可持续性计划推动电动汽车充电基础设施发展

想像一下您上次加油的情况:您驶入加油站,可能在自助结算终端输入信用卡号,加满油箱,然后驾车离开。在路上给燃油车加油非常方便,因为数十年来,相关基础设施已经随处可见。

电动汽车 (EV) 所有者正在寻求相同程度的便利性:安全、始终可用、易于使用的充电方案。与此同时,企业和社区正想方设法实现这种便利性,以提供新服务并创造营收机会。但那说起来容易做起来难。

可持续性计划和电动汽车充电之路

到目前为止,电动汽车市场虽然保持繁荣,但增长乏力。大规模普及在一定程度上取决于稳健的电动汽车充电网络。电动汽车充电公司 EOS Linx 承诺通过其 EOS 充电解决方案来交付该网络,即一系列灯光明亮、集成数字户外 (DOOH) 广告显示屏的充电站。

EOS 解决了当前电动汽车基础设施面临的许多挑战。该公司正着手构建一个智能电动汽车充电站网络,它将与电动汽车驾驶员的生活方式无缝结合,同时缓解里程焦虑。通过在充电站安装和管理充电基础设施,EOS 消除了充电站运营商面临的成本、专业技能和业务干扰等障碍。EOS 总裁兼首席执行官 Jeff Hutchins 说:“客户将获得一个可改进整体体验的安全、易于使用的解决方案。”

公司的经营方法依托通过长期部署获得的经验和专业技能,并结合了我们合作伙伴生态系统的专长。Hutchins 表示:“我们可以并购房产,构建网络并设计可真正改进客户体验的灵活架构。我们希望提供更全面、智能的方法,而不只是构建更高效的部件。”

零售商和社区的机会

基本上,EOS 将它的全盘考虑方法合并到一台边缘基础设施设备中。EOS 充电装置可以在一个一劳永逸型电动汽车充电解决方案中集成电力输送和管理、数字广告、AI 分析和主动故障排除功能。

该公司的营收来自一定比例的电动车充电收费,以及在集成到充电站的数字显示屏上运行的 DOOH 广告。

消费者将从便利、整洁、光线充足的设施中受益。EOS 还将在住宅区安装充电装置,客户可以将充电时间安排在非高峰时段,这有助于他们通过与公用事业提供商的计划保持一致来降低净成本。

Hutchins 指出,EOS 充电站可以给零售商带来许多方面的好处。他们可以通过数字显示屏投放具有针对性的广告,并将车流引向自己的主要经营场所。充电站所有者还可以向合作伙伴和供应商销售数字广告库存。“我对营销信息在驾驶员与商业忠诚度计划参与者之间的交叉传播潜力(例如,‘来餐厅就餐,即可免费充电’)很感兴趣。”

此外,充电站运营商也对充电装置的“无需干预性”表示赞赏。Hutchins 解释说:“我们自带电力,意味着我们不会影响您运营的基础设施。我们拥有自己的已联网基础设施、自己的硬件。我们拥有设施,并负责运营和维护。”

这种安排对运营商来说是一种福音,有 EOS 来完成所有繁重工作,他们感到再高兴不过了。随着在社区开设电动汽车充电站的授权不断增多,政府和房产业主都希望有专家参与到细节设计中来,同时认识到普及电动汽车带来的其他好处。

该公司是社区活动的积极支持者,包括与全国失踪和受虐儿童中心建立了合作关系。通过显示屏,EOS 提供了一些附加功能,如天气警报、社区消息传递和失踪儿童警报。

边缘数据分析创造价值

EOS 解决方案能够实施 AI 视觉分析,后者可匿名提供有关客户在充电站逗留时间的洞察信息。Hutchins 表示:“对充电站所有者而言,这类逗留时间和人口统计数据是极其价值的信息。”

由于公共安全也至关重要,因此,AI 视频分析和安全集成可帮助防止潜在的问题。例如,系统可以追踪可疑行为模式并确定某人进入商店后面的时间。这种做法还需要进一步得到认可,并且必须以确保安全的方式与公共实体合作,同时尊重个人隐私权利。

Hutchins 保证说,由于 EOS 解决方案采用模块化设计,它能够适应不断变化的市场需求和供应链限制。“利用英特尔边缘计算进行架构设计便于我们高效管理内容并启用程序化广告。远程托管系统显著降低了维护难度和成本,同时提供了在其他情况下无法实现的远程恢复功能。”

英特尔的边缘计算能力已帮助 EOS 满足了数据处理要求。Hutchins 说:“它使我们与个人识别信息保持了安全距离。所有数据都以匿名方式进行处理。EOS 不会存储或传输图像、视频,也不会违反现有隐私协议。”

迈向可持续未来

Hutchins 认为,电动汽车将无处不在,人人都可拥有。到那时候,消费者希望在路边充电成为理所当然的事情。“过去,您无法在飞机上给手机充电。但如今,如果飞机上没有充电插头,消费者就会大发雷霆,”他表示。“那将成为车辆的充电行为。”

Hutchins 说:“当然,在州际公路上,如果您从事从交通运输中获利的业务,您会希望建立一座充电站。拥有 EOS 这样的合作伙伴以方便充电,您的业务会更加顺利。”

“电动汽车不只是炫酷的新鲜事物。它还与基础设施有关,“Hutchins 表示。“在改善地球环境的同时,它注定成为一种使我们进入更好状态的事物。”

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

供应链转型备受瞩目

可能在疫情期间,普通人第一次对供应链问题有了切身体会。(还记得 2020 年的卫生纸危机吗?)但是,空荡荡的商店货架只是供应链问题的冰山一角。对于关心货物从 A 到 B 如何流通的企业来说,新冠危机只会进一步暴露系统性效率问题。幸运的是,过去几年,数据及 AI 和机器学习等先进技术日益流行起来。这些工具带来了重大变化。

供应链 AI 和图像识别解决方案提供商 Siena Analytics 创始人兼首席执行官 John Dwinell 将与我们一起,讨论供应链领域面临的挑战和机会(视频 1)。他将介绍实时数据对于智能物流和跟踪的重要性,系统可见性带来的无法企及的优势,以及无代码解决方案如何将 AI 这种深奥的艺术融入到真正了解问题的利害攸关性的域用户级别。

视频 1. 与 Siena Analytics 创始人兼首席执行官 John Dwinell 一起,探讨公司如何深化供应链转型。(资料来源:insight.tech

供应链如今的状态如何?当前面临哪些挑战?

随着电子商务的增长,供应链组织正面临巨大压力,需要提高吞吐量,改进效率并实现可扩展性。一直以来,可见性对于了解瓶颈所在位置以及如何处理这类瓶颈至关重要,这便于企业实现更高的性能和精度,同时提高整体质量。质量和可见性是当前供应链面临的最大危机。

供应链中存在的另一项共同挑战是供应商合规性 — 即产品的进货质量。因此,真正深入地了解供应链尤为重要。具有可见性是指能够大范围识别哪些包裹合规及其原因,哪些包裹不合规并且存在何种问题,并能够向供应商提供反馈以便他们做出改进。

我们先熟悉在供应链中捕获数据和图像的物联网,并逐步了解在该物联网解决方案中融入 AI 和 AI 视觉的功能,这为增强可见性提供了巨大帮助。

请向我们详细介绍一下那些帮助应对这类挑战的最新技术进步。

物联网已经在其头脑中从多个角度反复思考该问题。传统上,例如,企业数据会告诉我们:“这是箱子的尺寸,因此,X 个箱子将装满一辆拖车。”物联网会观察箱子说:“嗯,确实,是箱子的尺寸。”这是真正的数据向上流动。信息的准确性和精度至关重要,有助于我们以合理的成本做出那些调整。

在产品入库时,物联网会回馈有关产品优劣的极其精确的信息。那些信息至关重要,可帮助迅速调整供应链中的商品数量变化,并仍然提供容量和吞吐量来传递那些商品。实时提供真实数据便于您做出调整,以便正确分配资源。这样做有诸多好处和可持续性优势:显而易见,确切了解那些数据有助于您更高效地规划供应链。

您如何利用人工智能来提高效率呢?

AI 是其中的一个非常重要的因素。商品数量非常大,流通速度也非常快。我们每天要观察超过 5000 万个箱子。那是非常大的工作量。AI 完全改变了那种工作方式,因为我们确实可以观察进出仓库的每个箱子的所有六个面。我们可以查看箱子处于什么状况、它的包装方式、标记方式,里面有哪些内容及没有哪些内容。我们可以回答以下问题:它如何符合标准?它如何满足供应商的要求?在过去,我们几乎不可能实时、大规模地收集上述信息。AI 和我们使用的平台使这一切真正成为可能。

实施 AI 等复杂技术的最佳实践有哪些?

确实,采用 AI 具有某种恐吓因素。如果只是回到几年前,它还是某种黑魔法;您需要真正的专家。如今,该领域取得了巨大进步。

我们有了非常友好的无代码环境,这消除了培训的神秘感。我们进行了简化,以便使用平台捕获图像,标记数据,训练新模型,并与客户的领域专家合作,为他们提供帮助。他们确实看到这些模型整合在一起,这非常令人兴奋。我们还对它们进行训练,确认真正关键的是客户之间的细微差别 — 那正是它们需要查看的信息。AI 模型非常适合完成那方面的工作,但您需要平台,需要工具来使其易于使用。

我们介绍了大量有关工具的内容,但将领域知识与技术关联起来也非常重要。因此,我希望确保指出的是,Siena 现在成为 Peak Technologies 大家庭的一员。Peak 在供应链方面有着非常丰富的经验,并真正了解客户在那个领域所面临的挑战。因此,我们不仅可为客户群体提供工具,而且带来了 Peak 的广泛经验,以帮助他们解决问题。

该领域内的企业如何确保客户的隐私和安全?

安全性至关重要,对物联网而言尤其如此。我们会在边缘实时捕获数据,但需要将其转移到企业,或有时转移到云端。那些从边缘到云端或从边缘到企业的连接需要确保安全。因此,我们与信息安全团队进行了密切合作。我们利用了英特尔和 Red Hat 等合作伙伴的技术和平台,确保我们拥有极度安全的环境。

Siena Analytics 有其他哪些合作伙伴?他们为您创造了哪些价值?

我认为,尽管物联网如此令人兴奋,但它仍在不断进化。因此,对我们来说,获得适当的解决方案,整合适当的技术极其重要。我们将与英特尔,与 Red Hat 紧密协作。我们将与联想等硬件领域的其他合作伙伴密切合作。Splunk 是我们在分析领域的一个重要合作伙伴。

我们不仅能够关注技术发展,而且能够参与对话,帮助指导开发所需的技术。对于合作伙伴,我们再怎么感谢也不够。在完成所有这些工作的过程中,他们发挥了真正的关键作用。

供应链领域接下来会出现哪些趋势?

我从事这方面的业务有很长时间了,我将这视为一个全新的开始。供应链 AI — 真正智能的供应链 — 才刚刚开始,未来会有巨大的增长机会。边缘到云端是另一个将会真正爆发的领域,它也有巨大的增长机会。

任何先进的供应链组织都需要实时可见性,我认为那种趋势也会继续增长。我想,人们还会制定大量标准,进行大量协作。公司将与一系列各类供应商展开密切合作,因此,为确保整个供应链正常运营、高效协作,制定标准至关重要。

最后还有什么要点需要补充的吗?

我要说的是,请对技术保持开放态度。技术在快速发展,但它也可以显著提高效率。找到了解供应链和技术的合作伙伴非常重要。如果可以找到在整个过程中与您密切协作,并帮助您获取最佳解决方案的合作伙伴,您将拥有可能的最智能供应链。

相关内容

有关 AI 驱动型供应链物流的更多信息,请收听通过 Siena Analytics 实现 AI 驱动型供应链物流并阅读 AI 解锁供应链物流。有关 Siena Analytics 的最新创新,请在 LinkedIn 上关注他们。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

CDN 服务器为农村学校带来远程课程

在如今以数据为中心的世界中,连接性提供了访问和机遇。但农村地区的学校往往难以建立和维持稳定的互联网连接来获取这些数据。截至 2022 年,全球只有 46% 的农村居民可以访问互联网——在内陆发展中国家,这一数字降至 26%。相比之下,城市中心居民的接入率为 82%。

过去几年,农村学区被迫在一夜之间过渡到远程在线学习课程,暴露了这些学区连接性不足的问题。但解决这个问题并不像网络运营商打开开关或发放补助金补贴农村居民上网那么简单。领先的网络设备供应商新汉股份有限公司产品线经理 Brian Hsu 表示,如果基础设施全面覆盖的话,教师希望通过互联网提供流媒体视频和其他富媒体,但在许多情况下,这些地区的网络无法为此提供支持。

那么,为什么城市无处不在的连接性与您在农村所经历的稀疏性之间存在如此巨大的差异?这归结为成本和带宽。低人口密度限制了在农村地区推出强大的连接基础设施,因为订户数量有限使得互联网服务提供商 (ISP) 难以收回对高带宽网络基础设施的投资。这意味着要让所有农村学习者都能访问互联网,农村网络和通信设备的成本和性能就必须改变。

如今,网络设备制造商正在努力使用内容交付网络 (CDN) 和现成的机架式服务器来解决这一挑战。

Hsu 解释说,“CDN 非常重要,尤其是在农村地区,它能够在全球多个地点传播信息”。

通过缩减农村内容交付来节省成本

但在考虑可以缓解农村学校带宽瓶颈的设备之前,重要的是要了解数据如何从服务器移动到客户端,以及当前架构的不足之处(图 1)

在有和没有内容交付网络的情况下,内容传输情况的两张对比图片。
图 1。传统的客户端/服务器架构以一对一的方式从源头向用户传输数据,这需要比内容交付网络 (CDN) 拓扑更多的带宽。(资料来源:ServerGuy.com

下面两幅图中的每一个都包含一个标记为“内容”的云,它位于一组用户图标的上方。您可以将内容云视为向用户提供内容、数据和/或服务的服务器,每个用户代表一个客户端。

图中的橙色线代表数据流,您会注意到在没有 CDN 的情况下,在左图中它更长且更普遍。这是因为它描述了传统的客户端 – 服务器拓扑,其中源服务器(或数据来源的服务器)以一对一的方式为客户端提供它们请求的数据。

该图右侧的图像显示的是相同的数据交换,不过仅用 CDN 进行了优化。CDN 是一种将数据缓存在靠近最终用户的中间服务器上的架构,这意味着内容从源服务器传输一次,然后在本地 CDN 服务器上可供多个用户访问,用户甚至可以通过局域网 (LAN) 连接到该服务器。

Hsu 表示,总之,CDN 拓扑减少了延迟和网络成本,因为数据可以从源服务器传输一次并为多个用户提供服务。它还可以帮助防止源服务器在不可预见的高利用率期间被请求淹没。对于网络运营商和用户而言,CDN 的作用与物流公司的仓库或配送中心相同。例如,将货物(数据)配送给附近的消费者(客户端)会更快、更便宜。

农村 CDN 灵活性优先

CDN 服务器几乎可以从任何机架式服务器硬件构建,但在农村地区的网络上部署时有一些特殊的考虑因素。

  • 它将要支持多少用户?
  • 平均而言,它将缓存多少数据?
  • 它将如何连接到源服务器?
  • 客户端将使用什么网络与其进行连接?

这些只是网络运营商和学校 IT 部门在农村地区实施 CDN 之前应该问自己的几个问题,因为它们将有助于指导 CDN 服务器硬件的选择。虽然有很多选择,但灵活性是 CDN 运营商不能忽视的一项特性。

这就是新汉开发 NSA 7160 的原因,这是一款基于 2 个第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的多用途 2U 机架式设备。NSA 7160 有 8 个 PCIe Gen 5 LAN 插槽,至高可提供 2.6 Tbps 的以太网连接。Hsu 解释说,LAN 扩展槽是帮助最终用户根据他们的确切需求配置 CDN,同时还能处理不可预见的流量高峰的关键。

Hsu 表示,“在您的架构中拥有 CDN 的主要优势之一,是它在扩展方面为您提供了非凡的灵活性,以满足不可预见的使用高峰。NEXCOM NSA 7160 可以根据客户的需求进行定制和配置。”

而与巨大的以太网吞吐量同样重要的是安装的无线适配器模块,可用于向系统添加 Wi-Fi 6 或 5G 连接。这些 WAN 选项与上述 LAN 配置选项相结合,为网络工程师提供了将客户端连接到 CDN 的无限可能。

除了可简化网络路由、交换甚至多媒体处理的最新一代英特尔至强处理器的性能外,这些芯片组还集成了面向农村 CDN 的关键功能,例如英特尔® 通信加速技术(英特尔® QAT)提供的加密工作负载加速、TPM 支持和 LAN 模块上的 RunBMC 基板管理控制器,可在网络关闭时防止数据从一台发生故障的服务器传输到另一台服务器。

为了确保所有类型的课程作业和课程都有充足的容量,新汉 NSA 7160 集成了 16 个 DDR5 内存 DIMM、一个支持 CXL 1.1 的 PCIe Gen4 x16 FHFL 扩展槽,以及至多 7 个新汉专有的 NVMe 存储适配器,可用于额外的数据存储。

随时随地上课

在远程学习比以往任何时候都多的时候,在网络连接不发达地区的教育民主化方面,CDN 发挥着关键作用。通过降低网络访问门槛,它们确保农村地区的学生能够获得与城市学生相同的机会。

新汉 NSA 7160 等高吞吐量机架式设备也降低了这些门槛,因为它们可以根据任何最终客户或部署环境的要求进行传输、接入和配置,而不会牺牲延迟或性能。

现在,您可以随时随地上课。

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

智能手术室通过智能盒式电脑削减成本

很少有地方能比医院手术室 (OR) 更好地利用准确、高保真、实时的信息。从内窥镜摄像头视频到生命体征监测,再到包含最近扫描结果的电子病历 (EMR),手术室医务人员需要即时访问尽可能多的相关数据,才能在手术过程中快速做出挽救生命的决策。借助当今的技术,将所有这些数据整合在手术室内的一块显示屏上应该不是什么挑战。

然而不幸的是,这确实是一个难题。由少数几家大型原始设备制造商及其专有技术驱动的供应商生态系统限制了医院手术室的技术进步。由于这些制造商负责生产当今绝大多数的手术室设备(从内窥镜摄像头和手术台到 HVAC 和照明系统),他们可以提供高度集成的整体一揽子手术室解决方案,这些解决方案价格昂贵,而且不能与其他供应商的系统很好地配合。

这种供应商锁定使得添加其他市场上司空见惯的技术变得需要大量资源、耗时且成本高昂,令医院手术室望而却步。这导致的结果是,医院管理人员经常被迫通过一家领先供应商一次升级一个或两个手术室,或者在许多情况下干脆不升级。

Al Moosa 专科医院是一家坐落在沙特阿拉伯艾赫萨的领先医疗中心,在尝试实施新的入门级“智能手术室”基础设施时面临着类似的妥协问题。它向传统渠道之外寻求帮助。

推车上的智能手术室

Al Moosa 专科医院的医务人员可以进行从神经外科和血管外科到整形外科和烧伤外科的各种手术。其广泛的医疗服务和 12 个手术室营造了一个充满活力的环境,而提供高质量的患者护理意味着不断提高手术室的精确度和效率。

智能手术室通过将手术室设备和医院信息系统 (HIS) 集成在单一的管理平台中来实现这一点,让手术团队能够即时访问他们需要的所有数据。同时,来自手术室内部的信息(例如内窥镜摄像头画面、手术台视频、生命体征等)可以传送给护士和医院管理人员来协调术后护理,或传送给远程医生,让他们可以通过网络实时提供指导或反馈。

智能手术室的挑战更多地是数据整合的挑战,而非其他。基于这一考虑,Al Moosa 专科医院求助于 medical WORX,这是一家服务于中东地区医疗客户的设计咨询公司和系统集成商。该医院进而选择了医疗物联网技术提供商 iMedtac 的 iMOR-SDB 手术室集成系统作为其智能手术室设计的基础(视频 1)。

视频 1. iMedtac iMOR-SDB 是一个智能手术室集成系统,它将手术、EMR 和其他数据整合在一个仪表板上,供手术室医务人员使用。(来源:iMedtac

iMedtac iMOR-SDB 通过 API 从 HIS 和电子设备获取视频和数据,然后对其进行管理并传送到手术室、护士站或任何其他有需要的地方的显示器。除了数据集成和视频传送,该系统还可用于记录手术过程中的安全检查、显示重要提醒、流式传输到远程方,甚至识别手势。

最重要的是,软件堆栈与 Axiomtek mBOX600 打包在一起,后者是基于第 8 代英特尔® 酷睿 处理器技术构建的医疗级盒式电脑,尺寸仅为 250 毫米 x 240 毫米 x 90 毫米。换句话说,它小巧到可以用医疗推车从一个手术室运送到另一个手术室。

对于 iMOR-SDB 至关重要的是 mBOX600 上的一个半尺寸 16 通道 PCIe Gen 3 插槽和一个全尺寸 PCIe 微型卡插槽,它们用于支持全高清 (1080p) 或超高清 (4K) 视频采集卡。它们还为视频、内窥镜/显微镜摄像头画面、EMR 或 HIS 信息以及来自其他系统的数据提供通道。多个 USB 3.1、一个 HDMI 1.4 端口和双 DisplayPort 1.2 端口允许与现代监视器和显示器快速集成。

整个堆栈符合 Health Level Seven (HL7) 应用层临床数据传输标准以及 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 电子医疗数据交换标准。

“在 Al Moosa 专科医院,这个系统安装在带监视器的护理车上;电脑连接到 MRI、CT 扫描仪、内窥镜机器和互联网,从 EMR 收集数据”,iMedtac 的业务总监 Jason Miao 说。“我们还有一个名为 iMOR-SDB-CMS 的中央管理系统模块,它提供标准的符合 FHIR 和 HL7 的协议,使本地安装人员可以轻松地将平台与 HIS 系统集成。”

未来的智能手术室

Al Moosa 专科医院在 2022 年 12 月部署了一台便携式 iMOR-SDB 并取得了巨大成功,管理人员计划在该医院的其他 11 个手术室各部署一台。这些设备将以更持久的壁挂式配置进行安装,并通过前面提到的中央管理系统与医院的 EMR/HIS 基础设施集成。

但无论安装方式如何,iMOR-SDB 都是一个独立的单元,除了插入监视器外,不需要与其他设备物理集成。与替代方案相比,这为希望尽可能高效运营并通过未来手术室提供最高水平护理的医院节省了时间、精力和成本。

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

用于工业边缘的模块化机器视觉

AI 格局正在迅速发生变化。多数情况下,对将需要数年(如果不是数十年的话)部署的自动质量检验系统和自主机器人等工业视觉系统而言,这种变化显得过于迅速。

如果您是系统集成商、原始设备制造商 (OEM) 或尝试充分利用机器视觉系统的工厂操作员,您如何根据未来需求对平台进行改造,同时,对于需要仅在引入下一个将产生重大影响的 AI 算法或架构之前数月或数周内启动设计,您如何克服与此相关的焦虑呢?

为了回答这个问题,我们来拆解一个典型的机器视觉系统并从中寻找答案。

机器视觉系统剖析

历史上,工业机器视觉系统由摄像头或光学传感器、用于点亮捕获区域的照明装置、主机电脑和/或控制器以及帧捕获器构成。帧捕获器让人特别感兴趣,因为它是以比摄像头更高的分辨率捕获静止帧的设备,可通过 AI 或计算机视觉算法来简化分析。

摄像头或光学传感器通过 CoaXPress、GigE Vision 或 MIPI 等接口直接连接到帧捕获器。通常情况下,帧捕获器本身是一个插槽卡,它插入到视觉平台或电脑中,并通过 PCI Express 与主机进行通信。

除了能够捕获更高分辨率的图像外,帧捕获器的优势还包括能够一次性在多个摄像头上进行同步和触发,并可在捕获静止截图后立即执行本地图像处理(如颜色校正)。这不但降低了从其他某个位置传输图像以进行预处理的延迟和潜在成本,而且还可以释放主机处理器,以便运行推理算法,执行相应的控制功能(如关闭传送带)和其他任务。

在某些方面,此架构比在该链中集成不同子系统的新型架构更加复杂。但是,它的可扩展性更强,并提供了更高程度的设计灵活性,因为您可以实现的图像处理性能仅受主机电脑或控制器中可用的插槽数量限制。

也就是说,受主机处理器与帧捕获器之间带宽大小限制。

利用 PCIe 4.0 满足未来需求

对于机器视觉系统,特别是那些依赖多个摄像头和高分辨率图像传感器的系统,系统带宽可能会迅速成为问题。例如,4MP 摄像头需要约 24 Mbps 的吞吐量,就其本身而言,这很少对 PCIe 3.0 互连提供的每通道 1 Gbps 的数据传输速率产生影响。

但是,大多数机器视觉系统都接受来自多个摄像头的输入,因此会采集多个数据流,这会迅速耗尽带宽。添加一或两个 GPU 或 FPGA 加速卡以实现高精度、低延迟 AI 或执行计算机视觉算法,这时,在外设与主机处理器之间,您会遇到潜在的带宽瓶颈。

这个时候,许多工业机器视觉集成商需要开始做出取舍。您要么添加更多主机 CPU 以缓解带宽不足问题,选择基于背板的系统并使加速卡在设计中发挥更大作用,要么选择已经集成加速器的主机电脑或控制器。无论如何,您需要投入大量成本,满足散热和功耗要求,并遭遇嵌入式系统工程师耳熟能详的许多其他障碍。

或者,您也可以选择配有下一代 PCIe 接口的平台,如物联网解决方案开发商 SECO 的 CALLISTO COM Express 3.1 Type 6 模块(图 1)

SECO 的 CALLISTO COM Express 3.1 模块配有一个 PCI Express 显卡 (PEG) Gen4 x8、多达两个 PEG Gen4 x4 和多达 8 个 PCIe 3.0 x1 接口,用于处理要求严苛的机器视觉工作负载。
图 1。SECO 的 CALLISTO COM Express 3.1 模块配有一个 PCI Express 显卡 (PEG) Gen4 x8、多达两个 PEG Gen4 x4 和多达 8 个 PCIe 3.0 x1 接口,用于处理要求严苛的机器视觉工作负载。(资料来源:SECO

SECO 首席产品官 Maurizio Caporali 表示,SECO CALLISTO COM Express 模块搭载第 13 代英特尔® 酷睿 处理器,支持一个 PCI Express 显卡 (PEG) Gen4 x8 接口,多达两个 PEG Gen4 x4 接口以及多达 8 个 PCIe 3.0 x1 接口。Gen4 PCIe 接口的带宽是其对应 PCIe 3.0 接口的两倍,约为每通道 2 Gbps,基本上,这会在您的机器视觉平台上生成两倍的视频通道,而不会造成任何其他影响。

Caporali 解释说,第 13 代英特尔® 酷睿 处理器进一步提升了机器视觉的优势,包括提供多达 14 个 P-core(性能核)和 E-core(能效核)以及多达 96 个英特尔锐炬® Xe 显卡执行单元,用户可根据工作负载情况利用它们来优化系统性能、功耗和散热。所有这些功能的功耗为 15W 和 45W TDP,具体因 SKU 而异,并由尺寸仅为 95 毫米 x 125 毫米的工业级、基于标准的 SECO 模块提供。

更为简化的是,该平台兼容 OpenVINO 工具套件,这优化了计算机视觉算法,便于在上文提到的任何核心架构上进行部署,以实现最佳性能。此外,CALLISTO 用户还可以利用 SECO 的 CLEA AI 即服务 (AIaaS) 软件平台 — 一个基于 API 的可扩展数据编排、设备生命周期管理和 AI 模型部署边缘/云解决方案。利用该平台,机器视觉用户可以逐步改进 AI 模型的性能,并以无线方式更新其端点。

Caporali 说:“要管理将远程部署到您设备队列中的 AI 应用和模型,CLEA 至关重要。当客户在现场有数千或数百台设备时,CLEA 为可轻松扩展的远程管理创造了机会。”

用于工业边缘的模块化机器视觉

创建工业机器视觉解决方案是一个需要投入时间、成本和资源的重要任务。这不仅需要装配小众技术,如 AI、高速摄像头、高清镜头和专用视频处理器,而且这些复杂的系统还必须长期创造最大价值,以证明投资的合理性。

为保障这一点,一种方法是对系统架构进行模块化设计,以便随着时间推移对各种元件进行升级。利用基于帧捕获器构建的机器视觉平台架构,原始设备制造商 (OEM)、集成商和用户不但可以根据需要扩展其视频处理能力和摄像头支持,而且,COM 模块(插入定制载卡中)的模块化架构也允许主机电脑或控制器自身执行相同的操作。因此,经过一定程度的审慎考虑,您只需升级 CALLISTO 的载板设计即可满足未来的机器视觉需求,这一切都归功于采用了全模块化的设计方法。

简言之:机器视觉工程师不再焦虑。

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

集成平台编排工厂应用

请拿起您的智能手机,看看您已经下载的应用。再看看另一个人的设备,您可能会发现一组完全不同的应用。您选择这些应用的理由是它们对您有一定的用处。

每个人根据自己的意愿在智能手机上安装软件,在我们看来理所当然。我们可能会拥有一个用来查询天气的应用,还拥有另一个用来玩每日拼词游戏的应用,同样,制造商可能也需要用各式各样的应用来检查库存、进行质量控制等等。不幸的是,用于这些常规行业功能的软件不能很好地协同工作。

如果制造商想要使用来自不同供应商的软件,他们必须自己负责集成。“这是智能制造业目前面对的最大掣肘之一。” Manufacturing Execution Systems (MES) 的供应商之一 MPDV Mikrolab GmbH产品管理总监 Matthias March 表示。

智能工厂需要将许多各不相同的解决方案拼接在一起,但 March 指出,每种解决方案往往使用自己独有的数据和模型。要开发真正的智能工厂,制造商需要将解决方案集成起来,以便收集所需的洞见。他指出,“解决工厂各种需求的专业软件有很多,但公司却难以解决不兼容系统之间的集成问题。”

MPDV 的产品管理负责人 Bernd Berres 表示,解决方案应以集成平台为基础,在其上托管各种软件解决方案或制造业应用 (mApp)。“有了这样一个集成平台,就有可能引入所有解决方案,让它们[以即插即用的方式]相互通信,而无需设计多个独立的界面,” Berres 表示。

MES 对于制造业应用的重要性

运转良好的 MES 是驱动智能工厂的心脏。它是连接制造车间中所有运营元素的中央系统。Berres 指出,要开发真正的 #智能工厂,#制造商 需要将解决方案集成起来,以便收集所需的洞见

HYDRA X 是 MPDV 面向制造业推出的 MES。它的功能广泛,涵盖对订单、资源、材料、组装、质量的管理和人力资源等众多方面。为了满足制造业对系统间通信的需求,该公司将 Hydra X 解决方案托管到中央制造集成平台 (MIP) 上。这样做充分说明制造商需要为他们的软件环境建立统一的基础。“可以说,它是制造商在生产领域的所有 IT 系统的支柱” March 说。

考虑到制造商可能不需要 Hydra X 提供的所有功能,MPDV 将这些功能分解为一个个 mApp。他们还更进一步,在 MIP 上托管了一整套第三方 mApp。条件是所有应用都必须符合 MIP 的整合规则。

就像智能手机的操作系统为应用设定规则一样,MIP 也为制造业制定了规则。这样,制造商就可以从纷繁芜杂的众多选项中挑选出自己所需的最佳解决方案。“在过去,客户选定某个系统后,就会因为已经做出的投资而与供应商捆绑在一起,” Berres 说,“得益于 MIP,客户不必再选定某一家供应商;而是可以根据需要组合不同供应商的解决方案。”

就像在智能手机上一样,每个用户都有特定的要求,并会通过添加来自商店的所需应用来搭建自己的解决方案。

制造业应用的生态系统

Berres 表示,mApp 的混搭也改变了系统集成商的工作方式:“他们不再从某一家供应商那里寻找能满足大多数要求的解决方案。而是为每个案例选择最佳解决方案,这些解决方案可以来自不同的供应商。”

例如,系统集成商 MEGLA 利用 MPDV 的 MIP 来确保其向其客户推荐的各种软件应用具备互操作性。假设有一家塑料制造商,则该系统集成商可向其推荐一款独立的样品检测 mApp,但它也可在 MPDV 生态系统中工作。该系统集成商会基于个案对制造商进行逐一评估,了解他们的瓶颈所在以及哪些潜在的解决方案可能会对他们有效。

制造商还与 MPDV 直接合作,针对特定运营环境为他们挑选出一套解决方案。德国玻璃制造商 Schott AG 在为其分布在全球各地的 42 个生产基地寻找统一的平台。他们面对的挑战是如何整合全球 IT 和 OT 运营,以达到提取分析和洞察的目的,同时仍为每个地点提供定制解决方案。Schott 现在使用 MPDV 集成平台和来自 MPDV 和其他合作伙伴的 mApp。“此外,他们还会根据需要创建自己的 mApp,” Mach 表示,“他们采用了我们的商业逻辑,然后灵活地利用这个解决方案把一切整合起来。”

无论客户选择哪种应用,它们对公司来说都是“任务关键型”应用。“我们只负责提供软件,还需要一个可靠的系统来运行它,而这就要靠英特尔了。英特尔的一切都围绕着高可用性。” Berres 表示。

智能工厂的未来

据 March 预计,制造业的未来很大程度上将为人工智能 (AI) 所驱动,因为 AI 可促进工厂进行“自我调节”,自动解决过去曾出现过问题。

MPDV 正致力于向市场提供标准化的 AI 解决方案,让中小企业也有机会利用 AI 的能力。企业将越来越多地针对自己面临的挑战寻找定制解决方案。对于具有盈利能力的智能工厂而言,混搭集成众多解决方案并使其实现相互通信的能力将继续起到支柱的作用。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

借助第四代英特尔® 至强® 处理器让行业转型

今年早些时候发布了代号为 Sapphire Rapids 的最新第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器。这些处理器具备许多强大的新功能,可提供更好、更快的性能,包括借助人工智能全面提升工业运营。它们也达到了促成联邦和工业 4.0 获得成功的所有要求 — 安全性、可靠性、灵活性和可扩展性 — 凝聚了工业和联合范畴内所期待的全部优点。由于这些行业并不适合“破旧立新”的方法,所以至强可扩展处理器能够确保制造商的投资具有前瞻性,既满足当前的需要,又适合未来的规划。

我们将与英特尔网络与边缘事业部副总裁兼联邦与工业解决方案总经理 Christine Boles 一起深入了解第 4 代英特尔至强可扩展处理器 Sapphire Rapids(视频 1),并找到下面这个关键问题的答案:“我为什么要从现在的产品换到这个新版本?”

视频 1。英特尔网络与边缘事业部副总裁兼联邦与工业解决方案总经理 Christine Boles 探讨了最新的第 4 代英特尔® 至强® 可扩展处理器对于工业和联邦的用例。(资料来源:insight.tech

请进一步介绍这些最新的英特尔® 至强® 可扩展处理器。

第 4 代英特尔至强可扩展处理器能为极其苛刻的工作负载提供令人难以置信的性能,超越您的期待。而且,正如您提到的,其中许多工作负载属于工业领域的负载。如果您正在寻求工业 4.0 转型,则必须清楚此种工业布局所需的技术必须具备能真正扩展和增加商业价值的能力,以及解决制造商或公用事业的某些挑战。

除了联网和存储能力外,这些处理器的新功能还特别体现在人工智能、机器学习和数据分析的加速方面。英特尔重新设计了微架构来解决这些工作负载 — 无论是在网络空间还是在工业边缘 — 既扩展了处理能力,又保持在一个优秀的性能功耗比范围内。同时,第 4 代处理器还扩展了这些工业功能所需的 IO 内存容量。

我们通过为 CPU 进一步加速,围绕深度学习和机器学习这两个特别领域增加了相关能力。与加速有关的两个更新是英特尔® Advanced Matrix Extensions(英特尔® AMX)和英特尔® Data Streaming Accelerator。

我们可以想象,工业领域的制造商需要处理大量数据。AMX 为这些工业领域的工作负载加速了 AI 能力 — 例如机器视觉、缺陷检测,或设备的质量评估,以及产品生产下线。Data Streaming Accelerator 通过虚拟化环境对数据进行优先排序和管理,并将信息呈现出来。

另一个值得关注的方面是英特尔® Speed Select Technology 或 SST。SST 有助于将工作负载整合到能运行多个工作负载的外形尺寸中。它让您能选择需要处理能力的位置 — 在某些需要性能的虚拟机中为您提供优化,而在其他无需过多性能的地方则不进行优化。我很高兴看到工业解决方案提供商用不同的方式利用 SST。

与前几代相比,最新一代的性能如何?

我从四个方面真正看到了第 4 代至强可扩展处理器有助于实现客户对于物联网边缘的期望,同时帮助解决方案提供商开发适合的内容。

首先是在整体性能、内存和 IO 方面。在整体架构中,我们拥有比前几代产品更高的单核性能,拥有多达 52 个内核或不同的插槽,适用于多种物联网边缘用例。我们还扩展了内存功能,具有八个 DDR5 通道。与 DDR4 一代相比,DDR5 的整体带宽提高了 1.5 倍。这最终将提高内存利用上的表现和能力。

在工业用例中,能够不断突破上限的便是 IO 能力,而这一代产品具有多达 80 条 PCI Express Gen 5 通道。同样在 IO 方面:我们在 Xeon 可扩展处理器中极大地加速了 AI 功能 — 但如果您需要额外的 CPU 或外部加速器,我们也提供了与外部设备互连的 CXL 1.1 接口。

第二个方面是该产品最重要的新增功能之一 — 通过这些 AMX 扩展实现 AI 加速。我们还进一步确保提供正确的工具套件,以利用 OpenVINO 工具套件的工作负载推理和优化能力。改进后的 AI 加速和工具套件将针对工作负载的深度学习和整体培训,为客户提供合适的支持。

我之前提到过 SST — 英特尔 Speed Select 技术— 可以将工作负载整合在一起。这是第三个方面,我们能够更好地控制 CPU 性能,以及如何在至强可扩展处理器上利用该种性能和计算能力。我们提供了工具,以便使用英特尔® Resource Director Technology 工具套件进行监控,实现资源的控制和共享,以及管理整体环境。

第四个主要方面当然是弹性和安全性,这对于制造或联邦类型的环境尤为重要。英特尔以其处理器的效率和弹性而闻名,所以我们会继续秉承这些重要的特色。并且我们提供了安全扩展,带有 Software Guard Extensions,以便在安全区执行不同的应用。

最新的处理器对于哪些用例最有助益?

第一个最受益的领域当然是工业和联邦应用方面 — 即对计算有较高要求的用例,无论是机器视觉类型的应用还是检测缺陷并对其采取行动。

围绕数字对映能力还出现了一个新兴领域,让您不但能获得可见性,还能通过某种方式呈现整个厂区正在发生的事情。它还扩展到那些涉及自动化,不断发展的区域。例如在公用事业领域,随着电网的现代化,软件定义的功能以及电网基础设施或流程自动化的管理都达到更高水平。

另一大领域是机器视觉。制造商如何通过一系列摄像头改进缺陷检测或质量检查?这是一个收集信息、准确分析,然后根据图像生成的数据采取行动的过程。我们在带有 AMX 扩展的至强可扩展处理器中内置的功能将真正做到妥善处理和管理这些工作负载。

与工业领域的改进类似,您可以考虑将它们用于以消费者为中心的零售环境行业 — 例如酒店类的应用领域。在过去几年里,逛商店或住酒店的方式确实发生了变革,例如自助结账服务终端的推出。拥有基于第 4 代英特尔至强可扩展处理器的解决方案,配合其额外的人工智能和分析能力,将在消费者进入店面时为他们带来创新的互动功能,并评估这些客户任何可能的喜好。当然,它在后端也能发挥作用,机器人技术可以评估仓库和后台的物流,并管理整体库存。

我要提到的最后一个领域所蕴含的商机甚至超过了大部分其他的行业 — 即医疗保健和生命科学领域。该领域可以真正利用第 4 代至强可扩展处理器中内置的 AI 扩展和支持,以评估图像或对基因组和排序进行高级分析。看到医疗设备制造商通过各种方式利用我们在这些处理器中加入的新功能,这必定让人兴奋。

随着越来越多的网络和工作负载转移到边缘附近,它们将扮演什么角色?

依托于这些至强可扩展处理器,我们在下一代的平台上实现了各种让人兴奋的目标,其中之一便是平台能够处理的工作负载范围。例如,从传统上功能更为封闭的网络架构转变为更基于软件的虚拟化网络环境。至强可扩展处理器的功能让解决方案提供商更受益于软件定义网络环境,同时利用人工智能和机器学习功能处理网络传输的信息并对其进行优化。

您还有什么要补充吗?

第 4 代英特尔至强可扩展处理器不仅在性能和安全性,以及我之前讨论过的所有其他方面确有帮助,而且对于设备在严苛环境下的可靠运行也提供了支持。我们推出搭载了这些处理器的各种 SKU,专为满足工/商业产品的长期寿命和可靠性需求而设计,包括适用于 0°C–84C° 温度范围的处理器。我前面说过了至强可扩展处理器具备的内核数和性能范围;这也体现在 SKU 产品系列中,因为它们可以扩展以因应工作负载亟待解决的问题。

最重要的是,我们确保使用第 4 代至强可扩展处理器的解决方案提供商将拥有必要的性能加速能力,以处理 AI 工作负载或网络工作负载和分析,同时还将获得他们的工作环境所需的功能和性能。我很高兴看到基于新一代处理器的应用走向上市。

相关内容

如需详细了解第 4 代英特尔® 至强® 可扩展处理器,请收听第 4 代英特尔® 至强® 可扩展处理的性能以及阅读英特尔借助处理器创新提升边缘生产力一文。有关英特尔的最新创新,请在 TwitterLinkedIn 上关注他们。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

深入了解第 13 代英特尔® 酷睿™ 处理器的强大功能

1 月,英特尔推出了桌面和移动版本的第 13 代英特尔® 酷睿 处理器,代号为 Raptor Lake。第 13 代产品整合了许多令人印象深刻的新特性和功能,它依托第 12 代英特尔® 酷睿 处理器引入的强大性能混合架构,与此同时,英特尔将继续支持不断增长的智能边缘趋势。

英特尔副总裁兼网络和边缘计算事业部总经理 Jeni Barovian Panhorst 将向我们详细介绍第 13 代产品发布(视频 1)。她将说明为什么它的多任务处理能力非常适合处理从医疗保健到酒店业等行业以及自主机器人等特定用例中常见的密集型工作负载。再次强调,英特尔致力于追求精益求精,并支持其合作伙伴和客户实现相同的目标。

对当前的网络和边缘市场而言,本次产品发布为什么令人兴奋?

面向物联网边缘的第 13 代英特尔酷睿处理器是最大限度地提高性能、内存和 I/O 并优化边缘部署的首选。我还要强调的是,移动版本的第 13 代英特尔酷睿处理器侧重于将能效、性能和灵活性与工业级功能相结合,专门满足对于网络和物联网边缘至关重要的领域的需求,包括 AI、图形和坚固型边缘用例。

相比于前一代产品,它可帮助提升性能,同时还针对不同设计功耗提供了一系列选项。这便于客户在空间和功率受限的部署中获得所需的每瓦特性能。它们不仅可实现更高的单线程性能,更高的多线程性能、图形和 AI 性能,而且可获得更高的灵活性,进而同时运行更多应用、更多工作负载以及更多互联设备 — 所有这些对于物联网边缘都至关重要。

我们的性能混合架构最多支持 14 核 20 线程,利用英特尔® 硬件线程调度器技术,我们可以专门搭配内核来满足客户的工作负载需求。此外,我们还提供极其出色的显卡性能,这对于边缘的自主移动机器人和光学检测等用例尤为重要。将该特性与处理器的功能相结合 — 利用带有 VNNI 指令的英特尔® 深度学习加速技术并借助英特尔 OpenVINO 工具套件等开发人员工具,这一切为进一步优化 AI 推理创造了机会,有助于降低对外部加速器的依赖。

另外,这也是第一代引入 PCI Express Gen 5 连接(此前在第 12 代英特尔酷睿处理器上提供)的移动式处理器。这便于我们的客户专注于在更多位置部署要求更高的工作负载,因为将具有更大的数据流水线,并且能够提供更快、更强大的连接来连接众多不同外设。

最后,但同样重要的是,第 13 代英特尔酷睿移动式处理器还致力于通过在边缘融入灵活性、可扩展性和可持久性来重新定义工业智能。本产品组合中的某些 SKU 符合严苛环境中的工业级用例的要求,例如,它们支持 -40 °C 到 100 °C 的较大温度范围。此外,它们还支持带内 ECC 内存,可提高可靠性 — 提供在机器控制、AMR、航空电子等领域的恶劣环境中进行安装所需的性能和功能,并支持面向物联网边缘的其他令人兴奋的用例。

视频 1。与英特尔副总裁兼网络和边缘计算事业部总经理 Jeni Barovian Panhorst 一起,深入了解第 13 代英特尔® 酷睿 处理器。(资料来源:insight.tech

可否为我们介绍一下,英特尔如何利用它的混合微架构?

我们在第 12 代处理器中引入了性能混合架构。它实际上将两个英特尔架构的最强大功能整合到单一 SoC 中:P-core(性能核)和 E-core(能效核)。其主要优势在于通过最有效地利用这些 P-core(性能核)和 E-core(能效核)来处理手头的工作负载,以纵向扩展多线程性能。

该性能纵向扩展取决于将给定应用分割为多个不同任务的效率,以及用于并行执行那些任务的可用 CPU 的数量。为满足多种多样的客户端应用和内核使用要求,我们集中资源设计了一个 SOC 架构,在单线程性能后的 performance to go 和有限线程场景中利用了更大的内核。相比于前代处理器,E-core(能效核)可帮助同时扩展多线程性能。因此,性能混合架构可在处理多线程工作负载,以及有限线程和功耗受限的工作负载时实现最佳性能。

该性能混合架构将与上述英特尔硬件线程调度器相结合,这有助于跨 P-core(性能核)和 E-core(能效核)优化并发工作负载的性能。它会实时监控指令组合,并在操作系统中为调度程序提供动态指导,以便就如何调度那些线程做出更明智的数据驱动式决策。

因此,性能线程将在 P-core(性能核)上优先进行处理,从而在电源要求可能不存在太多限制的情况下实现迅捷响应性能。然后,对于高度并行的工作负载,以及系统中的其他位置(如平台中的图形引擎或其他加速器)可能需要电源的功率受限条件,将利用 E-core(能效核)来进行处理。这种组合提供了最佳用户体验。

相比于前几代产品,本代产品有哪些主要改进?

性能始终是用户关注的首要因素。如果我们分析移动式产品家族在相同功率范围内的性能提升情况,就会发现,单线程性能最多提高了 1.08 倍。在桌面处理器中,我们的多线程性能提高了多达 1.34 倍。如果专门分析 AI 性能 — 这对边缘至关重要,可以看到,CPU 分类推理工作负载的性能提高了多达 1.25 倍。

对客户来说,另一个重要领域是提供轻松的升级路径。因此,这些第 13 代处理器插槽可兼容第 12 代英特尔酷睿处理器。我前面提到了 PCI Express Gen 5 传导性 — 这是我们第一代支持 PCIe Gen 5 的移动式产品,可提供更快的流水线来实现更大的数据吞吐量。从中受益的典型用例包括医疗成像,它需要海量的视觉数据。

我们从第 12 代到第 13 代产品中看到逐代改进的具体客户示例为 Hellometer,这是一家利用逐代性能提升,同时实现了平台灵活性的典型公司。Hellometer 为快餐店提供专门实现餐厅自动化 AI 的 SaaS 解决方案,第 13 代产品可在其目标市场提供更高的边缘 AI 性能,帮助降本增效。

在那些餐厅,等餐时间至关重要;它可直接转化为营收,因为如果队排得太长的话,客人就会直接开车走了。因此,这些品牌十分重视利用 Hellometer 的基于计算机视觉的技术,该技术一直使用我们的上一代英特尔酷睿移动式处理器,并在处理器中内置了 AI 加速功能。

但是,随着第 13 代英特尔酷睿处理器的发布,Hellometer 首席执行官提到,第 13 代处理器将在其解决方案中启用并额外添加一个视频流,这反过来会将其处理客户数据的能力提高 30%,以实现实时推理,而无需独立的 AI 加速器。这使客户能够更全面地了解用户体验,进而赢得业务。而且,它有助于交付能够真正创造业务价值的创新。

当我们更接近边缘时,这些处理器如何创造新的机会?

我们支持的用例范围极其广泛。如果研究军事应用,车辆和飞机或边缘设备将有机会支持嵌入式计算,以用于情报、安全和侦察目的。此外还有航空电子设备,它们在空间受限和严格使用条件下具有多任务处理性能和耐用性要求。考虑到医疗保健方面的进步,如果启用超声波成像、内窥镜检查、临床设备,同样有大量视觉数据需要处理。然后是酒店服务业,如 Hellometer 示例中所述。还有其他各种应用,包括视频墙和数字标牌、AI 驱动式店内广告、交互式平板显示器,这些应用都可以利用我们的第 13 代酷睿处理器。

工业应用(如基于 AI 的工业流程控制)可以利用第 13 代英特尔酷睿处理器,在空间和功率受限的情况下集中处理强大的计算和 AI 工作负载。这方面的一个示例是我们的合作伙伴 Advantech,它专注于开发 AMR — 自主移动机器人,这实际上正成为仓储、物流和制造环境中的新常态。

AMR 和其他计算机视觉应用由于需要提供强大但外形极小的 AI 和基于摄像头的输入,因而面临严峻挑战。具体来说,AMR 可能需要处理来自多个不同摄像头和距离传感器的数据,以便能够在其环境中安全导航。该市场正在迅速增长,因此问题在于如何利用那种机会,并帮助我们的客户创造价值。

Advantech 有多款产品利用了第 13 代英特尔酷睿移动式处理器,以满足计算和图形处理性能需求以及能效需求。这其中的每个解决方案都受益于以下事实:您可以通过这些采用性能混合架构的移动式处理器、集成式英特尔® 锐炬® Xe 显卡的密集型图形处理能力,以及 DDR5 内存支持获得适应性性能。当然,这也受益于最新一代处理器极其出色的能效 — 更长的电池续航时间提高了在工厂或车间运行的机器人的持久性。那降低了总体拥有成本。

您最后还有什么要与我们分享的吗?

我们的使命是提供硬件和软件平台,帮助各类基础设施运营商和企业采用边缘原生策略,以适当的功率和设计功耗为客户提供特定于工作负载的性能和领先性能。那意味着需要满足各种设计功耗,无论我们指的是设备本身、边缘基础设施、网络基础设施还是云。

此外,我们还专注于推动数字化转型并创造业务价值,促进并推广 AI,并在整个生态系统中普及 AI。鉴于本次最新产品发布,对于能够提供下一代多样化、边缘就绪处理器,为客户提供更多选择,利用该混合微架构来实现所有这些可能性,我们深感自豪。这是依托 AI 驱动型边缘计算的未来前景。

相关内容

有关第 13 代英特尔® 酷睿 处理器的功能和混合微架构的更多信息,请收听深入了解第 13 代英特尔® 酷睿 处理器并阅读英特尔通过处理器创新提高了边缘生产力。有关英特尔的最新创新,请在 TwitterLinkedIn 上关注他们。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

自动驾驶汽车技术推动 AI 送货机器人发展

想象一下,让机器人将热食物、杂货、衣服甚至您的下一部 iPhone 送到您家门口的情景。对于消费者,它非常便利。对于零售商来说,它解决了最后一英里的挑战。

在欧洲和中东的八个地点,已经使用送货机器人解决方案。伊斯坦布尔、马德里、迪拜和伦敦的购物者可以通过一个类似轮子上的冷却器的自主、时尚的机器人交付他们的商品。

自主交付机器人由总部位于英国的自主移动平台公司 DELIVERS.AI 开发,是一种环保、零排放的车辆。推动机器人的技术开辟了一个充满可能性的世界,不仅仅使购物变得方便或解决零售商在寻找足够送货人员和支付费用方面的挑战。

机器人的想法在新冠肺炎疫情封锁期间浮出水面。“我们观察到在线订单在食品、杂货、电子商务和包裹递送方面发展很快,因为当我们在家时,我们通过在线渠道订购商品,” DELIVERS.AI 创始人兼首席执行官 Ali Yarali 说。“这就是为什么我们想出了一个创建自动出行平台的想法的原因。”

DELIVERS.AI 人行道技术是该公司的第一个产品和服务。但在未来,该平台可能包括自动驾驶面包车、自动驾驶卡车、自动驾驶无人机。

DELIVERS.AI 技术与设备无关。这意味着 AI、3D 测绘和智能摄像头可以引导时尚的机器人以安全的行人步行速度通过人行道和人行横道,可用于其他车辆,包括为行动不便的人提供的踏板车。

可持续送货机器人的未来就在今天

如今,在西班牙萨拉戈萨、布鲁塞尔和波兰格但斯克等地,已经有超过 1000 万人看到了 DELIVERS.AI 机器人。要获得机器人送货,客户只需在订购应用程序上选择它即可。

对一些购物者来说,很好奇。众所周知,人们会与机器人合影并在社交媒体上发布图片,这是零售商打广告的一种形式。Yarali 说:“在新冠肺炎疫情封锁期间,购物者喜欢机器人,因为它是非接触式的,非常卫生。”

它首先在土耳其的伊斯坦布尔技术大学投入使用,这是 DELIVERS.AI 技术团队的大本营。在那里,它在校园内运送智能手机和笔记本电脑等高价值商品。然后它也开始提供餐厅外卖服务(视频 1)。

视频 1. DELIVERS.AI 自动送货机器人。(资料来源: DELIVERS.AI)

使用校园作为试验场具有受控环境的优势,在该环境中,设计师和开发人员可以观察车辆的运行情况以进行改进。团队必须满足一些要求。首先,机器人必须对环境友好。它使用电池运行,不会直接排放碳。并且车的外壳由可回收的塑料制成。

为了最大限度地利用货物,设计师和工程师会尽可能限制车辆电子设备的使用。Yarali 说,机器人的直径足够大,足以容纳一个大披萨盒。如果其有效载荷为 90升(24 美国加仑),则可携带 40 公斤(88 磅)。

DELIVERS.AI 开发了自己的 3D 测绘技术,因此不必依赖第三方供应商来满足机器人的特定需求。“机器导航和路径规划不是新问题。然而,在公共区域人口稠密且自主机器人必须在人行道上导航的动态城市环境中解决这些问题是非常具有挑战性的。” Yarali 说。“但我们解决了问题,而且我们每天都在改进。”

该车辆使用铝化合物底盘上,可通过 12 英寸车轮在干燥、潮湿和雪地条件下不同的地形中行驶。在为客户开发车辆改型时,工程团队会考虑人行道宽度和高度以及潜在障碍物等因素。传感器和 360 度智能摄像头可绕过人群。车辆还可以要求人们让它通过,迎接客户,并在跌倒时寻求帮助。

天气是另一个考虑因素。在迪拜和萨拉戈萨等炎热的气候下,机器人有一个特殊的冷却系统来帮助保存其内含物,防止传感器和电子设备过热。如果机器人需要帮助过马路或做其他事情,远程援助团队可以远程接管机器人。此外,现场技术人员可以更换机器人的电池或提供现场帮助。

零售最后一英里配送及其他事项

无论是提供送货上门的超市、点击提货的暗店,还是试图与大型在线商店竞争的本地商店,零售商都在寻找解决最后一英里配送问题的新方法。机器人交付提供了一种高效、可持续、经济实惠的方法。

Yarali 说:“不需要大资本支出。”“客户通过移动即服务模式或每次交付来按月支付使用机器人的费用。“这些模式使他们的财务状况更好,并且更具吸引力。

随着技术的成熟,Yarali 为自动交付平台设想了大量的应用。它可用于所有类型的运载工具,包括无人机。它可以为电动踏板车提供动力,既可以用于个人送货,也可以用于移动残疾人。目前,DELIVERS.AI 正在与美国汽车制造商一起合作开发自动小型货车。

英特尔技术对车辆运行至关重要。该机器人使用英特尔®处理器、三个英特尔® 实感 D455 深度摄像头和五个鱼眼摄像头。“我们非常高兴成为英特社区的会员。它们使我们能够与潜在的协作者建立联系,并能够提供我们需要的支持。

英特尔支持仍将是关键,因为 DELIVERS.AI 为车辆技术找到了新的途径。他说,在此过程中,公司一直在提供价值。

尽管人们普遍担心机器人可能会取代人类,但 Yarali 说这不是他的意图。“我们不会取代人工配送工作。我们正在创造新的就业机会——技术工作,例如远程操作员、远程助理人员和现场人员。他说,随着生活变得更加数字化,DELIVERS.AI 正在通过帮助创造一种全新的工作类别来为经济增加价值。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

更智能的海洋:货轮如何通过边缘计算节省大笔成本

货轮运营商与我们这些车主没有什么不同。他们希望获得更好的燃油经济性,更低的保险成本并限制其船舶的磨损。

但与我们许多人不同的是,当天气恶劣或海浪汹涌时,他们不能奢望待在家里。他们从事的业务是运送贵重货物,并且必须按时交付货物,甚至经常将货物、轮船和船员置于危险之中。

为了在紧张的时间表和微薄的利润率与保护其船只的需要之间取得平衡,运营商现在在轮船上使用船队管理软件和边缘计算机。这种船队管理技术可协助导航,帮助船长减少燃油消耗和温室气体排放,避免海浪冲击,并延长船只寿命。

剩下的唯一挑战是找到能够从遥远偏僻的地方与云端通信,并且能承受海上恶劣环境的电子系统。

加固的嵌入式电脑的构成

在当地电子零售商的货架上是找不到能够部署在货轮上的嵌入式电脑的。海事嵌入式电脑的设计标准首先是能够承受极端温度、高冲击和振动;当然,还要耐腐蚀、抗风和抗水。在不提供任何电子功能的情况下,解决这些挑战的方式对系统设计的其余部分有重大影响。

此外,含盐的海洋空气可导致船载电子设备腐蚀和故障,这意味着它们必须密封在气密包装中。但由于这些系统必须具备防水性能,不能带有传统的风扇或主动散热器。因此,海事盒式嵌入式电脑设计人员必须在开发周期的早期就考虑气流受限的问题。

这种设计要求,以及系统将遭遇极端高温和低温的可能性,排除了几乎所有处理器的使用,只有一些能效最高的处理器例外,因为它们往往具有最好的散热特性。

这就是一家货轮运营商邀请 DFI 工程师参与的原因。DFI 通过采用英特尔凌动® 处理器的 ECX700-AL 提供无风扇、极其坚固耐用的边缘计算,可满足所有海事环境设计需求。

货轮运营商的船队管理应用程序所使用的 ECX700-AL 可以搭载功耗为 9.5W-12W 的四核凌动® 处理器,但也提供了双核版本的无风扇电脑,功耗仅为 6W。这有助于防止平台过热,即使在高达 70ºC 的操作环境中也能正常运行。

凌动 SoC 封装在 ECX700-AL 的 IP67 和 IP69K 等级的外壳中,该外壳将系统密封,做到防尘、防浸水和防高压水射流。系统还配备了防水连接器和一个智能排孔,可以排出任何进入挤压金属外壳的水分(图 1)。

DFI 的 ECX700-AL 无风扇、极其坚固耐用的边缘计算设备的图片。
图 1。ECX700-AL 配备了 IP69K 等级的防水连接器和一个智能排孔,可以排出任何进入系统外壳的水分。(来源:DFI Inc.

整套封装已通过 MIL-STD-810G 的冲击和振动测试,表明其能够承受海上经常遇到的强力海浪冲击。

极其坚固的边缘计算机投入使用

为了提供更多的功能,货轮运营商将 ECX700-AL 与其 AI 软件 Intelligent Marine System 集成在一起。它使用放置在轮船外部的传感器单元来跟踪船上集装箱中的库存,监测天气状况,跟踪发动机状况,并对输送到轮船发动机的空气的量和质量进行管理,以确保最佳的速度和燃油经济性。所有这些信息都会发回给船长,以便他们做出明智的决策。

该系统还可以接入轮船的控制网络,并通过 Controller Areas Network(控制器局域网)发送和接收数据。该平台还包含大量其他 I/O 和连接选项,包括用于连接传感器单元的 CAN 总线;用于连接多功能显示器的以太网输出和 HDMI 端口;用于访问本地无线网络的双 Wi-Fi 连接器,该网络还托管库存标签等设备;以及一个 SIM 卡插槽和两个 4G/LTE 蜂窝天线连接器,用于与云端互传船上数据。

在货轮运营商的例子中,运营商能够利用 ECX700-AL 的功能改进航线规划,将燃油消耗和二氧化碳排放减少 25%。借助由云智能支持的更好的导航洞察,该公司还能够将海浪冲击的影响降低 70%。最后,这些优势使保险费用也相应降低,减少了 20%。

利用海事技术,在更智能的海洋上生活

独立研究表明,65%-80% 的海上事故是人为错误的直接结果。随着自动化水平的提高,这个数字必定会降低。得益于 ECX700-AL 之类的边缘计算平台在货轮上建立的滩头阵地,利用先进的嵌入式技术进一步优化这些旅程的机会就在不远处。

凭借集成的英特尔® 核芯显卡以及视频编码和解码模块,当前和下一代英特尔凌动处理器的性能足以胜任这项工作。这是一件好事,因为海事系统的设计要求非常严格,并没有很多选择。

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。