本文来自于英特尔AI百佳创新激励计划
在英特尔 AI 百佳创新激励计划入选企业的业务版图中，智能制造是最重要的业务板块之一。目前，已经有超过30%的入选企业推出了制造业相关的产品与解决方案。这一方面是因为智能制造市场规模庞大且增速较快，另一方面，智能制造的大量细分技术发展已经相对成熟，AI 技术的落地被证明能够直接推动企业的效益增长。
英特尔 AI 百佳创新激励计划联合 AI 创新生态合作伙伴共同推出智能制造解决方案集萃白皮书，集中展示基于英特尔软硬件平台开发的人工智能解决方案赋能的七大智能制造应用场景，通过得以验证的落地案例叙述在业务流程或现有系统中可以优化或融合打通的环节，对一些实际存在的痛点提供了创新的解决方案。
智能制造，制造业的未来
在大量机器生成的传感器和视觉数据的驱动下，工业系统正在经历快速的数字化转型。工业系统正在经历快速的数字化转型。这些数据可以帮助工业解决方案提供商提高产品质量、优化运营并减少停机时间。工厂必须具备采集、存储并以较低成本处理大量数据的高效机制，才能实现 IT-OT 的持续融合。
智能制造应运而生。智能制造代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。智能制造系统基于人工智能、大数据与数据分析、物联网等技术而构建，能够从互联的运营和生产系统中源源不断地获取数据，进而了解并适应新的需求。
中国拥有着全球规模最大的制造市场，同时也是智能制造发展速度最快、潜力最大的市场之一。面向智能制造，中国给予了大力的政策支持以及产业驱动，相继出台了各种战略指导和规划，并已初步建立起与国际同步的智能制造标准体系。
人工智能，赋能智能制造
人工智能的创新与应用是智能制造的重要标志，也是实现“无人工厂”远景目标的关键依托。
由人工智能赋能的智能制造，不但可以帮助制造企业实现精细化运营，发现高耗能的环节，并辅助进行节能化改造，而且通过从工业数据中获得的洞察，企业还能够对于能耗进行精细化控制，实现预测性维护，提升工作效率，这有利于降低单位产值的能源消耗，从而实现节能降耗。
此外，由人工智能赋能的智能制造系统实现了基于数据的自动化洞察、决策，在柔性生产、动态调控、网联协同等领域发挥着重要的作用。通过各方数据标准化流动、共享互通，有助于实现供应链数据的全面实时互联，提升供应链管理效率。
图：AI在工业制造领域的部署
人工智能应用不仅能够提升工作效率，而且远期开发与部署成本正在不断降低，这就意味着部署人工智能系统能够给企业带来更加丰厚的预期投资回报，提升企业竞争力。
人工智能落地智能制造的框架和场景
根据工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定的《国家智能制造标准体系建设指南》，智能制造系统从下到上依次可划分为设备层、控制层、管理层、企业层与网络层。价值链则包括制造资源、系统集成、互联互通、信息融合及新兴业态。基于这一标准体系，并结合行业场景和解决方案，核心制造流程可以分为工业互联网、仓储运输、库存跟踪、生产运营、产品管理与决策分析。
从技术角度来看，人工智能主要从机器视觉、自动化/智能化控制、数据分析与洞察等应用层面，推动智能制造的落地。落实到智能制造的具体应用场景，大致可以分为：工业质检，故障诊断与预测性维护，工业机器人，智慧物流，安全生产，智能决策与分析，以及工业 AR/VR 应用。
图：智能制造场景图
英特尔携手 AI 百佳合作伙伴拓展智能制造市场
作为英特尔赋能产业升级的创新生态项目，AI 百佳创新激励计划自2018年以来已经加速了百家各个赛道中的佼佼者。其中，多达30%的合作伙伴深耕工业制造业场景，为各个生产流程和管理环节开发丰富的人工智能解决方案。在以下的解决方案集萃中，各创新生态合作伙伴集中展示了基于英特尔软硬件平台开发的人工智能解决方案，及其赋能的七大智能制造应用场景，包括工业质检、智慧物流、智能决策与分析、智能工业机器人、安全生产、故障诊断与预测性维护，以及工业AR/VR等。制造企业能够依托这些方案推动构建智能制造体系，也可以参考这些思路，创造符合其自身场景的解决方案。
图：解决方案集萃入选企业的场景分布
英特尔 AI 百佳创新激励计划以开放合作、产业共赢为宗旨，为进一步促进人工智能领域生态发展和智能应用落地，帮助人工智能团队打造从创意创想到产业实践的创新方案，并通过提供技术辅导、市场推广以及生态对接的全方位支持，激励人工智能团队迅速成长，助力企业未来发展。根据面向细分场景的不同，英特尔 AI 百佳创新激励计划企业在智能制造领域的典型方案和代表伙伴如下：
注：以上排名不分先后
面向智能制造全场景应用的
英特尔® 产品与技术组合
为满足智能制造场景中的 AI 应用需求，英特尔提供了基于英特尔® 架构的智能制造方案。该解决方案包括广泛的软硬件组合，具备高性能、低功耗和高可用性等优势，可以支持合作伙伴在其上高效运行深度视觉等 AI 软件与算法， 推动 AI 应用在制造业的快速落地。
制造企业可通过 “云- 边- 端” 架构，来实现 AI 算力布局。“云- 边- 端” 架构能够提供更加高效、灵活、成本优化的数字化基础设施，帮助制造企业实现算力、存储、网络等关键资源敏捷配置和扩展，满足制造应用在延迟、稳定性等方面的特殊需求，帮助制造企业更好地支撑 AI 等创新型应用。
· 面向 AI 负载进行优化的工业云平台
制造企业可基于涵盖第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器在内的 XPU 产品，搭建工业公有云/ 混合云/ 专有云/ 私有云等平台，以优化云数据中心基础设施，提供异构化计算能力，并满足 AI 等复杂工作负载对于性能的严苛需求，为 AI 训练、AI 推理等应用提供云化、统一的计算与存储资源池。
· 基于英特尔® EII 的边缘计算平台
英特尔® 工业边缘洞见平台（英特尔® EII）是经过生产验证的软件堆栈，可在边缘安全地提取、分析和存储视频与时序数据。通过在边缘轻松部署人工智能，可以支持智慧园区中的工厂提高运营和生产效率。该软件是一种灵活的开源微服务架构，其中包含面向英特尔® 硬件进行优化的一系列预集成组件。其 Docker 容器模块支持对时序和视频数据的提取、存储和实时分析，并且能够根据获得的洞 察向工具或设备发送下游命令，进而实现闭环控制。它支 持客户开发自己的分析算法和数据提取插件。
·低功耗、高稳定性的物联网终端
面向工业物联网应用，英特尔提供了包括英特尔® 酷睿™ 处理器、英特尔® 奔腾® 处理器、英特尔® 赛扬® 处理器、英特尔凌动® 处理器、英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理器和英特尔® FPGA 在内的产品选项，在实际应用中， 这些产品能够很好地满足工业物联网应用在功耗层面的要求，同时其算力也足以满足部分轻型 AI 推理等功能的需求。
·OpenVINO™ 工具套件
OpenVINO™ 工具套件能够实现广泛的深度学习推理应用和解决方案的快速部署，可支持开发人员使用行业标准人工智能框架、标准或自定义层，将深度学习推理轻松集成到应用中，在英特尔® 硬件（包括加速器）中扩展工作负载并改善性能。OpenVINO™ 工具套件内部的主要推理优化模块 — 深度学习部署工具包（英特尔® DLDT），来加速深度学习模型推理。
智能制造， 赋能未来
英特尔 AI 百佳创新激励计划以开放合作、产业共赢为宗旨，为进一步促进人工智能领域生态发展和智能应用落地，帮助人工智能团队打造从创意创想到产业实践的创新方案，并通过提供技术辅导、市场推广以及生态对接的全方位支持，激励人工智能企业迅速成长，助力企业未来发展。
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