5G+AI赋能，工业智能实时性与可靠性挑战

"工业智能白皮书2020（2）探讨了工业互联网的核心，强调数据驱动的智能分析和决策优化在其中的重要性。工业互联网架构1.0和2.0分别阐述了如何通过全面互联形成数据驱动的智能，并通过信息流和决策流构建优化闭环。5G和人工智能的结合预计将推动工业智能的创新，如预测性维护、云机器人生产以及全场景数字孪生系统的应用。然而，现有的通用计算架构和芯片无法满足工业实时性的需求，尤其是在端侧推理方面，专用芯片的需求日益迫切。此外，工业智能面临实时性和可靠性两大挑战，现有的深度学习算法在某些关键工业应用中的可靠性不足，需要定制化的深度学习算法来提高其在高风险环境中的表现。目前，神经网络的语义解释能力有限，限制了其在工业领域的深入应用。" 工业智能的核心在于数据驱动的智能分析与决策优化，这在工业互联网1.0和2.0的架构中得到了体现。通过数据采集、处理、建模和决策，实现从设备到运营的智能化优化。5G技术与人工智能的融合，预示着工业智能将在预测性维护、云机器人操作以及数字孪生系统等方面带来革新，但这也提出了新的技术挑战。 在实时性方面，现有的通用计算平台无法满足工业环境中对于实时计算的需求，特别是在端侧推理，现有芯片性能不足。深度学习的训练和推理阶段，虽然GPU可以应对训练环节，但在推理环节，特别是工业终端，需要高度实时的响应，现有芯片难以胜任。比如在图像识别和设备控制中，对速度的要求远高于现有技术水平。 可靠性是另一个重大挑战。工业场景对算法的准确性和稳定性要求极高，如推荐系统的参数错误可能导致生产事故或安全隐患。当前的神经网络算法，由于其概率性的输出和对新数据的泛化能力不足，主要应用于低风险领域，而在高危场景中需要改进以确保可靠性。 为解决这些问题，市场正在寻求高能效、低成本的特定领域架构芯片，以及面向工业的专用端侧框架。同时，开发能够提供明确语义解释的新型深度学习算法是提升工业智能可靠性的关键，以适应更广泛和复杂的工作环境，确保在关键工业应用中的稳定表现。