當AI遇上邊緣計算，研華以Edge AI推進嵌入式產業變革

近年，AI、物聯網、5G等技術的發展以及智能終端設備的廣泛部署，帶來數據量的幾何級增長。而隨著越來越多應用場景對數據傳輸提出了“低時延、大帶寬、大連接”等需求，邊緣計算逐漸走入舞臺“中心”，迸發出更大的能量。Gartner 公司預測，到2025年，大約75%的企業將在數據中心或云之外的邊緣側進行數據處理。

作為工業物聯網領域的嵌入式解決方案服務商，研華在邊緣計算領域已完成全面布局，可根據不同設備及場景控制需求提供多元解決方案。與此同時，研華借助英特爾、AMD、恩智浦、瑞芯微等合作伙伴的先進處理器內核，為各種嵌入式和AIoT應用賦能，以AIoT+邊緣計算打開行業發展的重要通道。近日，研華（中國）嵌入式物聯網事業群總經理許杰弘接受媒體專訪，分享了在AI引爆邊緣計算變革的當下，研華對于Edge AI的產業布局及應用的思考。

Edge AI讓業務“飛輪”運轉

隨著生成式AI的不斷演進，AI在各行各業逐漸展露出巨大潛能。由于AI技術的普及在很大程度上依賴于云端大型服務器和高性能算力，這一定程度上限制了AI應用的廣度與深度。在這一背景下，Edge AI的發展成為了工業智能化的關鍵。當AI遇上邊緣計算，Edge AI可以助力制造企業減少延遲、增強安全性和靈活性，為行業變革帶來新引擎。

 “工業現場對于穩定性、實時性的要求很高，因此企業不可能將現場全部搬到云上。AI技術在工業領域的落地將首先在邊緣側發酵。”許杰弘表示，過去幾年，研華科技積極推進Edge AI的布局和發展，公司啟動了多項與AI相關的項目和投資，各事業群也朝著Edge AI方向不斷演進，2024年以來在物聯網及Edge AI解決方案方面都有了質的飛躍。

例如，研華在2004年工博會上重磅發布的WISE-AI Agent智能體平臺，以零代碼的方式加速AI應用構建及創新，加速工業企業從數字化到智能化邁進。近期，研華科技與群聯電子聯合推出的業界首款混合型AI訓練服務器，以創新的設計理念，為企業提供既經濟又高效的Edge AI解決方案，大幅降低了企業引入AI技術的門檻。

AI應用背后往往是海量算力的比拼。面向邊緣側的不同應用需求，研華為企業提供多樣化的解決方案，層層遞進助力Edge AI在行業生長：對于算力要求較低的應用，研華在ARM架構上提供軟硬整合的落地服務。內置NPU減少了GPU卡成本，但要求用戶具備一定的編程和算法基礎，為此軟硬件服務會發揮更大作用；針對中高端推理應用，研華通過結合AMD的CPU處理器技術、賽靈思的FPGA專業技術以及自身在嵌入式行業40年的經驗，持續提升其高性能邊緣計算解決方案，并開發出滿足未來客戶需求和市場趨勢的強大產品系列方案，進一步優化高級計算應用的工作效率。例如，客戶可以借助AI加速模塊提升邊緣側的算力。

研華嵌入式通過推動邊緣人工智能的創新，提供由英偉達、英特爾、AMD、高通、Hailo和恩智浦提供支持的 Edge AI 智能計算解決方案，包含邊緣AI系統、Edge AI軟件以及定制化的設計協助服務，幫助客戶確保邊緣側算力和數據安全，輕量上云，使企業能夠簡化運營并釋放新的機會。

啟動生態協同的加速器

在推進AIoT+邊緣計算的發展進程中，積極擴展生態圈一直是研華的著眼點。研華除了與英偉達、英特爾、AMD保持持深度合作外，華為、昇騰、商湯等國內企業也是研華的重要生態合作伙伴，并且圍繞產業和不同應用需求，生態圈仍持續擴展。

因為研華清楚的認識到，除了技術創新，如何將這些技術有效地應用到實際場景中以解決實際業務問題，創造真正價值同樣重要。而在萬物互聯這盤大棋下，想要做到需求和服務多元化，任何廠商憑一己之力都難以覆蓋全場景。“工業領域的最大難點在于充滿了碎片化場景及多樣化需求，而研華的業務核心就在于垂直行業的軟、硬整體解決方案和平臺的聚焦，那對于豐富的終端應用需求，我們則希望通過生態合作來延展能力邊界。”許杰弘表示。

多年來，研華生態合作的價值不斷得到驗證：一方面，研華與上下游企業實現了產品和服務的持續創新和技術迭代；另一方面，基于協同對實際業務場景需求的深度深挖，還催生更多的創新服務和應用，成為產業發展的加速器。

技術服務覆蓋深層需求

面對硬件廠商的崛起以及市場挑戰不斷涌現，研華也面臨著新的壓力。為應對市場變化，研華將沿著兩個方向深耕：一方面針對產業和應用提升自身產品競爭力，化解客戶痛點；此外，持續推進AI技術的融合創新及應用落地，在產業發展中抓住更多新機會。

在卷價格，卷質量的焦灼競爭中，許杰弘認為，“專注于技術服務能力提升是企業保持市場地位的關鍵要素。”例如，在醫療，人形機器人，可再生能源等領域，AI正加速滲透到研發設計、生產制造、銷售服務等全流程中，成為提升效率、可持續性及安全性的核心動力。AI技術為行業賦能的同時也放大了應用需求的復雜性，制造企業往往需要整合CPU、DSP、FPGA，甚至NPU等多種處理器才能滿足計算需求。從物聯網架構的搭建到AI應用的訓練架構和算法選擇，從構建硬件和軟件架構，直至將訓練好的模型高效地部署到邊緣設備上，這些環節往往需要專業的技術服務為支撐。

許杰弘強調，在這個由Edge AI驅動的工業革新時代，企業單純依賴硬件已經難以滿足市場對深層應用的需求。為此，研華將技術服務作為發展的錨點，致力于在應用需求的基礎上，為客戶提供軟硬件整合方案，帶來更為豐富的附加值。通過加速產業驅動和創新解決方案的實施，研華利用Edge AI的前沿技術，致力于推動物聯網技術的進步，希望為行業未來開辟更廣闊的發展空間，一齊走向更智能、更高效、更可持續的發展道路。

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（投稿：研華科技，撰文：IIANEWS）