù)類、事件驅(qū)動類的AI任務(wù)， 或支持 Python、Docker這類開發(fā)應(yīng)用。

　　APC 4100既可以作為大型機器或產(chǎn)線的控制系統(tǒng)，也 同樣可以作為計算任務(wù)的執(zhí)行者，它可以為高性能的本地推 理提供支撐，同時也可以實現(xiàn)控制與計算的融合。

　　4 X20 Edge：為邊緣側(cè)任務(wù)搭建的硬件架構(gòu)

　　在產(chǎn)線級的邊緣側(cè)任務(wù)中，需要連接數(shù)據(jù)并集成邊緣應(yīng) 用，它要求具備開放的架構(gòu)，支持本地的AI應(yīng)用。

　　X20 Edge，如圖6所示，它是采用基于ARM的CPU，運 行Linux操作系統(tǒng)，并支持Python編程，可以實現(xiàn)AI、ML和 IIoT算法的容器化環(huán)境。

　　它內(nèi)嵌的OPC UA協(xié)議?？梢耘c云端系統(tǒng)進行快速的連 接，也可以自行采用WebAPI、Restful、MQTT來實現(xiàn)這些 連接。容器環(huán)境，可以支持外部的容器化應(yīng)用的運行。

　　5 執(zhí)行：機器人與智能輸送系統(tǒng)

　　在生產(chǎn)線的執(zhí)行端，除了ACOPOS系列伺服驅(qū)動器， 貝加萊的Codian系列機器人、ACOPOStrak/6D智能輸送系 統(tǒng)，也將更為智能地提供產(chǎn)線的生產(chǎn)調(diào)度(圖7)。

　　ACOPOStrak和ACOPOS 6D都內(nèi)嵌有智能路徑調(diào)度功 能，因此，它們本身是一個智能的執(zhí)行體。當任務(wù)需求發(fā)送 給它們之后，如何獲得最優(yōu)的策略，將由軌道系統(tǒng)的控制調(diào) 度算法來自行計算，并控制驅(qū)動系統(tǒng)給出控制的電流、相位 等信號。

　　6 工程集成：AIGC編程

　　人們會擔心AI時代的這些技術(shù)將變得更復雜，讓工程 師花費更大的學習和工程時間消耗于不同的任務(wù)之中，而 這也是自動化企業(yè)在技術(shù)集成中要必須考慮的。而貝加萊的 Automation Studio Copilot則基于AIGC的方式，為開發(fā)者 提供了更為高效的代碼編程利器(圖8)。

　　Copilot與Automation Studio的幫助文件相連，它可以 更為廣泛地使用示例代碼和項目模版，以及更多的知識庫資 源來為開發(fā)者提供輔助。

　　Automation Studio可以快速地生成自動化的代碼， 如ST的代碼，支持代碼的注釋和優(yōu)化，并且它非常了解貝 加萊庫中的自動化系統(tǒng)命名規(guī)則。除此之外，Automation Studio還為AI時代的分布式能力提供了協(xié)作，并在版本控制 方面進行了增強。

　　7 感知-傳輸-計算：執(zhí)行的完整應(yīng)用架構(gòu)

　　這是一個完整的架構(gòu)，在原有的系統(tǒng)升級中，將AI分別 嵌入在機器視覺、PC中，并通過OPC UA FX實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)、云端/邊緣側(cè)的連接等，并在執(zhí)行側(cè)提供更為智能 的機器人與輸送技術(shù)。如圖9所示，貝加萊在整個應(yīng)用架構(gòu) 中，強化了AI的能力。

　　AI對于裝備、產(chǎn)線及應(yīng)用而言，最為重要的是，它能夠 實現(xiàn)以下幾個方面的技術(shù)升級：

　　· 通過語音交互來提高機器的“易操作性”——這是大語 言模型時代的基本能力;

　　· 視覺的感知，對產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的缺陷識別、機器人 智能導引，前者能夠協(xié)助提高質(zhì)量，后者將帶來效率和工程 的簡化;視覺與機器人、與輸送系統(tǒng)的同步，將帶來整體效 率的提升;

　　· AI的參數(shù)優(yōu)化功能，對于出廠前的調(diào)試、現(xiàn)場運行的 批次后參數(shù)優(yōu)化，能夠帶來良品率的提升，從而幫助廠商降 低生產(chǎn)成本。

　　總之，AI人工智能技術(shù)最大的潛能，就在于它能夠構(gòu) 建一個“自我迭代”、“更為聰明”的機器;而貝加萊，一 直致力于為這樣的機器和系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐，以及工程化 的服務(wù)。

　　8 貝加萊推出的基于人工智能的機器健康追 蹤系統(tǒng)

　　近期，貝加萊又推出了兩款工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)應(yīng)用程序，可實現(xiàn)基于人工智能(AI)的機器健康與性能優(yōu)化。 IIoT Connector旨在開放集成到任何平臺，作為數(shù)據(jù)驅(qū)動服 務(wù)的關(guān)鍵推動因素，可靈活訪問邊緣和云環(huán)境中的貝加萊設(shè) 備數(shù)據(jù)。而基于這些數(shù)據(jù)，ACOPOStrak Monitor運用AI人 工智能分析功能，可支持貝加萊自適應(yīng)輸送解決方案的實時 性能優(yōu)化和預測性維護工作。

　　(1)IIoT Connector用于機器的健康與性能(圖10)

　　“我們中的許多人使用智能手表和健身應(yīng)用程序來分析 我們身體的數(shù)據(jù)——我們的脈搏、步數(shù)和呼吸，以便我們保 持健康并提高表現(xiàn)，”貝加萊副總裁兼軟件全球產(chǎn)品組經(jīng)理 Sridharan Rangarajan解釋道，“健身追蹤之于運動員，就 如同工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)解決方案之于機器?！?/p>

　　Rangarajan指出貝加萊方法的特別之處在于，它能夠 輕松地將生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率、設(shè)備壽命，以及材料 和能源高效利用方面的可衡量改進方案?！拔覀兿胍粋€真 正為客戶服務(wù)的解決方案，因此我們設(shè)計的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決 方案能夠無縫融入任何平臺和任何系統(tǒng)架構(gòu)。”

　?、買IoT Connector具有的兩個顯著特征

　　? 容器化軟件支持邊緣和云環(huán)境之間的開放集成;

　　? 對機器數(shù)據(jù)進行特定領(lǐng)域的AI分析，可提高設(shè)備可用 性、效率和壽命。

　?、趯?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為價值

　　圖 10 新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)應(yīng)用程序通過提供在邊緣和云環(huán)境中對貝加萊(B&R)設(shè)備數(shù)據(jù)的靈活訪問，實現(xiàn)了基于人工智能(AI)的機器健康和性能優(yōu)化，類似于機器的“健身”跟蹤功能。

　　圖 11 直觀的 ACOPOStrak Monitor 儀表板為操作人員提供了基于人工智能的洞察力，幫助他們了解貝加萊自適應(yīng)產(chǎn)品傳輸系統(tǒng)的性能，從而實現(xiàn)實時優(yōu)化和預測性維護功能。

　　當數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目難以提供有意義的價值時，很少是因 為缺乏數(shù)據(jù)，最常見的原因是訪問數(shù)據(jù)和理解數(shù)據(jù)的成本和 復雜性?；蛘?，正如貝加萊(B&R)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)專 家Reinhard Achatz所解釋的那樣：“機器已經(jīng)告訴我們需 要知道的一切，關(guān)鍵在于找到正確的方式來傾聽和理解?！?這就是IIoT Connector工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)連接器的工作，這款新的 容器化應(yīng)用程序使用戶能夠在新舊設(shè)施中，通過任何架構(gòu) (邊緣、云或混合)對貝加萊資產(chǎn)的數(shù)據(jù)進行開放和可配置 的訪問。

　　憑借自動資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)和選擇性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能，IIoT Connector 簡化了曾經(jīng)復雜且成本高昂的任務(wù)。IIoT Connector基于OPC UA和MQTT等開放通信標準、Margo等開放邊緣編排框架構(gòu) 建，并通過API直接集成到第三方工具中，從而輕松將貝加萊 設(shè)備數(shù)據(jù)整合到任何需要的地方。IIoT Connector不僅提供訪 問權(quán)限，還能將復雜的、特定于貝加萊的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為易于 在IT系統(tǒng)中管理的輕量級、標準化格式，使貝加萊數(shù)據(jù)在云 環(huán)境和企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施中隨時可用。此外，它還可以通過實際 查看硬件配置、軟件版本和可用更新，簡化日常操作程序。

　　(2)ACOPOStrak Monitor：人工智能增強健康與表現(xiàn)

　　ACOPOStrak Monitor將貝加萊在軌道技術(shù)方面的深厚 領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與先進的AI人工智能算法相結(jié)合，將貝加萊軌 道系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的見解，幫助操作人員從被動維護 轉(zhuǎn)向主動優(yōu)化(圖11)。

　　實時狀態(tài)、歷史趨勢和自動通知均以直觀、用戶友好 的儀表板形式呈現(xiàn)，可在本地或通過HMI面板和移動設(shè)備 進行遠程查看。“就像你車里的儀表板一樣，ACOPOStrak Monitor一目了然地告訴你需要知道的信息——幫助你的軌道 系統(tǒng)運行得更好、壽命更長?！?/p>

　　儀表板能夠在機器的整個生命周期內(nèi)幫助用戶做出更 快、更明智的決策。裝配和調(diào)試期間的反饋，能夠縮短產(chǎn)品 上市時間。狀態(tài)監(jiān)測和高級診斷，可最大限度地減少停機 時間，并延長組件壽命。與IIoT Connector一樣，貝加萊的 數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)應(yīng)用采用容器化設(shè)計，并具備應(yīng)用程序編程 接口(API)，可輕松集成到任何生態(tài)系統(tǒng)中。重要的是， ACOPOStrak Monitor能夠從現(xiàn)有的動子數(shù)據(jù)中獲取所需的 所有信息，無需額外的傳感器硬件。

　　其實，這也是柔性輸送軌道技術(shù)的數(shù)字化潛能，它與傳 統(tǒng)的機械產(chǎn)線相比，在數(shù)據(jù)能力上更為強大，包括產(chǎn)線的運 行數(shù)據(jù)、需要的維護、發(fā)生的故障等信息、軌道流動效率、 能源消耗等等，均可通過監(jiān)測并獲得改善。

　　AI正在改變著自動化行業(yè)的未來，更為高效的數(shù)據(jù)連 接、更為專注于特定的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析、AI的洞見，正在改變 知識的形成和利用過程。作為領(lǐng)先的自動化廠商，貝加萊一 直走在科技的前沿，利用前沿技術(shù)，融合進自動化系統(tǒng)的軟 硬件設(shè)計，并解決產(chǎn)業(yè)所遇到的現(xiàn)實難題，為用戶創(chuàng)造額外 的價值。