過去幾年，工業物聯網作為關鍵詞，已經被多次寫入兩會政府工作報告。不論在傳統產業，還是新興領域，都涌起了一股工業物聯網建設和應用的熱潮。其實早在2015年政府就已經提出，推動互聯網與制造業融合，提升制造業的數字化、網絡化、智能化水平。發展工業物聯網，對于我國打造制造強國，推動經濟高質量發展，都具有十分重要的意義。
眾所周知，工業物聯網的主要技術領域涵蓋傳感器技術、網絡互聯技術、信息處理技術、安全技術、邊緣和云計算等多個方向。其中發展最為迅速的幾大技術領域包括：
邊緣計算+人工智能：工業物聯網的成功關鍵在于為機械設備賦予物聯網連接能力。在生產環境中采用聯網設備，企業便能將這些數字化智能設備納入企業生產，并在設備的整個生命周期里保障系統正常運作。萬物互聯意味著海量數據需要實時分析和處理，所以邊緣計算結合人工智能就是一個重要發展趨勢。在機器學習領域，安富利開發了AI 智能盒子和智能相機開發平臺，就是為了幫助本土企業加速其工業AI 項目的開發和落地，推進工業物聯網在企業內部的部署和應用。
網絡安全：在萬物互聯環境下，難以想象如果邊緣端智能設備被黑客控制，將會帶來什么樣的災難。實際上，網絡安全威脅的確阻礙了制造商對數字技術的投資，在接下來很長一段時間內，制造商不得不撥出更多預算，以確保任何數字創新都通過安全認證。目前賽靈思提供的工業物聯網系統解決堆棧全部滿足IEC 62443-4-2安全認證標準要求，免除企業對網絡安全的后顧之憂。
人機協作：基于以上兩大趨勢，將會有越來越多的人機協作場景出現。隨著設備更加智能化、更安全和更可靠，基于工業物聯網的協作機器人將更為普及。當前汽車制造商是工業機器人的消費大戶，但隨著工業互聯、機器視覺以及控制技術的迭代，協作機器人將在制造業、物流領域乃至服務業取得突破性進展，“機器人即服務”的理念將逐步深入人心。
提高制造業的智能化水平，就必須采用人工智能技術，在生產環境中實現智能化應用。目前安富利在工業AI領域的主要研究方向包括工業視覺缺陷檢測、物品分類、設備可預測性維護等領域。在眾多缺陷檢測項目中，安富利的研發方向涵蓋了布匹檢測、農產品和果蔬檢測、玻璃檢測、電子產品的外觀檢測等主要應用，極大地提高了缺陷檢測的效率和精確度，促進了企業向智能制造的轉型升級。
同時，AI技術將被廣泛應用于面向邊緣設備的機器視覺、運動控制以及預測性維護等領域。比如新型人機協作機器人，就是AI技術與傳統工業機器人結合的產物。機器手臂的應用不再只是重復性作業，也能具備彈性調整的能力。機器臂與移動機器人的結合，可以大幅擴展工業機器人的工作范圍。其物體識別、精準抓取以及實時路徑規劃、避障等功能都是AI技術的靈活應用。人機協作機器人的廣泛應用，將大大加速傳統制造業升級，并大幅提升生產效率。
在工業物聯網領域，安富利和賽靈思一直是長期合作伙伴，雙方共同為客戶提供系統方案級的優質服務。基于賽靈思SoC器件和工具鏈的傳統優勢，以及近期邊緣計算AI的大量需求，雙方共同提供完善的硬件平臺和軟件參考設計，甚至產品級的開發平臺，幫助客戶加速開發進度，縮短產品上市時間。雙方一起合作的項目包括用于智慧安防、機器視覺等應用領域的智能相機開發平臺，面向智能倉儲的自主移動機器人、針對智能零售領域的精準營銷設備以及面向智能制造的多關節機械臂及視覺控制器等諸多智能化產品，共同加速本土制造業的智能化轉型進程，進一步推動工業物聯網的落地應用。
