Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Tristan Cool近期參與工業(yè)AI（AI in Manufacturing）雜志的2024年展望專題訪談，針對(duì)工業(yè)市場(chǎng)的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及相關(guān)解決方案進(jìn)行深入探討。以下通過問答形式整理本次專訪的內(nèi)容，歡迎參考運(yùn)用。

Q: 2023年，公司在工業(yè)AI領(lǐng)域有怎樣的進(jìn)展？

Tristan: 芯科科技已經(jīng)創(chuàng)建了一套完整的硬件和軟件解決方案，可支持開發(fā)用于工業(yè)市場(chǎng)的工業(yè)AI/ML解決方案。具體來說，我們的Sub-GHz、藍(lán)牙和802.15.4產(chǎn)品內(nèi)置了硬件加速功能，可優(yōu)化邊緣的AI/ML處理，幫助主內(nèi)核的處理資源分擔(dān)處理任務(wù)，同時(shí)降低能耗。在軟件方面，芯科科技支持TensorFlow Lite，并且開發(fā)了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（ML Toolkit）供專業(yè)開發(fā)人員使用。此外，我們正在持續(xù)與不同工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂贏I/ML的伙伴展開合作。我們重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域包括智能建筑/智能工廠自動(dòng)化，人員和資產(chǎn)追蹤算法，以及利用音頻標(biāo)注、慣性測(cè)量單元（IMU）振動(dòng)分析和超音速傳感器輸入進(jìn)行工業(yè)機(jī)械異常檢測(cè)。

Q: 公司對(duì)2024年工業(yè)AI的發(fā)展有怎樣的愿景？

Tristan: 芯科科技的愿景是確保我們的無線SoC能夠?yàn)轭I(lǐng)先的工業(yè)AI/ML應(yīng)用場(chǎng)景中的邊緣設(shè)備提供功耗最低的計(jì)算能力和最佳性能。芯科科技正積極與領(lǐng)先的客戶和行業(yè)伙伴合作，為預(yù)測(cè)性維護(hù)等應(yīng)用開發(fā)新模型、培訓(xùn)視頻和軟件示例。芯科科技的SoC系列產(chǎn)品支持在邊緣進(jìn)行AI/ML操作（無需將大量數(shù)據(jù)負(fù)載傳送到云端），從而擴(kuò)展了AI/ML應(yīng)用場(chǎng)景的范圍。這有助于減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，同時(shí)減輕主處理器的處理任務(wù)。

Q: 能否介紹一下過去一年工業(yè)AI行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)問題？新概念？新進(jìn)展？

Tristan: 芯科科技在工業(yè)領(lǐng)域的客戶一直專注于訓(xùn)練AI/ML模型，以適用其應(yīng)用場(chǎng)景——他們使用了不同的時(shí)間記憶（temporal memory）技術(shù)，來確保某些預(yù)測(cè)性應(yīng)用場(chǎng)景中的學(xué)習(xí)和監(jiān)管能力得以優(yōu)化。在工業(yè)市場(chǎng)中，如何高效地?cái)U(kuò)展和部署越來越大的網(wǎng)絡(luò)，以及如何改造現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施，使其與合作伙伴的新技術(shù)更加兼容，仍然存在挑戰(zhàn)。我們看到，在制造業(yè)、遠(yuǎn)程信息處理和追蹤領(lǐng)域，越來越多的現(xiàn)有應(yīng)用依賴于更復(fù)雜的AI/ML方法。因此，會(huì)有越來越多的客戶倚靠對(duì)AI/ML的投資，將其作為自己研發(fā)過程的關(guān)鍵部分。

Q: 工業(yè)AI的未來將面對(duì)怎樣的技術(shù)與應(yīng)用挑戰(zhàn)？

Tristan: 在工業(yè)領(lǐng)域，許多設(shè)備都無法輕松訪問，這使得設(shè)備的安裝、固件升級(jí)、電池更換和調(diào)試變得困難。使用AI/ML技術(shù)來確保設(shè)備得到正確調(diào)試、射頻信號(hào)強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)最佳校準(zhǔn)以及設(shè)備模型得到正確調(diào)整，是一個(gè)值得探索的新應(yīng)用場(chǎng)景。工業(yè)產(chǎn)品需要兼容越來越多的傳感器數(shù)據(jù)輸入和通信協(xié)議，因此AI/ML有必要成為一種設(shè)計(jì)工具和終端產(chǎn)品功能，為此提供支持，但同時(shí)要確保開發(fā)過程、工具套件和代碼大小得到監(jiān)控，以提高效率。

Q: 如何看待過去一年中國(guó)工業(yè)AI行業(yè)發(fā)展？面臨怎樣的挑戰(zhàn)？

Tristan: 自動(dòng)化工廠制造和智慧城市未來應(yīng)用等工業(yè)應(yīng)用是中國(guó)市場(chǎng)感興趣并且可以取得成功的關(guān)鍵領(lǐng)域。這些應(yīng)用依賴于最佳的效率要求、超大的規(guī)模、較低的維護(hù)投入和快速學(xué)習(xí)。在許多應(yīng)用中，隨著AI/ML計(jì)算能力的提高，與硬件層面的安全加密、安全調(diào)試、故障保護(hù)和防篡改相關(guān)的挑戰(zhàn)將變得更加關(guān)鍵。

Q: 在工業(yè)AI的生態(tài)系統(tǒng)中，公司提供怎樣的解決方案？發(fā)展愿景？如何解決挑戰(zhàn)？

Tristan: 芯科科技的許多SoC解決方案都集成了矩陣矢量處理器（MatrixVector Processor，MVP）硬件加速功能，同時(shí)我們?yōu)閷I(yè)用戶提供了包括ML Toolkit在內(nèi)的完整軟件解決方案。在為即將推出的芯科科技第三代無線開發(fā)平臺(tái)不斷提升硬件加速引擎的同時(shí)，我們正在與領(lǐng)先的客戶和AI/ML合作伙伴共同開發(fā)越來越多的內(nèi)置軟件示例，以改進(jìn)開發(fā)工具套件，提升部署AI/ML的能力。

芯科科技的設(shè)想是，物聯(lián)網(wǎng)可以在很多方面發(fā)揮作用，不僅是用作通信的數(shù)據(jù)管道，還可以主動(dòng)集成到AI/ML流程中，以改善效率、功耗和協(xié)議管理。

審核編輯：黃飛