工业4.0带来的数字化转型浪潮，正在深刻改变制造业的底层逻辑。没有工业物联网（IIoT）这把关键的“钥匙”，企业几乎难以在这轮变革中站稳脚跟。而当人工智能（AI）与IIoT真正走到一起，它们协同管理并充分释放数字化生产中海量数据价值的能力，才真正把工业过程控制推向了新高度。

IIoT数据管理必须具备的4个能力

数字化浪潮在工业领域的渗透，让大数据成了工业数字化的入口。IDC的数据显示，2019年全球数据量达到42ZB，预计2022年将飙升至163ZB，复合年增长率高达57%。与此同时，工业数据的应用场景也在快速扩展——赛迪智库统计显示，2019年中国工业大数据市场规模约146.9亿元，未来预计保持30%以上的高增长。这意味着，当企业开始部署IIoT系统时，首先面临的就是如何从海量设备中检索数据，并将其实时用于制造过程的分析与决策。要确保数据管理方案满足IIoT要求，以下四个能力值得重点关注：

多功能连接处理各种数据的能力。物联网系统协议繁杂，数据需遵守MQTT、OPC、AMQP等多种标准。大多数物联网数据还是半结构化或非结构化的。因此，数据管理系统必须能接入所有系统、兼容各种协议，同时支持结构化和非结构化数据。

丰富的边缘处理能力。一个好的数据管理方案，不仅要能过滤掉系统产生的错误记录，还应能利用元数据（如时间戳或静态文本）对数据进行“丰富”——这能支撑更深入的分析。

大数据处理和机器学习能力。物联网数据量巨大，实时分析需要极低延迟，系统必须能高速处理，才能支撑实时决策。

实时监控能力。物联网数据的采集和处理是持续不断的，因此数据管理方案需要提供可视化实时监控，随时展现流程在性能和吞吐量方面的状态。

人工智能如何影响工业物联网？

在讨论这个话题之前，不妨先看看几家权威机构对AI和IoT前景的判断：Markets&Markets预测，到2025年人工智能将成为一个价值1900亿美元的行业；IDC认为，2019年40%的数字化转型计划是由AI驱动的；Business Insider预测，到2025年物联网设备将超过640亿台，而2018年仅为100亿台左右。麦肯锡则给出更宏观的预估：到2025年，物联网可能创造4万亿至11万亿美元的经济价值。

这些数据说明，AI和物联网这两项已经存在几十年的技术，在正确的时间和地点重新崛起。它们打破了传统行业规范，正在引发一场数字革命，把18世纪的工业革命带入21世纪的工业4.0。而随着AI的融入，工业物联网的性能正被大幅提升。

人工智能正在成为工业智能化的大脑

在数据、算法、算力这些基础要素得到充足发展后，人工智能终于有了落地的根基。同时，AI的进展也给制造业带来历史性机遇，从多个维度全面提升了工业制造水平。目前，AI已经在工业领域诸多场景中落地，比如智能生产场景的工业视觉检测，以及设备管理领域的预测性维护。在预测性维护中，利用现有数据，AI算法能准确判断机器何时需要维修，提前实施预防措施。计算机视觉用于视觉检测则是另一项降低成本、提高效率的关键技术——只要提供正确的训练数据和硬件，机器学习算法在视觉检查上比人类更精准、更高效。宝马公司已经在使用这项技术来确保汽车零部件的质量控制。

放眼全球，制造企业越来越注重提升机械和系统的效率、降低生产成本。随着半导体技术进步以及价格合理的传感器和处理器普及，IIoT的采用率将持续走高。Grand View Research的数据显示，2020年全球IIoT市场规模约2161.3亿美元。现在，工业部门正加速向智能、自主的工业流程迈进，物联网设备的数据收集规模前所未有。当大数据、AI和物联网汇聚在一起，为先进的物联网数据分析解决方案创造了大量机会。在此过程中，人工智能特别是深度/机器学习技术，为管理和分析海量感知数据提供了强有力的支撑。

研究机构MobiDev的一份报告预测，到2025年，AI和物联网的价值将超过260亿美元。他们还证实，AI将物联网数据的效率提升了25%，行业分析能力提高了42%——无论是在物联网中心还是在边缘网络，AI都发挥了关键作用。例如，工厂装配线上通过AI目视检查进行质量控制，能有效降低制造过程中的缺陷率。

AI + IIoT解决方案

受半导体和电子设备技术进步、云计算平台使用量增加、IPv6标准化以及各国政府对IIoT相关研发活动的支持等有利因素影响，融合了AI的IIoT解决方案和市场正在快速增长。Markets&Markets最新的市场研究报告显示，全球IIoT市场规模预计从2021年的767亿美元增长到2026年的1061亿美元，其中AI在该领域带来的营收预计将达到167亿美元。

在这个大趋势下，各大技术厂商早已厉兵秣马，用创新的技术和产品推动AI+IIoT方案落地。

TI单芯片嵌入式机器人方案：去中心化的AI模型

机器人自动化一直是制造业中的革命性技术，但未来几年，将AI集成到机器人中有望彻底改变行业格局。埃森哲的调研表明，到2035年，AI将使年度经济增长率翻一番，劳动生产效率提高40%之多，还会在人类与机器之间催生一种新的混合关系，改变工作性质。

随着传感器技术进步，以及能将传感器数据融合在一起的嵌入式系统，如今的机器人拥有越来越出色的感知和意识。在TI的嵌入式机器人参考设计中，为了让AI系统发挥应有作用，推理期间必须能实时融合传感器数据。因此，设计人员需要将机器学习和深度学习模型放在边缘，把推理部署到嵌入式系统中。为此，TI提供了一系列嵌入式处理产品，包括支持边缘AI的器件。其中，Sitara AM57x处理器是边缘运行AI的典范：它采用SoC单芯片形式，集成了显示、图形、视频加速和工业联网等功能，还能连接视频、飞行时间（ToF）、激光雷达（LIDAR）和毫米波（mmWa ve）等多个传感器。部分器件还包含C66x数字信号处理器内核和嵌入式视觉引擎子系统，专门用于加速AI算法和深度学习推理。配备Sitara AM57x处理器的TIDEP-01006参考设计是一款自主机器人设计模型，毫米波雷达传感过程中的点云数据由该处理器处理，它搭载机器人操作系统（ROS），作为总体系统控制的主处理器。

此外，该方案还支持具有IWR6843封装天线的毫米波传感器，能降低设计和制造成本，简化系统设计，缩小传感器尺寸并缩短产品上市时间，为具有AI属性的全自主机器人设计提供了很好的切入点。

Renesas Electronics RZ/V2M：低功耗与实时AI处理

在工业与基础设施监控摄像头等应用中，对具有实时、基于AI的人像和物体识别功能的需求正在迅速增长。Renesas Electronics RZ/V系列微处理器（MPU）搭载了其独有的图像处理AI翻跟斗——DRP-AI（动态可配置处理器）。RZ/V2M是该系列的首款产品，可在嵌入式设备中以超低能耗实现实时AI推理。

此外，RZ/V2M还集成了图像信号处理器（ISP），能以每秒30帧的速度处理4K像素图像。这极大地扩展了AI在嵌入式设备中的应用范围，在智能工厂中，机器人可以与人类安全地协同工作。

结语

人工智能具备独立、智能地管理自身及其应用程序的能力。在过去的十多年里，技术突破层出不穷，但几乎没有哪项技术能像AI与工业物联网的结合那样，对工业部门产生如此深远的影响。根据德勤的统计与预测，AI在中国制造业的应用前景十分广阔，预计2020年应用规模约252.2亿元，到2025年将达2057.6亿元，复合增速超过40%。通过将AI算法集成到工业物联网基础设施中，可以对整个机械设备进行训练并实现自动化，从而实现工厂智能化管理和运行。也许现在我们还看不到广泛的AI+IIoT应用，但可以相信，再过几年，人工智能和物联网在工业领域的应用会越来越普遍。