2023 年值得关注的物联网趋势与技术预测

现在是 1 月,日历上崭新的一页,我们也应该开始为新一年的物联网趋势作好准备。但无须害怕,有人在 2022 年底便开始思考接下来(甚至更长的一段时间内)可能发生什么。依靠这些专业知识,我们可以更好地迎接 2023 年。分析公司 CCS Insight 在过去 16 年内每年都会发布技术预测年报,所有有关物联网的预测均作了索引,专为 insight.tech 的订阅用户提供,可以在此下载

CCS Insight 首席运营官及物联网领衔分析师 Martin Garner 与 CCS Insight 首席企业研究官 Bola Rotibi 与我们一起探索这些物联网趋势与技术预测。内容涉及 2023 年可能出现的主题;5G、机器学习与元宇宙的发展;甚至 CCS Insight 去年作出的预测是否准确等。如果说过去几年教会了我们什么,那就是我们不一定能够准确预测或计划一切。

什么驱动了 2023 年预测中的想法或主题?

Martin Garner:我们曾经期望看到 COVID 之后的稳定期,这样我们的社会、经济等都可以从新冠流行中恢复。但事实并非如此。相反的我们看到了乌克兰战争,以及许多地方的政治动荡。我们经历了能源价格上涨和通货膨胀,遇到了供应短缺。这是动荡的一年。

insight.tech 报告中,我们加入了所有与物联网有关的预测,范围其实很广,涵盖了许多领域和技术。因为物联网是一个堆栈,从低层级的传感器到连接性、边缘软件、云计算以及人工智能。它还影响着各类人 – 管理、运营、工程师、开发者、用户、消费者、监管者、金融家。消费者和工业方面也具有相关性。

我们通常会长远地看待事物发展,但在这方面我们通常会更关注短期情况,应对当前的经济状况。物联网在疫情期间得到了长足发展,因为它就是我们应对 COVID 的一个重要部分。这一趋势仍在继续,而且不断加速。所以我认为物联网的市场前景良好。

Bola Rotibi:尽管人人都面临着不确定性,我认为仍会有机会出现;机会出现时,便会有收获。我们研究的其中一个问题是,人们是否还会继续投资。疫情过后,一些企业战略将重新进行合作,将在 2023 和 2024 年推动将近 15% 的增长。我认为会出现改变的是,人们的支出会更加精准化。物联网在这一方面将会发挥重要作用,人们开始专注提高效率、连接性,以及混合式工作环境。

2022 年的预测实现情况如何?

Martin Garner:基本上是如我们所想的那样进行。我们从疫情中了解到,云提供商变得不可或缺,他们做了很多与物联网相关的工作。众所周知,物联网是一项团队运动。所以云提供商需要系统开发、应用开发、供应与支持以及系统集成等方面的协助。

云提供商也深度参与了 5G 通信领域。现在,尽管云提供商的在各个方面受到压力,而且也进行了一些裁员,我仍然认为物联网领域前景良好。一部分是因为 5G。我认为私有 5G 网络已经成为现实,特别是在工业世界;工业世界是当下最热领域之一。

智能领域也十分有趣,我们如何运用机器学习,如何让物联网世界的人们更方便地运用智能。我认为对物联网本身的关注有所减少。物联网的存在就是为你提供数据,真正的价值在于如何处理这些数据;这便是数字化转型。所以我们意识到“物联网”这一名词已经有所淡化。

2023 年企业应该关注哪些物联网趋势或技术?

Bola Rotibi:首先是我前面提到的混合工作环境。我们已经走出疫情,人们也开始回到办公室工作。但是也有部分人群希望可以远程工作。据我们所知,这是完全可以实现的。

那么我们会得到些什么?我们需要得到些什么?我觉得我们会看到更多的远程支持操作,让人们觉得可以远程工作或在办公室工作,两者的体验会是类似的。这是一种连接体验,同时也能像坐在办公室里一样与同事协作。

而其中一个重要部分,我认为将是企业合作工具,能够复刻在办公室办公的沉浸式空间。我们也会看到一些头戴设备的变化,将可以连接协作工具和视频直播工具带来沉浸式体验。

另外,人们也意识到员工体验很重要,其对于推动客户体验来说也很重要。所以员工体验和客户体验的连接也是我们对明年的预测之一,催生对评估、追踪二者联系的软件需求。

Martin Garner:我想再补充一个需要关注的趋势:提到物联网,我们容易只联想到,但其实物联网系统也需要整合人们在工作场所和社会中的行为。

突出这一想法的一项预测是,到 2026 年我们将会路测一套用于自动驾驶汽车意图的系统。这是因为道路使用者的多样性,对于大家如何让路、以及知晓对方存在等方面有着不同的微妙信号。自动驾驶汽车目前并没有此类信号,但目前已在进行早期测试。社会需要这样的功能,而且它们应该由国家所有,不能成为专有功能。所以我们需要关注这样一种将物联网与人们行为方式整合的趋势。

5G,甚至 6G 的采用在 2023 年将如何发展?

Martin Garner:6G?稍等一下。它目前还不存在,我们还要等上几年。但是 5G,特别是私有 5G 网络,是连接性主要关注的领域之一。因为 5G 是第一代在设计之初便考虑工业化使用的网络;近期的软件更新带来了使其真正成为工业系统所需要的低延迟和位置。

所以我认为 2025 年前,私有 5G 网络系统将被重新定义,被平台化。原因是,5G 的用途多样,您可以追踪员工安全、自动机器人、工作流程等;但是它是一个复杂的网络,并不是所有人都有设置和使用的必备技能。所以我们认为将出现私有网络应用商店,可以让您下载打包应用、连接选项、预配置连接至物联网的连接器,然后您便可以去做您想做的事。

元宇宙方面会有什么进展?

Bola Rotibi:我认为元宇宙将带来很多机遇。现在属于初期阶段,我们的很多相关预测都着眼于六七年后。最终发展可能与现在的情况不同。

我不认为元宇宙和数字孪生之间有什么重要关系。在这个环境中您有一个数字化的代表,所有数据资产都实现数字化以实现代表。

到 2028 年,我认为将出现“您的区块链”趋势,让开发人员可以构建可行的数字孪生人,支持个性化服务。这是令人兴奋的。因为我们已经有了三种不同技术:区块链、数字孪生和元宇宙。但是,这是什么意思呢?这意味着人们可以真正拥有一个健康数据、个人喜好的代表。而区块链意味着他们有一定层级的所有权:它不能被改变。然后他们可以将这些信息与希望利用它们进行药物或责任或其他测试的组织进行交易。无限可能尽在其中。

组织和行业如何继续采用智能功能?

Martin Garner:物联网会产生大量数据。进入物联网后,唯一能够真正利用这些数据、尽可能从中获取信息的方式,是机器学习。首先我们期望在未来几年,这些工具能够变得更易于使用。配备 OpenVINO 等的英特尔® 为此做出了很多努力。我们也看到了一些预打包的例子,这样您购买的系统已经内置了机器学习。

另一个需要重点关注的是数据统一以便使用;我们目前还没看到对此的紧迫需求。我们听说过一些制造商因为有多代次的传感器,每一代呈现数据的方式完全不同。也许在 20 年前是合理的,但是现在就没有意义了。这需要在供应商内部进行,因为他们需要处理自己的内部分析;同时跨供应商也有这个需求,用于数字孪生、供应链等。但是要做好这一工作需要诸多努力。

Bola Rotibi:从开发者的角度来看,我们开始看到 AI 和 ML 已经有了日常可行性。之前它们通常用于大型任务,例如大型计算、大型建模等;现在我们开始有了可访问 AI,可访问 ML。这些工具有了长足发展。

您可以拥有多个层级的工具:了解建模概念的数据科学家的工具;但也有加入了低代码/无代码功能的工具。而开发者的范围更广,不仅是专业开发者,还有那些拥有领域经验并想要在应用中增加一层可编程性的开发人员。他们也可以加入其中。

同时我们也看到一些小数据集,人们在利用他们的领域经验作出一些不需要太多计算资源的小改变。我想要再强调一下“可访问性”这个词,因为这是将更多能够构建 AI 和 ML 应用的人带入场的原因。这些人是更加任务导向型的人,因为这确实是关键所在,会加速采用。接下来几年,我们将迎来 AI 和 ML 的兴奋期。

Martin Garner:很显然,越来越多需要使用 AI 和 ML 的人并不是数据科学家。他们是工程师或运营专家、流程管理者,或在公司运营业务的各类人员。他们需要用到它们,而且必需要容易上手。

新年伊始,还有什么其他想法或关键信息想要分享吗?

Bola Rotibi:我想要补充一点,就是可持续性。我认为物联网将在其中发挥重要作用。它将允许边缘解决方案成为可持续性的一部分;它将把 AI 和 ML 功能结合在一起;它将为开发者提供一个无与伦比的环境,并为提供连接解决方案的人提供机会。

Martin Garner:我也有一点要补充。我们没有提到太多关于网络安全的问题,但这仍是所有运用物联网的人们最关心的问题,没有之一。随着系统逐步扩展到供应链层面,我们很担心整个供应链都会遭到入侵。但是乌克兰战争说明了面对全球网络安全问题,已经有了较大的集体反应。问题是,我们的行业如何最大化这一集体反应带来的优势?我还不知道答案,但是我们需要思考。可能会出现在明年的预测里。

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要了解更多有关物联网趋势和技术的信息,请参阅 2023 年及未来的物联网预测,并收听 2023 年及未来的物联网预测:CCS Insight。有关 CCS Insight 的最新创新,请在 Twitter @ccsinsightLinkedIn 上对其进行关注。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

利用 AI 视频分析提高城市智能化水平

智慧城市具有许多传统市政当局无法想像的优势。通过部署适当的技术,城市可以优化交通,提高公共场所的安全性,并更有效地进行执法。

由人工智能 (AI) 提供支持的视频分析可以实现这一切可能。连接到监控摄像头后,基于 AI 的视频分析可以通过监视街道、广场、公园和市政大楼周围的活动来改善城市生活。

例如,北非的一个大城市将这种智慧城市技术用于许多不同的用途,包括交通管理、制止非法停车、阻止闲逛和擅自闯入,以及通过多个监控摄像头检测并跟踪可疑车辆。为了跟踪所有此类活动,该市采用了由视频分析提供商 AllGoVision Technologies 开发的 AI 平台,该平台利用多种算法来实现一系列功能。

该公司首席销售营销官 Aji Anirudhan 表示:“我们构建了一个通用平台,实际上,在该平台上,我们可以挑选可用的算法。发挥实际作用的算法因其实施地点而异。”

因此,如果该市的交通执法部门希望捕获违规行车或非法停车车辆的车牌号,此平台将提供那些信息。如果有人在街角非法闲逛,或闯入机场禁区,该平台也会检测并报告那些行为。此外,它还能够检测无人看管的物品或寻找失踪物品。

Anirudhan 指出:“过去,只有少数用户能够使用监控系统。但如今,情况已发生巨大变化。这些年来,除了加强安全保障和提高运营效率,视频分析的效果有了显著提升。” Anirudhan 解释说,从监控摄像头中捕获的重要情报有助于重新定义城市管理和规划。

通过 AI 视频分析取得显著成果

AllGoVision 平台可立即生成结果。例如,发生抢劫等犯罪行为时,该平台可做出快速响应。Anirudhan 表示,AllGoVision 甚至可以组合利用 GPS 技术与多摄像头跟踪功能,对穿过城市逃亡的车辆进行追踪。

但是,该平台还有一个重要的长期组成要素。从繁忙交叉路口的人行横道上收集的数据可帮助提高安全性 — 进而使市民免受伤害。如果数据表明特定地点重复发生事故,城市规划者就可以添加标志和交通灯,或重新设计车道,以避免事故并减轻拥堵。Anirudhan 补充说:“然后,我们的系统就可以为更大规模的规划系统输入信息。”

除了交通管理和行人安全以外,该平台还可帮助优化公共停车场地,并对整个市区的能源和供水等公用事业公司进行安全监控。

利用 AllGoVision 的通用化方法,就可以将算法与预期结果相匹配,对一系列环境进行定制。在机场,AllGoVision 可帮助控制人流,管理队列,并防止人们闲逛到禁区。在加油站,它会监控服务人员与客户之间的互动。在课堂上,它会观察学生以进行行为分析。

以加油站为例来说。在这里,使用视频分析有助于运营商了解服务人员在工作时是否快捷、高效而礼貌 — 这会影响客户服务。但它还会影响到运营。通过视频监控,运营商可以跟踪各种类型的活动。例如,如果发生气体泄漏,它可帮助确定该区域是否已经清除污染。

在课堂上,AllGoVision 有助于衡量教师是否能够有效引起学生的关注,或者学生是否在追求正确的教育路径。印度等国家/地区(在这里,学生需要付费接受教育)的教育技术公司会利用行为分析来生成结果。那些结果会转化为公司的营收。

Anirudhan 称:“他们可以进行分析,然后指出:‘这名学生在数学课上表现非常棒,他应该学习高等数学。这是我们通过与他互动所了解的情况。’”分析甚至可以帮助学生根据自己的天赋重新确定学习方向,例如,从数学转到文学,反之亦然。

开放式框架帮助持续降低成本

使用多种算法跨行业带来了诸多好处和机会,此外,它也使 AllGoVision 成为一个处理器密集型平台 — 对客户来说,这可能会增加成本。但是,Anirudhan 表示,与英特尔合作已帮助该公司维持了适量的成本。

通过采用英特尔® 发行版 OpenVINO 工具套件,AllGoVision 优化了该平台的处理需求。

Anirudhan 解释说:“如果可以搭载高端处理器,这会减少所需服务器的数量,降低功耗方面的总体拥有成本,减轻服务器管理负担并延长服务器寿命,所有这些就相当于优化了成本。因此,那有助于我们的客户大幅降低每个渠道的分析成本。”

另一方面,为努力降低成本,AllGoVision 正将其平台迁移到云端。

Anirudhan 说:“即使成本已经得到优化,但在运营一个装有 5,000 个摄像头的园区时,对许多客户来说,资本支出也是一大挑战。因此,我们正尝试构建这样一个系统:在这里,我们可以与合作伙伴协作,并以 SaaS 商业模式组合利用边缘与云模型。”

在该模型中,摄像头和某些服务器将在边缘运行,且会根据用例将某些数据发送到云端以进行分析,并将其演示给客户。

Anirudhan 表示,未来的另一个发展方向,是整合解决方案,以便不同运营领域相互共享信息并学习彼此的经验。例如,在机场、停车场、道路、城市广场和市政大楼收集的数据将在一个集中位置进行汇总和审查,以便采取更加统一协调、更为井井有条的方式来运营智慧城市。

 

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

边缘人工智能 + 物联网解决方案集成商加速上市

人工智能(AI)是破坏式创新(disruptive innovation)的完美典范,即使是历史悠久的公司也能利用它创造数字化转型的优势。

尤其对系统集成商 (SI) 而言,这是一个机遇空前的时代。对于人工智能驱动的数字化转型,SI 拥有几乎各行各业客户的强劲需求。但是,构建一款市场就绪型人工智能解决方案需要大量时间和人力。

大联大控股(WPG)是一家为 OT 和 IT 系统集成商提供服务的英特尔® 物联网解决方案聚合商,其东南亚资深总监 邢翰沛表示,“人工智能产品市场极其分散,为了提供符合规范的解决方案,系统集成商将大量时间浪费在了派工程师寻找各种硬件和软件元素上。”

当今SI正面临着将创新AI解决方案快速上市的压力,否则恐将会若于人后。

可扩展、可重复使用的边缘人工智能解决方案可加速上市时间

在这种艰难的环境下,WPG 等全方位服务聚合商可帮助 SI 进入人工智能市场。借助跨越国界和垂直行业的庞大业务足迹,这些聚合商可为合作伙伴提供诸多独特优势:

  • 完全集成和测试的边缘人工智能平台,可像组件一样轻松购买。
  • 通过解决方案提供商的国际网络进入新市场,并与难以触达的终端客户建立业务关系。
  • 一系列增值服务,包括融资、培训、物流,以及国际市场进出口协助。

简而言之,物联网解决方案聚合商参与了各方的数字化转型,提供了相关赋能并横跨各行各业。

“对于 SI 而言,与解决方案聚合商合作的最大优势是可加快上市时间。” 邢资深总监表示。“這可帮助 SI 获得已经开发到概念验证或更高阶段的可重复解决方案。”

对于硬件、软件和云技术提供商而言,聚合商可帮助他们扩大规模、开启新市场并顺利运营。终端客户也可从中获益。他们可获得同类最佳的人工智能驱动型解决方案,无需投资于技术开发,即可实现积极的业务成果。

SI 可从合作伙伴生态系统中获益

WPG 与马来西亚物联网解决方案提供商 V-Series 的合作提供了出色示例,说明聚合商如何同时惠及多个利益攸关方。两家公司合作开发了 Kawanmu,这是一款面向多租户住宅和办公室的人工智能自助服务解决方案。

Kawanmu 是一款采用英特尔® 处理器的智能储物柜和自动售货机系统,将许多硬件和软件元素集成至一个系统中:

  • 智能储物柜单元,用于包裹和食品存放与交付
  • UV-C 自动售货机,具有模块化设计的灵活性,可与 3 个储物柜模块结合使用
  • UV-C 消毒系统,用于对交付的货物和食品自动进行消毒
  • 二维码扫描仪,用于扫码支付和领取包裹及食品
  • 交互式屏幕,用于实现客户识别和智能展示
  • 后端云管理系统,用于跟踪、控制和库存管理
  • 移动应用程序,用于帮助客户跟踪包裹、接收警报和进行扫码支付

不难想象,像 Kawanmu 这样的解决方案几乎可在全球所有主要城市找到买家。全球都拥有非接触式体验需求——在繁忙的大厅和入口处管理食物和包裹交付是一个普遍性问题。

但对于系统集成商而言,将各种不同的技术集成为一站式解决方案将是一项艰巨的任务,需要漫长的开发时程。类似 WPG 和 V-Series 之间的合作伙伴关系则为系统集成商提供了更好的选择。邢资深总监表示结果是典型的双赢局面:“WPG 可从中获益,V-Series 和 SI 可从中获益,终端客户也可从中获益。”

边缘人工智能成为主流

解决方案聚合商不但建立了业务合作伙伴关系,帮助各方从中受益,还建立了人工智能型产品市场,为终端客户提供质量保证。其中,WPG 自身与英特尔的技术合作是主要因素之一。

“我们认为英特尔是人工智能计算能力领域的关键技术领导者,拥有领先的处理器和开发资源,如英特尔® OpenVINO 开发套件,该套件支持我们在 Kawanmu 解决方案中添加了智能显示功能。” 邢资深总监表示。

他还提到了英特尔具有特殊价值的广泛的压力和兼容性测试:“在具有明确定义和完备记录功能的计算平台上构建可加快开发速度,并更容易为 SI 和终端客户提供消除未知因素的解决方案。”

解决方案聚合商对采用边缘人工智能的影响已经显而易见。但他们的长期影响可能更加重要,因为他们正在帮助发展AI在边缘端能更广泛使用的产品生态链。邢资深总监将人工智能的演变比作 20 年前资讯与通讯技术(ICT)的变革:“总有一天,也许最快五年,人工智能会像 ICT 一样无缝运行。需要人工智能解决方案的用户会清楚知道自己需要什么,并直接订购。”

邢资深总监认为,成熟的边缘人工智能产品生态链将潜力巨大:“边缘人工智能大有可为,其应用模组将无所不在。未来边缘人工智能的部属数量将会与智慧型手机或笔记型电脑并驾齐驱。”

目前,似乎难以想象一个边缘人工智能解决方案已经完全实现且司空见惯的世界。但这是因为企业的数字化转型才刚刚开始。在未来十年,人工智能解决方案聚合商将在推动这一转型方面发挥重要作用,在企业之间、市场之间以及未来之间架起桥梁。

物联网和 OT 安全:减小受攻击面

谈到 IT,每个人都知道网络安全至关重要;如果放任数据不受保护,往往会自食其果。但是 OT 呢?IT 网络和 OT 网络之间的界限不像以前那么明显,这意味着保护您的 OT 现在也非常重要。想一想机器与实物进行安全连接的环境,例如工厂车间或医院。工厂经理如何着手预防网络犯罪?

部分解决方案可能就在 FPGA 中。如果您还不了解这个术语,接下来很快就会熟悉起来。我们将与安全 IP 和工具开发商 Veridify Security首席执行官 Louis Parks 以及 FPGA 安全、通信和配置技术营销经理 Mark Frost 讨论 FPGA 等话题。他们将讨论 OT 安全的挑战、FPGA 在应对这些挑战中的作用,甚至是立即保护您的 OT 网络的一些非成本相关的选项。漏洞无处不在,居心不良者会乘隙而入。

您在当今的安全领域看到了哪些挑战?

Mark Frost:很显然,设备之间的连接性正在迅速扩展。我们看到 OT 和 IT 网络的界限越来越模糊,我认为很多人没有考虑其中的安全隐患,尤其是连接到新网络的旧网络。普遍的想法似乎是,“这看起来运转正常,所以一切都没有问题。”但是最近我们看到越来越多的网络攻击,所以这是人们现在需要关注的事情。 

是什么让 OT 安全性特别具有挑战性?

Louis Parks:简单地说,OT 网络已经存在了几十年,但它们通常与外界自然隔离或断开连接;它们正在楼宇、工业等场所发挥作用。另一方面,IT 网络一直以非常安全的方式进行开发和定义——防火墙、VPN、恶意软件检测——因为人力资源、财务、病历等数据具有感知价值

挑战在于我们都在寻求更好地利用平台、楼宇、工业 PLC 等,而这些东西现在正在连接到 IT 和 OT 网络以获得更好的可见性。我想从旧金山或纽约看一看我在芝加哥的楼宇。现在您正在将一个非常安全的平台(您的 IT 网络)连接到一个非常不安全的平台(您的 OT 网络)。您的受攻击面正在扩大,这正中黑客的下怀。

另一个挑战是,与非常同质化的 IT 环境(Windows、Linux 和 Apple 环境)不同,在楼宇系统中有来自许多不同供应商的许多不同协议。此外,您正在使用 32 位或位宽更低的设备,这些设备很少有或几乎没有安全空间,但现在却担当进入系统的网关角色。

为什么如今可用的解决方案在 OT 方面存在不足?

Louis Parks:存在哪些问题?首先,在一个非常高的层次上,可能有两个完全不同的目标。在 IT 领域,网络安全的目标是保护数据并控制系统上的设备。在 OT 领域,目标可能只是让一切正常运转——想一想医院的情况。在 OT 领域中开展运营的公用事业中,它可能是安全的。IT 安全是一个相当成熟的市场领域。所以猜一猜怎么着?我们看到的许多 OT 网络安全解决方案都来自 IT 市场领域,进入 OT 领域的 IT 产品的用途与 OT 领域的实际需求之间存在差异。

我想补充重要的一点,即您为保护网络所做的任何事情都是有利的。但是我们看到的典型安全工具主要是基于网络的;在 IT 领域中,IT 主管或 CESO 知道您是否从家里带了一台设备并将其接入网络是非常重要的。在很多操作中是一个很大的禁忌。在 OT 领域中,他们并没有真正考虑人们从家里带来恒温控制器并插上电源。

现在使用的 IT 工具通常确实可以为您提供可见性,这是一件好事。它们为您提供监控、检测和警报;但它们并没有保护数据——因为没有人会想到在 IT 网络上传输开放文本——而且他们也没有阻止攻击。此外,如果您确实获悉了攻击,在 IT 领域中,您有网络人员、IT 人员随时待命准备响应。在 OT 领域中,您可能会打电话给工厂或物业经理并说:“嘿,在 23 楼,我们在你的 HVAC 系统上看到身份不明的数据流量。”他们并不能真正采取行动。

请说明什么是 FPGA 以及它们在这方面发挥的作用。

Mark Frost:FPGA 是指现场可编程门阵列。它是一种定制硬件,您可以通过某些方式对其进行编程和设置。我们在非常高速的应用中看到了用例,在这些应用中,或者在需要极低延迟或高确定性的应用中,人们获得了他们想要处理的超高速数据。工业应用通常会有这些特殊要求。

此外,FPGA 非常适合自定义 IO。例如,如果你想连接这边的 MRI 机器和那边的电机驱动器,你不能靠买现成的东西来实现;那种接口应用需要一些定制硬件,而这正是 FPGA 真正大显身手的地方。

我们在所有应用中都看到了它们,同样,在工业领域尤为如此。在我的团队中,我们试图思考 FPGA 如何适用于该应用,因此我们的一些解决方案具有工业倾向性。我们会考虑诸如功能安全应用和长久寿命之类的事情;OT 网络的设计和安装寿命通常为 20 年。FPGA 的好处在于您可以在现场对其进行更新;如果发现一些安全漏洞,您也可以在 FPGA 中对其进行更新。

Louis Parks: 在 IT 方面:补丁、固件更新——这些都是每周例行活动。在 OT 领域中,在某些情况下这些是不存在的。因此,使用 FPGA 将处理移动到边缘的能力是巨大的。这就是英特尔® FPGA 的强大功能之一——我们不必对目前的一切进行揣测,只希望我们在未来 10 年、15 年都表现出色。我们可以应对自如。

您在那里看到了哪些安全策略?

Mark Frost:过去,FPGA 人员倾向于依赖“通过隐匿来实现安全”的安全概念。当时 FPGA 是一个非常小众的产品,没有关于如何正确配置设备的真实公开数据。不过,最近出现了巨幅增长,使用 FPGA 设备的人员现在确实需要开始考虑他们的安全策略。

但这有点复杂。有些人花费大量投入,他们往往是那些拥有真正庞大的安全团队的人士。我们还有其他拥有非常小团队的客户——也许他们只有一名工程师来做所有事情。所以问题是,我们如何让他们更容易开始实施一些基本的安全功能?

Louis Parks:我们看到的另一个问题是,负责系统的楼宇经理或工厂经理可能不具备保护 IT 部门拥有的数据的安全背景。但 IT 部门可能不认为保护 HVAC 系统是他们的职权范围。

另一件事是网络分段——这是这些网络工具的常见应对措施——在 IT 领域中运作良好:我这里的服务器上有一个糟糕的数据情况,我可以隔离它,直到我更换服务器或将运营迁移过去。但如果它是医院运营的一部分,我可能无法以同样的方式对其进行隔离。

因此,我们在 Veridify 的重点是采用英特尔® FPGA 之类的工具,并在边缘提供安全性以保护设备。我们还尝试提供一种不需要更换以前安装的技术的主动解决方案。运行我们技术的英特尔® FPGA 可以作为安全网关放置在设备前面,提供您期望在 IT 网络上进行的所有身份验证和数据加密,但它几乎就像 OT 网络上的 VPN 一样运行。

英特尔® FPGA 如何帮助支持物联网安全工作?

Mark Frost:我们的主要任务是发挥推动者的作用。我们正努力成为所有这些不同垂直领域的“万事通”,因此我们的设备面向许多市场而设计。我们尝试考虑支持安全性的基本设备功能——即基础功能——然后与 Louis 和他的团队类似的角色可以介入进来。

但我们必须在基础功能上做正确的事;我们必须有正确的挂钩连接到设备。例如,我们必须考虑诸如功能安全数据包之类的事情;关于特定的芯片功能、实时处理以及 Veridify 可以构建的所有其他内容。

Louis Parks:英特尔专注于安全,以及保护固件数据——在 FPGA 上运行的内容。然后,我们通过查看设备如何与其周围的设备交互,来对其进行扩展,这是我们的重点所在。设备之间的通信实质上创造了我们通常认为的物联网。

组织如何才能成功解决 OT 网络问题?

Louis Parks:有一系列监控工具可以让您查看您的网络,而网络级策略会在一定程度上为您赋能。还有一些协议确实增加了安全性;但其中一些可能难以实施,因为实施或管理不一定被视为他们的优先事项。

我们的重点放在了设备级;我们基本上将网络安全打包在一个盒子里。当您插接我们其中一个边缘设备时,它会自动载入。认识到 IT 和网络技能的可用性有限——尤其是在现场或边缘——我们已经完成了零接触过程。与英特尔合作,这一直是我们的重点。

不过,您目前可以开展一些无需花费成本的事项。想一想:我的风险在哪些方面?如果有人进入我网络的这一部分,会有什么风险?这是否至关重要?所以要做出评估。您的 OT 网络是否有备份——您的楼宇系统、您的厂房/工厂?没有人想到过 IT 网络尚无备份。

您提到过与英特尔的合作关系;这种关系的价值是什么?

Louis Parks:我们拥有丰富的专业知识——我的合作伙伴是数学密码学家——所以我们将其与工程学一起带到实验室。但我们的产品 DOME 之所以应运而生,是因为英特尔找到我们并说:“网络边缘设备的管理方式存在挑战,我们认为你们拥有可以解决该问题的平台。”因此,他们不仅为我们带来机遇,引导我们进入相关领域,更重要的是,他们让我们接触到我们之后必须解决的问题。

英特尔团队的影响力和深厚积淀是无可替代的。他们在开发协议、开发解决方案以及帮助我们将这些产品推向市场方面的支持是无价的。谢谢你,Mark!

Mark Frost:别客气。而且,从我们的角度来看,我们的主要目标是销售芯片。我们依赖像 Veridify 这样的合作伙伴,因为如果没有这些对市场有吸引力的非常酷的解决方案,我们就无法做到这一点。我们尽己所能通过我们的销售网络和渠道网络,帮助将 Veridify 的影响力扩展到这些全球市场,但真正令人感到振奋的是这些人的工作和他们的解决方案。

是否有任何最后的思考要留给我们去思索的?

Louis Parks:我认为每个人都应该考虑安全问题。遗憾的是,在我们生活的世界中,安全威胁神出鬼没。我认为人们应该寻找解决方案,不仅要了解这些解决方案可以为他们做什么,还要了解他们自身对其进行使用和管理的能力。此外,没有单一的解决方案可以解决所有问题。所以即使你成功了,也请继续努力,继续探索;这是一个持续的过程。

Mark Frost:我同意——不要忽视安全问题。像验证和加密您的 FPGA 配置数据这样简单的事情,是两件非常简单的事情,可以对您的 FPGA 实施的安全性产生巨大的影响。我们过去看到的许多重大安全漏洞在开始时都是无害的,但仍有许多人心存侥幸,“这不会发生在我身上。”我们随时提供帮助。

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如需了解有关 OT 安全性的更多信息,请收听揭开 OT 和物联网安全性以及 FPGA 的神秘面纱:利用 Veridify。有关 Veridify 的最新创新,请在 Twitter @VeridifyLinkedIn 上对其进行关注。

 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

系统集成商发现工业资产跟踪新前景

俗话说,你不知道自己不知道什么,就工业运营中的工厂自动化而言,不知道自己的资产在哪里会让公司易受威胁。所幸,AI 和强大的边缘计算等技术的进步可以为您提供所需的明智决策。

无论您管理的是工厂车间、仓库、加工设施还是其他工业环境,可见性能够更好地推动规划和执行。在这些环境中,精确性至关重要。持续了解生产材料、人员、车辆和机械的移动情况,能够为指导运营提供必要的信息。这就是实时资产跟踪所带来的真正价值之所在。

例如,位置数据可以提高员工的安全。了解工厂车间工人何时离机器过近,可以让移动设备自动关闭。或者,当确定车辆即将发生碰撞,您可以采取制动或回避措施。

让资产带有精确坐标,能够让运营经理发现瓶颈,改善整个设施的功能。跟踪库存可以使采购和订购程序更加准确。

这些决定的基础必须都是可验证的信息。“您如何知道自己需要更多的叉车或桥式起重机?” Ingram Micro 公司(全球解决方案集成商)解决方案架构师兼产品技术经理 Prankit Gupta 问道。“如果您没有数据支撑,那就只能凭直觉。”

资产跟踪推动工厂自动化

为了应对这些挑战,Ingram 合作伙伴 Sewio 开发了由超宽带技术驱动的端对端资产跟踪解决方案。它的实时定位系统 (RTLS) 使用放置在资产、车辆或人员上的传感器标签,通过这些标签连接到整个工厂的锚上。这些锚承担着繁重的工作——对标签的位置进行三角定位,精确度达到 30 厘米。

系统的定位软件处理无线电信号,然后将其转换为 X、Y、Z 坐标系,从而启动 RTLS 分析,确定业务规则和指标。另外,该信息还可以与现有 API 或 ERP 系统集成,获得业务上的洞见。

除了位置跟踪的优势外,Ingram 还提供端到端服务,确保系统集成商 (SI) 和终端客户不仅能够执行这些解决方案,而且能够从中获得最大的好处。

Ingram Micro 负责 IoT、AI 和超级自动化的高级主管 Bhavesh Patel 说:“这项技术在过去五到十年中取得了很大进展,要进入这个领域并知道选择合适的技术或供应商会是一种挑战。我们直接与行业利益攸关方和决策者接触,通过提供从演示和解决方案到托管服务的各种服务,帮助我们的合作伙伴消除颠覆性技术中的噪音。”

这种咨询支持,以及个性化解决方案设计,使得工业 SI 比以往任何时候都更有可能进入室内定位服务市场,并获得对其流程的重要可见性。

Sewio 技术与 Ingram 服务的核心是改善工作环境。Gupta 说:“从实时生产可见性到自动安全系统,这些解决方案全部全都围绕着改善工业工作场所。

在 Proof-in-point 项目中,Ingram Micro、Sewio 及其 SI 合作伙伴为废物管理设施开发了一种独特的解决方案。在为资产加标签既无必要也不可取的情况下,团队使用间接跟踪技术来管理室内和室外环境下的工作流。这种解决方案通过完全集成的系统跟踪材料状况,从而提高了监控效率,降低了成本。

强大的边缘计算

高精确度的资源跟踪需要网络边缘拥有强大的计算能力。搭载英特尔® 处理器的边缘服务器是这些解决方案的核心,有可能查看数百万个数据点。” Gupta 解释道,“客户需要高效、可靠的东西,最重要的是,要能够针对其运营进行扩展。

这增加了与 Ingram Micro 这样的聚合商合作的价值,这些聚合商深刻了解最合适的技术、工具和规模,能够提供现成的和定制的解决方案。

Patel 说:“由于工业市场迅速变化的特性,每一个系统集成商都处于数字化转型之旅的不同阶段。“在适当的支持下,他们可以构建自己的 IoT 系统,并通过可靠、可扩展且过经验证的解决方案提高其能力。”

与此同时,Sewio 之类的解决方案提供商可以通过与 Ingram Micro 合作,扩大其市场份额。它们可以进入不同行业,利用支持,并接触新客户。

更重要的是,Sewio 技术还可以扩展到工业跟踪用例以外,能够为公司及其客户带来更多机会。例如,监控资产能源使用情况能够帮助制造商转向更加高效、符合和碳中和的运营方式。公司可以为其利益做好工作,同时也有益于环境。

要想对工业自动化有更多的了解,请收听我们的播客:系统集成商数字化转型:既要仰望星空,也需脚踏实地

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

数字显示器丰富了混合工作场所的体验

以前从来没有员工会说,“走进办公室,坐在会议室里,让我感到振奋。”不过,工作场所的数字化转型主要集中在协助召开会议方面。虽然 Microsoft Teams、Zoom 和 Webex 有效地连接了分散的团队,但现代工作场所需要的不仅仅是视频会议。如今的办公室需要能够在员工进入办公楼之前就让他们投入工作的解决方案。

数字显示屏和智能空间技术提供商 Clevertouch Technologies 企业总监 Mark Tildesley 表示,“事实证明,员工在家工作时可以提高工作效率。”“所以,当你去办公室时,它需要成为一个场合,一个开展协作的地方。你希望员工们说,’我对于今天要去办公室感到干劲十足。’”

会议技术是基础,一视同仁,但这仅仅是基础。Tildesley 说,“你应该期望按下一个按钮,它就会按部就班地工作。”“这就像因为你的成功而感到振奋。”

组织可以而且应该做更多工作,来让办公室充满活力,让同事参与跨设备连接。挑战在于公司通常不知道从何处开始着手。他们想要更好的混合工作场所,但他们不知道有哪些可能性。

Tildesley 表示,“亨利•福特说过,如果他问人们想要什么,他们会说更快的马匹。”“公司也是如此。这就是技术供应商和集成商的用武之地。技术的最终用户不是 IT 经理,也不是 CEO,而是办公桌前的人。我们会问,’你想让他们做什么?更有创意?更有效率?更高效?一起在办公楼里时,你想如何为他们提供支持?’”

创新始于数字显示屏

为了激励员工,英国一家大型零售商在其办公室和运营中心部署了面向云和电脑的 Clevertouch 解决方案。公司之所以选择 Clevertouch,是因为他们想要一个简单易用的一键式会议室。Tildesley 说,“这就是他们认为自己想要的,我们表示,‘我们可以进行构建,但让我们谈谈您在工作场所可能还有哪些需要,以及您还希望员工如何开展工作。’”

Clevertouch 部署了智能空间,将公司的整个建筑与数字标牌连接起来,创造了一个更加充满活力和富有工作效率的环境(视频 1)。在接待区,LED 视频墙显示屏以充满活力的品牌内容迎接员工和访客。访客在一个 10 英寸的触摸屏上签到,该触摸屏可以捕获他们的信息。标牌自助服务终端会提供二维码,可将寻路信息发送到智能手机。员工可以通过自己的设备查看工作和会议场所的可用性,预订办公桌或房间,并在双显示器上接待线上会议的与会者。智能环境传感器然用户可以调节室温。IT 团队可以向所有连接的设备发送提醒和信息。用户可以点午餐或咖啡。

视频 1。数字显示器可帮助组织将员工、访客和客户与吸引人的内容和功能联系起来。(资料来源:Clevertouch

单一平台解决方案可连接公司总部、运营中心和零售环境。Tildesley 表示,“如果你在他们的一家门店工作并且必须去运营中心,你就会知道技术是如何运作的。”

创造未来的智能空间

Clevertouch 利用合作伙伴生态系统重新构想可能性。该公司使用 DisplayNote 和 Logitech Inc 的技术,将端到端的可扩展系统整合在一起,这些系统可以随着公司的需求和目标的转变而发展和壮大,并且可以提供不同的功能。这些系统加载了 Clevertouch Live,该公司的标牌软件平台支持并连接所有设备。数字显示器在标准化系统架构的英特尔® Open Pluggable Specification (英特尔® OPS)处理器上运行。

“使用英特尔 OPS 使我们和我们的合作伙伴能够对最终用户说,’您真正想要怎样开展工作?你不只是一天开 10 个小时的会,你还想在那个房间里做什么?’”Tildesley 这样说道。“我们让会议室在一天的剩余时间里充满活力,而英特尔是其中非常重要的一部分。”

Tildesley 预测,未来的工作场所可能与今天的办公室完全不同。他说,“人们迫切想要打造一个现代化的工作场所,但他们仍然有成排的工位。”“从根本上说,它与 30 年前的办公室一样。我认为员工不会想在那种环境中工作。工作不在于你去哪里,而在于你做什么。人们想去一个他们可以开展合作并发挥创造力的地方。办公室应该是一个振奋人心的目的地,基本任务越来越自动化。而技术本身应该只是达到目的的一种手段。”

医疗设备方案:嵌入式边缘计算

当 Dysis Medical 的团队想要开发能够帮助医生更轻松地检测宫颈癌的智能医疗设备时,他们知道他们需要强大的计算机来运行底层软件。虽然计算能力是关键所在,但 Dysis 也需要体积小巧、能够推进诊室的设备。为客户定制嵌入式迷你电脑解决方案的公司 Simply NUC, Ltd.首席执行官 Jonathan Smith 说,英特尔® NUC (Next Unit of Computing) 能够完全满足这两项要求。

当今的医生使用 NUC 迷你电脑驱动的 Dysis 阴道镜,这是一种用于宫颈详细检查的设备,可获取完整的宫颈图像。宫颈成像会重点显示传统人工检查可能遗漏的病变,这是癌症早期检测的关键因素。成像平台 Dysis View 和 Dysis Ultra 能够帮助医生更自信地确定治疗方案。

便携、强大的嵌入式边缘计算

在寻找便携式计算解决方案的过程中,Dysis 并不是孤军奋战。大多数智能医疗设备需要某种形式的计算能力来运行设备并管理生成的数据。Smith 说:“塔式电脑体积较大,必须放在桌子下方,并用很长的线缆连接到监视器和外设。这非常不便携。”

英特尔 NUC 迷你电脑的长度和宽度均为 4 英寸,高度不到 2 英寸,与传统塔式电脑相比,尺寸更加小巧。它占用的空间小得多,同时不影响计算能力。使用 NUC 迷你电脑,可以减小医疗设备的尺寸。因此,设备可以在医院和其他医疗保健场所轻松移动。

由于患者诊断和福祉至关重要,医疗保健机构还需要可靠的智能医疗设备。Smith 说:“设备需要在医生所需的确切时间正确地完成任务。”此类计算机的另一个关键因素是嵌入式边缘的安全性。个人健康信息 (PHI) 是敏感数据,因此 NUC 迷你电脑内置了安全功能。英特尔® vPro® 和英特尔® Trusted Platform Module (TPM) 等技术能够帮助 IT 人员远程对敏感数据进行加密并管理和保护设备,让企业安心无忧。

定制嵌入式解决方案

Simply NUC 是一家系统集成商,与 Dysis 等客户合作,为他们规划的产品开发定制解决方案。例如,Dysis 需要嵌入式计算能力、自定义系统配置,还需要在底层运行他们的品牌软件。

Smith 说:“我们不仅提供各种迷你电脑型号,而且拥有定制任何硬件配置并管理客户所需软件映像的专长。客户将我们视为一站式商店。每家客户对操作系统、特定 I/O 端口和解决方案配件的需求各不相同。他们将构建解决方案的重任托付给我们,使他们能够更加专注于解决方案的交付、安装和支持。”

虽然 Simply NUC 的大部分业务都基于英特尔® 硬件和技术,但这种合作伙伴关系在其他方面同样重要。Smith 说:“跟上技术变革的步伐至关重要。我们知道英特尔为新一代技术制定了路线图,这有助于我们保持领先地位,并指导客户应对未来变化,并确定和转变解决方案。”

嵌入式边缘设备的增长

嵌入式设备是 Simply NUC 的关键市场之一,已在全球呈现增长之势。该公司的嵌入式边缘计算设备已广泛应用于教育、交通和数字标牌等各种细分市场的各种用例。

例如,Simply NUC 与一家为航空公司和机场提供值机、行李牌和称重解决方案的客户建立了合作。Smith 说:“我们致力于为这些自动化解决方案提供计算能力。”汽车制造商也借助 Simply NUC 来驱动机器人。他们的工厂生产线需要小巧、便携的计算设备。

Smith 还预计,人们对 NUC 迷你电脑的需求将随着人工智能 (AI) 驱动设备的发展而增长,因为边缘的 AI 算法需要较强的数据处理能力以及小巧的体积。Smith 说:“使用坚固型迷你电脑进行计算,同时不影响稳定性、可靠性和性能,这是关键所在。”

Smith 说:“我们与客户合作,提供定制解决方案。我们致力于提供强大的处理能力、小巧的外形和极高的效率;这些因素可以产生深远的影响。”这些影响包括及早发现癌症,减少机场障碍,以及让工厂变得更智能。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

网络安全解决方案保护网络边缘安全

网络威胁每天都在发生变化。新的威胁不断出现,组织很难有效进行防御。公司常常要在快速、轻松与强大、全面的安全保护之间抉择,在保护业务的同时避免影响业务进程。

但我们还有其他选择,Fortinet 的零售与酒店业现场首席信息安全官 Courtney Radke 说 Fortinet 是全球网络安全引领者。我们可以在拥有强大安全保护的同时保持强大网络性能和效率。其中的关键点是企业在扩展新的分部、远程办公和居家办公地点时,必须由始至终贯彻安全优先的原则,简化管理。

在进行数字化创新时,企业往往在事后才考虑安全问题。随着网络扩展,往往会导致“嵌入式”的网络安全解决方案,会在很大程度上限制企业防御风险的能力。在高度分布的环境中,这也会带来复杂性并影响可见性,增加了受攻击的风险,且大幅降低技术投资的投资回报率。

随着高层管理人员和董事会越来越注重网络安全需求(通常是因为重大的网络安全事件),组织纷纷采用全新的安全方案。“他们需要更智能、更强大的方案,” Radke 说。“他们需要全套解决方案,一个可以解决所有现有问题及未来潜在威胁的平台。而且要可扩展。”

Fortinet 用 Secure SD-Branch 解决方案满足这些需求,采用平台式的方法为分支提供企业级网络与安全保障。通过 FortiOS 融合网络与安全,组织可以获得下一代防火墙、零信任服务、物联网保护、集成开关和无线管理,通过 FortiLink 单一设备便可实现。

Fortinet Secure SD-Branch 还包含本地软件定义的广域网络 (SD-WAN),与下一代防火墙保护紧密结合,为不断变化的业务需求提供安全的“不断电”连接。有了模板化配置、零接触部署、集中化管理和可见性,Fortinet Secure SD-Branch 可轻松进行规模化管理。

数字化变革让分支变得更加复杂,Fortinet Secure SD-Branch 为网络边缘提供全面保护,并通过加强单一平台的网络和安全性为所有连接到分支的用户和设备提供可见性和保护,应对不断扩大的攻击面。

边缘安全的实际运用

对于管理 38 个州 265 个地点的 Checkers 得来速餐厅而言,SD-Branch 方案正满足了他们的需求。Checkers 需要可以为边缘多个位置提供安全保护的解决方案,可随着公司增长进行扩展,并提供集中可见性。它的旧版 SD-WAN 平台无法满足这样的需求。

公司决定用 Fortinet SD-Branch 安全驱动的网络方案取代过时系统。具体而言,Checkers 部署了将下一代防火墙与网络编排和加速结合的 Fortigate Secure SD-WAN。

对于 Checkers 来说,这意味着用更少的资源简化网络管理,降低了成本且提高了生产率。

不断扩展的边缘的网络安全

和 Chekers 一样,几乎所有拥有不断增长的分布式环境的企业都需要可扩展性、可见性。对许多企业而言,端点的扩散,包括电脑、智能手机和物联网设备,以及 IT 和 OT 的融合,导致了 Radke 所说的“边缘的爆发。”这会挤兑网络资源、降低安全性,且让管理复杂化。

“组织找到 Fortinet,因为他们需要可满足业务规模变化的、易于管理的更好的网络安全解决方案,” Radke 说。Fortinet 的任务是了解客户想要的效果,以及让他们能够提供稳定的用户体验。

但最重要的是,组织寻求稳定性和韧性。“组织需要在最坏的情况发生时仍能保持业务连续性,” Radke 说。“如何继续满足客户的需求?如何让企业继续前进?如何在竞争异常激烈的市场中保持竞争力?” Fortinet 助力组织实现业务目标,并充满信心地在数字化方向上安全地脱颖而出。

加强安全性助力统一系统管理

Fortinet 方案的关键,在于与英特尔的伙伴关系。公司使用了支持解决方案扩展性需求的英特尔处理器。“英特尔和 Fortinet 伙伴关系的优势在于可扩展性,而且我们在众多组织中都有合作,” Radke 说。

Fortinet 和英特尔携手守护客户的边缘安全。同时,SD-Branch 技术也为我们称为 SASE(安全访问服务边缘)的全新安全方案奠定了基础。该模型需要整合基于云的、WAN 安全性,这样无论用户或设备在何地都能实现统一管理。

SD-Branch 也为走向“零信任”方案奠定了基础。“零信任”是一种认定网络出入口安全仍有不足的安全框架。网络内部的横向移动必须通过微分段来保障安全,必需确立身份,且资源访问基于最少特权 – 意味着用户仅可访问其在组织内的角色所需要的资源。

Fortinet 解决方案,包括 Fortigate NGFW,都将 Fortinet 网络安全威胁情报组织的 FortiGuard Labs 的威胁智能涵盖其中。FortiGuard Lab 借助数百万个网络传感器和数百家情报分享合作伙伴持续监控全球攻击面,以及时提供情报、更新产品,帮助客户更好地了解与防御威胁。

Fortinet 的 50 多项安全技术组合将集成与自动化贯穿始终,为实时跨网络、端点和云分享威胁情报、关联数据并对抗威胁而设计。通过网络和安全的加强与融合,让客户可以不再局限于点产品、提高技术投资的 ROI,并加速业务成果。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

视觉 AI 赋能数字化转变

从运输和医疗到教育、制造市场,各类应用生成了高质量视频数据。而因为有了视觉 AI 的增强,可以在边缘进行分析以提供高价值的洞察,加速数字化转变。

“电脑视觉在边缘对超高清视频数据的应用带来了极大的改变,” YUAN High-Tech 的总经理 HP Lin 评价道。这家公司是智能视频处理解决方案的制造商。“这会以一种十年前的我们无法想象的方式,改变我们的工作、生活和学习。”

视觉 AI 在医院、媒体、教室等场所的应用

面向超高清视频的 AI 视频处理平台可以处理多个基本电脑视觉任务:视频捕捉和播放加速、目标检测、运动识别等。换句话说,这些解决方案可以完成多种场景下的常规视觉 AI 工作负载任务,这意味着最终用户和系统集成商可以在多种用例中进行灵活运用:

  • 在医疗场景中,边缘的智能视频处理可以实现实时 4K60 视频捕获、播放和分析,而不需要独立 GPU 来处理医疗成像中繁重的 AI 推理工作负载。我们会获得一个综合的视觉 AI 解决方案,提供实时决策,支持医疗专业人员进行诊断和治疗。
  • 在直播场景中,电视导演会遇到许多视频编辑难题:要同时使用多种角度的视频,进行复杂的视频剪接和切换等等。这种类型的“即时编辑”需要大量的算力,但边缘 AI 可以助力实时处理这些工作负载,获得更流畅的视频捕获、转换,观众也会看到更高的画质。
  • 在教育场景中,AI 和电脑视觉将在很大程度上丰富学习与教学体验。到目前为止,课堂视频捕获至允许简单视频存储和播放。但是智能视频解决方案可以捕获并分析学生和教师之间的实时互动。这意味着系统可以监控教师的身体活动以及学生的表达方式,并为课堂提供实时反馈,帮助教师了解是否有学生需要额外的帮助或按需调整教学方式。
  • 在安全领域,我们预计会看到一系列新的 AI 视觉应用。在智慧城市领域,将视觉 AI 运用至交通摄像头数据中可以帮助预防危险驾驶和交通违法问题。在公共领域,AI 视频分析可以用于简化机场入口检查,并让大学校园和学校变得更加安全。

显然,我们看到了很多颇具吸引力的可能性。但是广泛的采用这项技术也面临挑战。组织往往因为以下原因犹豫是否实施视觉 AI 解决方案:推理工作负载所需要的超高处理能力,边缘的系统稳定性,以及全面的视频处理工作流程所可能带来的困难。

但是现在我们完全有理由乐观,HP Lin 说,“现代的智能视频平台能够解决视觉 AI 的历史难题,因为它们能够提供强大且高效的边缘处理能力、全面的工作流程和部署后的真实稳定性。”

为边缘 AI 构建的硬件和软件

开发通用 AI 视频处理解决方案的一个重大要素是为边缘视觉 AI 设计的#电脑硬件,以及能够简化为最终用户特定需求定制解决方案这一流程的软件开发工具。

例如,YUAN High-Tech 在其解决方案中便使用了英特尔技术:

  • 英特尔® 赛扬® 和 英特尔® 酷睿 处理器提供为边缘计算视觉工作负载优化的高性能硬件平台,且支持多通道高清显卡处理。
  • 英特尔® OpenVINO 工具套件为电脑视觉任务加速性能,包括为 AI 算法提供显著优化。

“我们的解决方案要进入市场,英特尔技术是其中特别重要的一环,” HP Lin 说。“它非常适用于构建边缘 AI 和电脑视觉解决方案,特别是当我们需要兼顾性能和灵活性时。”

不断增长的电脑视觉生态系统

视觉 AI 的未来看上去一片光明。部分由于视频作为构建 AI 应用基础的特殊优势:多维度数据获取、情境数据分析,以及实时理解并响应人类行为的能力。

除此之外,电脑视觉解决方案以及支撑技术的日渐普及,必将推动未来更大范围内的应用。YUAN High-Tech 的团队似乎也是这么认为:“我们致力于构建更活跃的视觉生态系统,推动智能视频分析解决方案在更多行业的实施,” HP Lin 说。

随着原有的应用难题解决,视觉 AI 生态系统蓬勃生长,系统集成商和解决方案制造商应该可以更轻松地帮助企业、学校和政府利用边缘电脑视觉提供的实时分析、更高的效率和更安全的环境。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

边缘 AI + EFLOW 加速工厂自动化

当一封电子邮件 ping 打断您的时候,您正在忙于一个重要的项目。在您阅读消息并作出回应后,需要一段时间才能回到事情的流程中。事实证明,并不是只有人类与任务切换的低效率作斗争,机器也是如此。随着制造业越来越适应更多的小批量生产,任务切换正成为一个问题。

传统自动光学检测面临的挑战

过去,制造业主要致力于冲压大量相同的产品。但在定制增加和快速周转的时代,这种低混合、大批量制造正在为相反的情况腾出空间:小批量生产特色商品被称为高混合、小批量制造。

物联网边缘解决方案原始设备制造商 ASRock Industrial 边缘人工智能物联网产品业务部副总裁 Kenny Chang 已经看到制造商将生产 200-500 台某些类型的计算机,而不是数十万台。

当制造商必须频繁地从一种产品“任务切换”到另一种产品时,自动光学检测(AOI)等相关工作就会受到影响。Chang 说,在每批之后设置计算机视觉系统并重新学习要寻找的内容都需要时间。传统的 AOI 很难校准。

“这是非黑即白的,不会随着您的学习而改变,” ASRock Industrial 总裁 James Lee 说。如果您将合格标准设置为低标准,则会有更多有缺陷的产品可能会潜入。另一方面,如果标准太高,那么几乎每个小部件都会发出警报,并需要操作员重新检查。

但那些操作员并不总是在那里。Lee 说,世界上许多国家(包括 ASRock Industrial 总部所在的台湾)都面临着与劳动力相关的挑战。“劳动力短缺将是一个日益严重的问题,特别是在人口老龄化的国家更是如此,”他说。

工业边缘的 AI

AI at the edge 通过自动化重复流程来解决与制造业劳动力和企业运营相关的问题。AI 非常适合 AOI 流程和与静态的传统模型不同的模型,它不断改进,并在此过程中学习微调其检查通过和失败标准。

但是,作为工厂自动化的一部分,AI AOI 的实施面临着自己的挑战:AI 普遍在 Linux 操作系统上开发,而大多数制造商传统上在其工业应用上使用基于 Windows 的软件。

这通常意味着需要并排运行两台工业 PC (IPC),或者处理虚拟化的复杂性以在单个系统上运行操作系统。无论哪种情况,运行两个不同的操作系统并来回传递数据都会在生产线中造成瓶颈。因此,ASRock Industrial 与英特尔和微软合作开发了最佳配置。边缘人工智能物联网开发人员套件,使制造商能够使用一台 Windows 机器执行所有与 AI AOI 相关的任务。

工业边缘人工智能物联网开发人员套件预装了在 Microsoft Azure IoT Edge for Linus on Windows (EFLOW) 上运行的英特尔® Edge Insight for Industrial (英特尔® EII)。EFLOW 使用管理程序技术将 Linux 和 Windows 工作负载整合起来,并在一台 Windows 机器上运行。“EFLOW 的另一个好处是,它可以通过其内置的 Azure IoT Edge 连接到 Microsoft Azure,带来云服务” ASRock Industrial 软件部副总裁 Tou-Wen Hsieh 说。

该套件采用由第 12 代® 酷睿 处理器提供支持的 ASRock Industrial iEP-9010E 强大的边缘人工智能物联网平台。使用该套件,制造商可以使用英特尔l® OpenVINO 工具套件部署 AI 应用,并整合工作负载,从而减少占用空间。

“预包装套件还附带三个可用于演示缺陷检测的演示主板,” ASRock Industrial 产品经理 Sam Chiu 说。即插即用套件可以识别良好的通过和两种类型的故障:跳线或电容器放错位置/丢失。系统集成商及其制造业客户可以使用此概念验证作为起点。

下一代 AI AOI 的优势

Chiu 说:“当机器学习实现时,可以更准确地提高生产能力和降低人工成本。”他补充说,ASRock Industrial 套件可在边缘实现 AOI 的 AI 应用程序,并提高生产运营的准确性和效率。

边缘人工智能物联网开发人员套件提供的工作负载整合在另一个特别重要方面很有用:“有超过 9 亿台设备使用 Windows 10 系统,因此这是一个我们不能忽视的生态系统,”Chiu 说。“通过使用我们的解决方案,客户可以持续使用他们的[基于 Windows]旧版软件和设备。Windows 机器只需插入现有的基础设施,即可节省运行两个不同系统的成本。“对于想要控制 AI AOI 的拥有成本的市场用户来说,这是一种理想的选择,” Chiu 补充说。

Chang 说,AI AOI 带来了一致性(通过一个用于工人的检查标准可能无法通过另一个标准)和更容易维护 IT/OT。将 Linux 和 Microsoft 工作负载整合起来有助于控制运营和资本支出,从而使制造商能够更快地扩展运营。

一家名为 ASRock Industrial 生产主板的制造公司正在测试 AI AOI 解决方案。该公司一直在努力将企业 IT 和 OT 组件集成在一起,并保持检查过程的一致性。据 Chang 报道,早期成果很有希望。

通过下一代 AI AOI,无论专业批次的类型和规模如何,制造业都可以实时进行准确和标准化的检查。借助边缘人工智能和 ASRock Industrial 的即插即用边缘人工智能物联网开发人员套件,生产可以轻松切换任务,提高检测精度和速度,同时优化人工成本。ASRock Industrial 通过满足制造商对传统系统的需求,正在努力使人工智能更容易被采用,并使数字化转型民主化。

 

本文由 insight.tech 的编辑副主管 Georganne Benesch 编辑。