作为边缘计算和人工智能结合的产物，边缘智能能够协助实现更高层次的决策辅助与场景闭环，为工业智能的应用落地提供了可行的解决方案。而工业开源也愈发受到重视，赋能软硬件，满足企业对于多功能和实时性等业务需求。
9月8日，虎嗅2023工业AI大会继续在苏州工业园召开。上午论坛的主题是《工业边缘智能与开源生态》，我们邀请了海尔卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚，深圳开鸿数字产业发展有限公司 OS产品部部长柴莹，红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧，RT-Thread创始人兼CEO熊谱翔，苏州同元软控信息有限公司创新发展部部长杨浩，商汤科技副总裁&企业业务总经理赵峰，以及西门子工业人工智能业务线负责人王超，分享探讨大模型、边缘智能、开源在工业场景的应用现状、解决方案案例、及产业落地挑战。
以下为嘉宾的部分观点摘要：
边缘智能打破现有自动化体系
在工业边缘智能方面，西门子的出发点是把人工智能作为提升自动化水平的重要抓手。像PLC、运动控制、自动控制这类自动化技术发展其实有三个阶段，第一阶段是解决线下执行层的基础性逻辑问题；第二阶段是要进入一种相对比较自主、自适用的状态，更多的是用智能化取代一些依靠经验的专业性（adaptive）；第三阶段即为自治化（dynamics）。相对而言，我们会偏向于适应现场环境，进一步讲就是尝试让机器去做一些自主性的决策和判断，现在在尝试通过边缘化的体系实现工厂车间的自动化控制金字塔体系的扁平化，打穿IT和OT的边界，对现有的基座产品做进一步的增强，而不是做独立的人工智能产品或服务。
——西门子工业人工智能业务线负责人王超
数据与智能双轮驱动工业AI新一代技术内核
工业互联网平台和普通的消费互联网还是有比较大的差异的。消费互联网我们认为是百米宽一米深，但是工业互联网的话恰恰相反，是一米宽百米深。
对于工业大模型来讲，以前我们理解的都是自然语言。但是在工业领域里面的话，我们需要让大模型理解工业语言，包括基本模型、知识图谱、CAD设计模型等等，大模型生成控制指令后再配合仿真验证，最终与工业控制形成闭环，进一步优化大模型和工业智能体系。
工业互联网的未来，我们认为是数据和智能双轮驱动的，围绕大连接、大数据、大模型，中间贯穿的一条主线就是数据，构建工业互联网平台的新一代技术内核。
——海尔卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚
在AI1.0时代，商汤走的是“训练推理一体化”路径，帮助产业科技公司转型成为懂AI的公司，例如围绕智慧矿山的整个产业链，通过结合数据训练、生成算法和信息内容推理，推动AI算法落地。单靠感知算法根本解决不了工业的问题，所以必须结合行业know-how。但由于工业行业模型的泛用性差、工业数据质量低、不同工艺的差异性大等因素，工业的人工智能应用渗透是最低的。所以进入AI2.0时代，大模型带来非常多的可想象空间。第一点，从小模型到大模型，整个研发流程得到了简化，人工智能算法生产效率得到提升；第二点，推动了新的人机交互方式的转变。
——商汤科技副总裁&企业业务总经理赵峰
开源成为完善工业技术软件供应链的必由之路
多样化的、专用化的工业设备需要一套通用的操作系统来实现所有设备间的连接互通。操作系统是一个核心基础，用拼装积木的方式把每个设备的能力拼装在一起，这样就像人说同样的语言一样，就是能够互相理解。AI又要基于这样全场景的操作系统，跟整个产业深度融合，整合整个产品的研发，到生产制造，再到最后的供应、服务、销售等全生命周期管理的各个环节，最终实现闭环优化，重塑制造行业的产业价值。在这个情况之下，开源就成为了完善工业技术软件供应链的必由之路。
——深圳开鸿数字产业发展有限公司OS产品部部长柴莹
工业硬件与软件的解耦需求越来越受到关注。一方面，制造业其实是需要更加实用的、准确的、投入产出比更高的数字化技术去赋能智能制造，实现降本增效，但我们也观察到很多年以来，工控和IT技术其实是割裂的；另一方面，云原生容器平台开发、工控协议的开放统一的相关技术已经比较成熟。所以我们可以通过开源的方式来做，这样企业用户在使用操作系统平台的时候，只需要专注于应用本身的开发，推动软件在工业应用场景的爆发式增长。
——红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧
开源的应用与行业的需求密切相关，可以满足对于多功能和实时性的要求。具体应用包括工业控制开源来满足基于视觉的识别准确性；通过开源模型给到设备（例如配送无人机）实时控制的坐标，实现微秒以内的终端延迟；通过对电力系统的部署改造，提供更优的人机交互网络存储功能，同时保证非常高精度的采集和控制功能，满足机电设备和电力运输安全性的保护需求。
——RT-Thread创始人兼CEO熊谱翔
综合以上嘉宾的观点和分享，工业AI的应用创新已经迈入了新的阶段。工业边缘智能和工业开源成为推动工业智能化发展的重要动力之一。边缘智能的出现不仅提升了自动化水平，还将人工智能融入到了工业生产的各个层面，为工业智能的应用提供了更灵活的解决方案。同时，工业开源也逐渐崭露头角，成为完善工业技术软件供应链的必由之路，推动了工业软件的创新。
总的来说，工业AI的应用创新正在不断演进，工业互联网、边缘智能、工业开源以及大模型为工业智能化的实现提供了强大的支持。随着技术的不断进步和产业的不断发展，我们可以期待工业智能化在各个领域取得更多突破，为工业生产带来更大的效益和价值。
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