文 |魏?jiǎn)P(yáng)
來(lái)源|智能相對(duì)論(aixdlun)
AI在哪里?
這個(gè)問(wèn)題如果放在幾年以前,很多人會(huì)感覺(jué)高深莫測(cè),但在如今,我們回答起來(lái)游刃有余:在客廳里,天天與我們對(duì)話的智能音箱;在手機(jī)中,隨手拍出的美顏照片;在電商平臺(tái)上,總被猜中心思的商品推薦……
讓AI無(wú)處不在,是正在進(jìn)行中的第四次產(chǎn)業(yè)革命的目標(biāo),也是每一個(gè)參與其中的開(kāi)發(fā)者、建設(shè)者們心中的夢(mèng)想。
然而當(dāng)AI逐漸進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)深處,深度參與工業(yè)領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型時(shí),如何讓AI從無(wú)到有,從最開(kāi)始的簡(jiǎn)單應(yīng)用或者單一場(chǎng)景出發(fā),繼而完成對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的覆蓋,成為實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵。
近日,凌華科技發(fā)布了一系列基于華為昇騰的AI邊緣計(jì)算產(chǎn)品,推進(jìn)
AI算力
融合在工業(yè)智能領(lǐng)域,讓AI應(yīng)用落地于更多工業(yè)制造場(chǎng)景。
就像涓流成河匯成海一般,華為昇騰攜手合作伙伴正在構(gòu)建一幅讓AI無(wú)處不在的百業(yè)全景圖。
智能制造的AI算力需求,華為昇騰來(lái)滿足
一提到產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,很多人的第一反應(yīng)就是“上云”,確實(shí),在面對(duì)高并發(fā)、小吞吐、長(zhǎng)時(shí)延的計(jì)算需求時(shí),“上云”是最便捷的一條解決路徑,然而在工業(yè)領(lǐng)域,大量視頻、圖像、高頻傳感器構(gòu)成的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)處理, 使得異構(gòu)大計(jì)算的需求滿足也成了不容忽視的重點(diǎn),特別是智能制造領(lǐng)域普遍采用的混合云+AI+5G等新技術(shù)的組合,更是帶來(lái)了更加復(fù)雜且多元的多樣計(jì)算需求。
另外一個(gè)維度,與我們經(jīng)常遇到的消費(fèi)生活場(chǎng)景有所不同,在工業(yè)領(lǐng)域,AI應(yīng)用首先需要對(duì)應(yīng)不同的行業(yè),如電子、汽車(chē)、醫(yī)藥、冶金等,然后每個(gè)行業(yè)還會(huì)有無(wú)數(shù)的落地場(chǎng)景,如視覺(jué)質(zhì)量檢測(cè)、設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、生產(chǎn)排產(chǎn)等,即便是同一類場(chǎng)景,不同企業(yè)在該場(chǎng)景下的分析對(duì)象也有區(qū)別,如果都用通用CPU計(jì)算來(lái)處理,需要匹配極為強(qiáng)大的處理能力和算力,這將與智能制造所指向的“降本增效”的目的相悖,因而針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、不同的數(shù)據(jù)類型和實(shí)時(shí)性要求,匹配不同的算力部署方案,這樣的計(jì)算架構(gòu)也就更加科學(xué)。
正是在這樣的背景之下,凌華科技推出了基于華為昇騰的四款A(yù)I邊緣計(jì)算產(chǎn)品:昇騰AI邊緣小站、昇騰邊緣AI工作站、增強(qiáng)型昇騰工作站以及昇騰AI工控機(jī)。
如果應(yīng)付一些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景一般的基本算力需求,昇騰AI邊緣小站(DLAP-221)就能勝任了,這款產(chǎn)品尺寸體積小,可以靈活部署,由于集成了華為Atlas-200 AI加速模組,可以在非常緊湊的尺寸內(nèi)具備較為強(qiáng)勁的AI算力,單機(jī)可實(shí)現(xiàn)20路高清視頻實(shí)時(shí)分析,同時(shí)還預(yù)裝了昇騰制造業(yè)mxManufacture SDK,可以說(shuō)麻雀雖小五臟俱全。

如果某些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)算力有一定的需求,那么搭載了華為Atlas 200/Atlas 300I推理卡的昇騰邊緣AI工作站(MVP614X)就比較適合了,這款產(chǎn)品使用了Intel第九代i3/i5/i7處理器,整機(jī)可實(shí)現(xiàn)無(wú)風(fēng)扇運(yùn)行,經(jīng)過(guò)特殊優(yōu)化的散熱設(shè)計(jì)可確保多張Atlas 200或Atlas 300I推理卡同時(shí)工作。

如果有工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景有非常高的算力需求,那么可以采用多華為Atlas 300I推理卡搭載平臺(tái)的增強(qiáng)型昇騰工作站(DLAP8000),DLAP8000可支持更高級(jí)的Intel Xeon處理器,經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的電源同時(shí)可確保4張Atlas 300I工作;考慮到用戶現(xiàn)場(chǎng)對(duì)于大容量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)要求,DLAP8000在有限的體積下安裝了4塊2.5”硬盤(pán)。

如果某個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景需要同時(shí)擴(kuò)展圖像采集、現(xiàn)場(chǎng)IO、運(yùn)動(dòng)控制功能時(shí),凌華科技用可以擴(kuò)展多路華為Atlas 300I推理卡的昇騰AI工控機(jī)(RK608/M43AI)來(lái)進(jìn)行匹配,該產(chǎn)品有額外的PCI/PCIe插槽,可以同時(shí)搭配凌華科技特有的現(xiàn)場(chǎng)采集卡和運(yùn)動(dòng)控制卡。

從以上產(chǎn)品的功能亮點(diǎn)我們可以看出,凌華科技充分利用了昇騰的AI多樣計(jì)算能力,根據(jù)不同場(chǎng)景的不同算力需求,開(kāi)發(fā)了與之適配的產(chǎn)品,可以說(shuō)智能制造需要怎樣的AI算力,凌華科技和昇騰就有相對(duì)應(yīng)的算力產(chǎn)品或算力部署方案。
哪里需要AI,哪里就有昇騰
說(shuō)了這么多,凌華科技的這些產(chǎn)品到底好不好用,基于昇騰的智能制造解決方案到底發(fā)揮作用了嗎?下面,我們一起來(lái)看看凌華科技與昇騰的幾個(gè)落地案例。
眾所周知,在工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域,目前還有很多企業(yè)依賴于人工檢測(cè),但受專業(yè)技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)傳承的影響,檢測(cè)結(jié)果和檢測(cè)效率受人的干擾因素較大,特別是當(dāng)人長(zhǎng)時(shí)間重復(fù)單一工作,容易疲勞,會(huì)更加加重上述問(wèn)題的產(chǎn)生。
于是,有的企業(yè)開(kāi)始采取用工業(yè)相機(jī)拍照,圖文圖片模板比對(duì)的視覺(jué)檢測(cè)方式,相比依靠人的傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)方式,效率會(huì)有所提升,但新的問(wèn)題又產(chǎn)生了,由于產(chǎn)品自身質(zhì)量波動(dòng),圖像取像的角度、亮度變化甚至環(huán)境因素的干擾,從而使得視覺(jué)檢測(cè)測(cè)試的準(zhǔn)確率始終難以達(dá)到理想水平,特別是當(dāng)產(chǎn)品換線從A產(chǎn)品切換到B產(chǎn)品時(shí),期間要經(jīng)歷一段很長(zhǎng)的調(diào)試時(shí)間,對(duì)于企業(yè)而言是個(gè)不小的負(fù)擔(dān)。
時(shí)下最新的AI質(zhì)量檢測(cè)方案,則是傳統(tǒng)視覺(jué)融合深度學(xué)習(xí)技術(shù),自動(dòng)圖像特征提取,基于大量的歷史缺陷圖片完成模型訓(xùn)練,只要檢測(cè)物的相似度達(dá)到一定程度即完成檢測(cè)過(guò)程,這種方案柔性很強(qiáng),準(zhǔn)確度和效率也大大提升。
在電子組裝行業(yè),凌華科技在華為南方工廠智能計(jì)算產(chǎn)品生產(chǎn)線智能質(zhì)檢項(xiàng)目中,直接將裝載Atlas 300I推理卡的工控機(jī)部署到產(chǎn)線,搭載2000萬(wàn)像素高清工業(yè)相機(jī),對(duì)電子組裝產(chǎn)品的標(biāo)簽銘牌、螺釘、涂膠等對(duì)象進(jìn)行檢測(cè),將誤報(bào)率降低到1%以下,檢出率提高到99.9%,從1個(gè)人管理一條產(chǎn)線到目前1個(gè)人管理3條產(chǎn)線,檢測(cè)效率直接提升了3倍。

相比電子組裝行業(yè)對(duì)標(biāo)簽銘牌的檢測(cè)對(duì)算力要求不高,我們?cè)賮?lái)看看集成電路行業(yè)中對(duì)集成電路板的品控監(jiān)測(cè),其中焊點(diǎn)異常的檢測(cè)最為重要,由于電路板上焊點(diǎn)數(shù)量極大,這就涉及到算力升級(jí)的問(wèn)題。
凌華科技采取的解決方案是通過(guò)部署搭載Atlas 300I推理卡的工控設(shè)備至檢測(cè)設(shè)備上,同時(shí)配以AI深度學(xué)習(xí)算法,從而獲得了同等算力下較低成本的算力配置,工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景下,直接提升了10%-50%AOI直通率。
如果上述兩個(gè)案例檢測(cè)項(xiàng)目比較單一,對(duì)于算法的要求不高,那么我們?cè)賮?lái)看看凌華科技的AI邊緣計(jì)算解決方案在醫(yī)藥生產(chǎn)行業(yè)中的落地。
一板藥物膠囊是否合格達(dá)到出廠條件,需要比對(duì)藥板批號(hào)是否清晰無(wú)誤、膠囊是否漏粉、是否有壓泡、空囊這樣的紕漏,因而除了算力的要求之外,還需要多算法的融合。
凌華科技在工控設(shè)備中配置Atlas 300I推理卡,再加上算法合作伙伴的AI深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)了極低的誤檢率,小于3%,正確率高于99.47%,減少了95%的人力依賴。與此同時(shí),還能對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行可視化標(biāo)記,實(shí)現(xiàn)缺陷快速精準(zhǔn)定位,在空膠囊、漏粉、壞囊、編號(hào)打印錯(cuò)誤等常規(guī)必檢項(xiàng)之外,還能檢測(cè)包括藥板毛邊、折痕、白邊等無(wú)規(guī)律缺陷。
以上只是昇騰在工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中使能百業(yè)中的一點(diǎn)點(diǎn)進(jìn)展,管中窺豹,昇騰AI算力正在以各種形態(tài)和各種方式進(jìn)入到工業(yè)領(lǐng)域的縱深,可以說(shuō),哪里需要AI,哪里就有昇騰。
智能制造新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換趨勢(shì)之下的昇騰畫(huà)卷
其實(shí),無(wú)論是新基建還是“十四五”規(guī)劃,在制造強(qiáng)國(guó)、質(zhì)量強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)等一系列國(guó)家戰(zhàn)略之下,產(chǎn)業(yè)智能化與智能制造新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的時(shí)代趨勢(shì)已成,作為為各行各業(yè)解決AI算力需求的昇騰正處于巨大的歷史機(jī)遇之中。
需要確定的是,這個(gè)機(jī)遇并不僅僅只屬于昇騰,從上述案例可以看出,在昇騰的普惠AI戰(zhàn)略之下,通過(guò)硬件開(kāi)放軟件開(kāi)源的方式,昇騰構(gòu)建了一個(gè)以自身AI算力和完善的AI軟硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境為基礎(chǔ)的昇騰生態(tài),在這個(gè)生態(tài)中,通過(guò)強(qiáng)力專業(yè)的生態(tài)伙伴,完成了對(duì)足夠廣泛產(chǎn)業(yè)的覆蓋。
從凌華科技與昇騰的合作來(lái)看,雙方取長(zhǎng)補(bǔ)短,不但實(shí)現(xiàn)了自身的商業(yè)價(jià)值,同時(shí)在產(chǎn)業(yè)智能化的時(shí)代趨勢(shì)之下獲得了共同成長(zhǎng)。
在這里,我們也應(yīng)該看到,產(chǎn)業(yè)智能化的道路才剛剛開(kāi)始,有數(shù)據(jù)顯示,目前AI與行業(yè)的滲透率僅有4%,這也意味著為了完成AI無(wú)處不在的目標(biāo),昇騰還需要更多的同行者一起在這場(chǎng)時(shí)代洪流中去探索更多的可能。
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2025年10月25日,2025世界青年科學(xué)家峰會(huì)之人工智能(AI)融合創(chuàng)新發(fā)展論壇在浙江溫州成功舉辦。本次論壇由國(guó)際院士科創(chuàng)中心主辦,中國(guó)投資協(xié)會(huì)能源投資專業(yè)委員會(huì)、溫港院士科創(chuàng)中心承辦,中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)、中科先進(jìn)技術(shù)溫州研究院與溫州市電力工程學(xué)會(huì)提供支持,以“甌江論道-AI賦能綠色發(fā)展”為主題,
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導(dǎo)航網(wǎng)站的崛起:從信息過(guò)載到精準(zhǔn)觸達(dá)隨著全球AI工具數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)(2025年已超數(shù)萬(wàn)款),用戶面臨前所未有的選擇困境。傳統(tǒng)搜索引擎的“關(guān)鍵詞-鏈接”模式難以應(yīng)對(duì)工具篩選的場(chǎng)景需求,垂直化、場(chǎng)景化的AI導(dǎo)航網(wǎng)站應(yīng)運(yùn)而生。這類平臺(tái)通過(guò)聚合、評(píng)測(cè)、分類與推薦四重機(jī)制,將分散的工具資源整合為結(jié)構(gòu)化入口。例
當(dāng)微信公眾號(hào)文章中出現(xiàn)一個(gè)人的名字,它會(huì)自動(dòng)變成藍(lán)色鏈接,點(diǎn)擊即可查看AI生成的“個(gè)人簡(jiǎn)歷”——這一微信新功能讓不少用戶感到被“扒光”在互聯(lián)網(wǎng)上。近日,微信新上線的“AI搜索”功能陷入隱私泄露爭(zhēng)議漩渦。多位網(wǎng)友在社交平臺(tái)反映,當(dāng)微信公眾號(hào)推文中出現(xiàn)本人姓名時(shí),名字會(huì)自動(dòng)變?yōu)樗{(lán)色超鏈接,點(diǎn)擊即可瀏覽由
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你一定遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景:明明剛和AI助手聊了半個(gè)小時(shí)的項(xiàng)目細(xì)節(jié),退出會(huì)話后重新打開(kāi),它卻像個(gè)失憶患者一樣,連你上一輪說(shuō)過(guò)什么背景信息都忘得一干二凈,你又得從頭把需求講一遍。這種“聊完就忘”的體驗(yàn),讓無(wú)數(shù)使用AI智能體的用戶深感頭疼。為了解決這一普遍困擾,騰訊云在4月3日正式推出了名為“龍蝦”的記憶服
4月3日凌晨,谷歌DeepMind悄然甩出一枚重磅炸彈——全新一代開(kāi)源大模型Gemma4正式發(fā)布,以極其寬松的Apache2.0協(xié)議向全球開(kāi)發(fā)者免費(fèi)開(kāi)放。這是自2025年3月發(fā)布Gemma3以來(lái),谷歌時(shí)隔整整一年的重大迭代。本次發(fā)布的Gemma4包含四個(gè)不同規(guī)格的版本:E2B(有效20億參數(shù))、E4
AI龍蝦也會(huì)生病。別怕,大部分病不是什么絕癥,自己在家就能治。我養(yǎng)OpenClaw一年多,總結(jié)出五種最常見(jiàn)的毛病,附上我的“土方子”,希望對(duì)你有用。病一:不吃食(完全不執(zhí)行任何任務(wù))癥狀:你給了指令,它沒(méi)反應(yīng),日志里一片空白。就像龍蝦趴在塘底不動(dòng)彈,碰它也不理。病因:通常是進(jìn)程卡死了,或者依賴服務(wù)沒(méi)
養(yǎng)過(guò)真龍蝦的人都知道,投喂是個(gè)技術(shù)活。喂少了,龍蝦餓得互相殘殺;喂多了,剩餌壞水,整塘發(fā)病。OpenClaw這個(gè)AI龍蝦也一樣——你給它安排的任務(wù)太少,它會(huì)“閑得發(fā)慌”,反應(yīng)遲鈍;你一次塞給它太多復(fù)雜任務(wù),它會(huì)“消化不良”,要么報(bào)錯(cuò)要么干一半就卡住。每天該喂幾次?我的經(jīng)驗(yàn)是:每天喂兩次,早上一次簡(jiǎn)單
養(yǎng)過(guò)真龍蝦的人都知道,苗種的好壞直接決定收成。養(yǎng)AI龍蝦也一樣——OpenClaw有不同版本,有的穩(wěn)定但功能少,有的功能多但愛(ài)“鬧脾氣”。新手該怎么選?我用自己的踩坑經(jīng)歷告訴你。版本怎么選?OpenClaw目前主要有三個(gè)分支:穩(wěn)定版(Stable)、測(cè)試版(Beta)和社區(qū)魔改版(Community
我第一次聽(tīng)說(shuō)OpenClaw,是在一個(gè)技術(shù)群里。有人發(fā)了一串代碼,說(shuō)“這個(gè)AI龍蝦特別好養(yǎng),會(huì)自己找食吃”。我好奇點(diǎn)進(jìn)去,結(jié)果對(duì)著終端發(fā)了一小時(shí)呆——連環(huán)境都沒(méi)搭起來(lái)。后來(lái)我才明白,養(yǎng)AI龍蝦跟養(yǎng)真龍蝦一樣,新手入門(mén)得先做足功課。第一問(wèn):我的電腦跑得動(dòng)嗎?很多人以為AI龍蝦就是個(gè)聊天機(jī)器人,打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
4月2日,字節(jié)跳動(dòng)旗下火山引擎在武漢舉行的AI創(chuàng)新巡展上宣布,Seedance2.0API正式面向企業(yè)用戶開(kāi)啟公測(cè)。同時(shí),火山引擎總裁譚待在會(huì)上披露,截至今年3月,豆包大模型日均Token使用量已突破120萬(wàn)億,在過(guò)去三個(gè)月內(nèi)增長(zhǎng)一倍,比2024年5月發(fā)布時(shí)增長(zhǎng)1000倍。Seedance2.0:從
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