mdash结合AIoT技术的产品质量检验

最近几年来，伴随着各行各业数字化转型的不断深入，人们越发能够感受到，数字智能时代正在加速向我们走来。

以5G，云计算，边缘计算，大数据，人工智能为代表的数字前沿科技，与行业领域进行深度融合，落地孵化出大量的创新应用场景这些场景，不仅改变了行业的工艺和流程，还颠覆了商业模式，重构了产业生态格局

最为典型的，就是一直以来被称为国民经济支柱产业的工业制造业。

众所周知，工业是最重要的物质生产部门，也是国力的象征它不仅为人们的物质生活提供必要的消费品，还为整个社会发展提供原材料和动力，支撑国家的经济自主，政治独立以及国防安全

纵观18世纪以来的人类近代史，其实就是工业革命的发展史从蒸汽机开始，人类历经了三次工业革命的洗礼，才实现了生产力的飞跃，并一步步走到了现在的信息时代

如今，数字技术浪潮与工业技术升级相融合，又将催生第四次工业革命这次革命，又会如何重塑人类社会的运作模式呢AIoT+工业4.0，究竟会朝着怎样的方向发展

大家不妨伴随着这篇文章，来深度了解一下数智制造的未来场景。

AIoT，如何赋能工业制造

对于第四次工业革命，大家应该都有所了解这是一次以人工智能，虚拟现实，石墨烯，基因技术，量子信息，可控核聚变，清洁能源以及生物技术为突破口的工业革命

站在工业制造业的角度来说，它最大的变化，就是数字智能技术的深入应用，以及工业互联网的引入。

工业互联网，完全不同于我们每天使用的手机互联网它是行业互联网的代表，也是新一代ICT技术与OT技术的深度融合

工业互联网既是工业基础设施的数字化升级，也是工业流程和工业经济生态的演进通过工业互联网对人，机，物，系统等的全面连接，可以构建覆盖全产业链，全价值链的全新制造和服务体系这个体系，以信息化，网络化，智能化为基础它的驱动力，除了化石燃料和电力之外，还包括算力和连接力

在算力和连接力的帮助下，工业制造分工协作将会进一步细化，生产流程也会被深度优化生产过程中的研发，生产，质控和维保等环节，都会由人工控制，改为算力控制算力的终极表现形式，就是AI人工智能

说了半天，可能大家会觉得过于抽象，难以理解接下来，我们不妨通过几个案例，看看数字智能究竟如何赋能工业制造，提升生产效率

首先，我们看一个流水线工业机器人智能分拣的案例。

进入21世纪后，工业机器人，机械臂被广泛采用，取代了部分流水线员工早期的机器人，只能接受特定的指令和程序，执行少量的固定操作，基本不具备智能

当传送带送来了不同的物品，机器人不能对物品进行类别判断，更无法进行区别处理。

引入了工业互联网之后，情况就不一样了。

通过对机器人安装通信模组，可以将机器人摄像头拍摄的物品图像上传云端，云端进行图像识别，结合机器学习和人工智能算法，提前判断物品类别然后，机器人在云端的指令下，驱动机械臂，在准确的位置抓取物品，进行分类

这样一来，机器人就真正达到了和流水线工人一样的处理能力，甚至更强。

我们再来看另外一个案例mdash，mdash，结合AIoT技术的产品质量检验。

产品质检，以前一直都是自动化干预的难点因为产品出现缺陷的问题点较多，损坏的位置和形态也不一样，传统自动化机械无法进行准确判断，只能靠人工进行识别判断

现在，同样是借助摄像头，传感器等数据采集设备，可以对检验对象进行高速拍照，然后将数据发到云端云端结合机器学习，判断缺陷类别，例如虚焊，漏焊，腐蚀，断裂等，然后指示机械臂，将次品标识，挑出

更厉害的是，AI不仅可以判断产品缺陷，还可以总结缺陷规律，帮助生产线找到缺陷的可能原因，进行改正规避。

AIoT核心要素分析

通过上面两个例子，我们可以看到，想要实现真正的数字智能，离不开这么几个重要元素:

首先，必须拥有性能强大的数据采集设备，包括超高分辨率的摄像头，超细精度的传感器，等等数据采集设备是数据之源 没有数据，一直都免谈

其次，我们需要高性能且无处不在的通信网络。

一个完整的网络，包括终端和网络侧设备终端这边决定网络性能的，就是模组

最近几年来，伴随着时代的发展，无线通信技术在通信能力上已经大幅追近了与有线通信技术之间的差距而且，无线技术本身还有灵活部署，免布线覆盖的优势，所以，正在工业制造，物流运输，教育医疗，城市治理方面广泛应用

无线模组的能力也在突飞猛进，功耗不断降低，集成度越来越高，往往一个模组可以支持多种制式和功能例如移远通信的Rx500x系列模组，在支持2/3/4/5G的同时，还提供GNSS定位，eSIM等功能

5G，是目前技术最先进的通信技术它具有大带宽，低时延，海量连接等特点，非常适合工业制造场景前面我们案例里面提到的高速图像识别，海量高清图像的传输，就需要5G这样的高速网络

而且为了快速实现拍照，分析，处理的闭环，需要网络拥有极低的时延，这个也是5G的强项5G空口端到端时延可以控制在几毫秒，且抖动低，可靠性高，完全符合工业场景要求

3GPP R16标准确定之后，5G工业模组正在不断涌现，赋能了工业场景的5G化。

最后，就是强大的算力平台。

借助模组和网络，数据得以畅通流动，进入云端云端结合大数据分析，对海量的IoT数据进行处理，通过在这些数据上构建合适的算法模型，就能实现生产流程的智能化，用高效的AI取代人工，提升效率，降低成本

值得一提的是，AI算力的运用，既可以在云计算中心完成，也可以在边缘计算节点完成，甚至可以在具有AIoT能力的通信模组上直接完成。

数智时代的通信模组，不仅通信能力强，算力也在不断增强，可以承担越来越多的端计算任务，包括人工智能算法的运行。

例如移远通信的智能模组SG500Q，SA800U，SC66，SC665S等产品，就具备基础的AI算力，集成高算力CPU，高性能GPU及NPU，可以完成不少运算工作，分担云端的压力。

端计算，边缘计算，云计算相结合，实现了算力的无处不在，既有效减少了网络传输数据的负荷，也减少了数据处理的时延。

结语

数字智能时代，最宝贵的是什么。

是想象力。

我们的社会，拥有百行千业，每个行业都有自己的工作场景数字智能技术是一种赋能，究竟如何利用这种赋能，深入改造自己所处的行业，是每个行业人都必须深入思考的问题

仅从工业制造场景来说，目前涌现出的各种数字化应用，已经在潜移默化地颠覆我们的行业mdash，mdash，在智慧矿场，无人矿机和矿车正在有条不紊地进行矿石的挖掘和搬运，在智慧码头，身处舒适空调房间的工作人员，正在远程操作吊机，进行货柜调运，在智慧电网，无人巡检机器人正在对输配电设备进行严格的检查hellip，hellip，

量变产生质变，无数细分场景的演进，最终推动产业的变革。

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