制造业前沿的人工智能：实现实时决策与重新定义工业安全

智能边缘背后的平台：风河与泽迪达

行业领袖已经开始将新方法付诸实践。

在最近的网络研讨会《智能边缘：工业安全的人工智能与边缘解决方案——制造业的下一代保护》中 1来自Wind River和Zededa的专家探讨了边缘计算和人工智能（AI）如何重塑工作场所和工业安全。

Wind River 是嵌入式和实时作系统的先驱，拥有数十年构建安全可靠平台的经验，服务关键任务行业。Zededa作为边缘编排领域的创新者，使企业能够安全地部署和管理分布式硬件集群中的AI应用。他们共同深入探讨了边缘智能背后的核心技术，分享了工厂车间已运行的实际应用场景，并探讨了制造业领导者必须克服的挑战，以驾驭这波新兴创新浪潮。

据Wind River首席产品官Sandeep Modhvadia介绍，边缘是物理世界与数字世界的分界线。实际上，这里是人们在关键任务环境中直接与车辆、无人机或机械互动的地方——这些地方安全与可靠性最为重要。

新的计算前沿

工业界充斥着大量数据——电机的振动读数、炉子的热成像图、车间的视频传输。多年来，默认数据是将这些信息上传到云端进行分析。但随着安全和生产力要求的加剧，等待往返数据中心已不再合理。

这正是智能边缘出现的地方：一个分布式的计算资源层，运行在数据诞生点附近。通过将AI模型直接嵌入网关、控制器甚至微型传感器中，工程师能够在毫秒内实现实时洞察和自主响应。

推动边缘人工智能的平台

强大的边缘生态系统使这一转变变得切实可行：

Edge Impulse 于 2025 年 3 月被高通科技公司收购，是全球硬件生态系统中开发和部署边缘 AI 解决方案的领先平台。此次收购加强了高通在人工智能产品和物联网服务领域的领导地位。Edge Impulse 提供了一个全面的环境，用于在受限设备上构建、训练和部署机器学习模型。其主动学习能力使算法能够随着新传感器数据流的不断改进，减少了再训练周期。

Zededa提供编排工具，使团队能够安全地部署和监控数千个边缘节点，即使是跨混合硬件车队。就像管弦乐指挥无法演奏所有乐器，但努力协调所有音乐家的演奏一样，配器平台自动化了管理、协调和保障大规模分布式系统的复杂任务。

Wind River 是嵌入式软件领域的资深专家，提供强化的运行时和作系统，确保安全关键工作负载的可预测性和可靠性。

这些工具共同显著缩小了算法设计与现场部署之间的差距，这在时间敏感的工业环境中是一大优势。

边缘案例研究一：油田优化

其中一个项目的目标是优化从枯竭井中提取石油。配备边缘AI处理器的服务车直接从井中采集样本，实现快速决策。

通过现场收集和处理原始数据，实时行动计划即时生成，指导本地运营商。这种方法比传统实验室检测减少了95%的分析时间——从而实现更快的决策、更高的恢复率以及减少无效的出行。

边缘案例研究二：工作场所伤害

根据联合国全球契约，估计每年有3.74亿工人遭受非致命的职业事故。幸运的是，人工智能驱动的工具正在涌现，以应对这一挑战。Edge Impulse开发了支持上下文感知应用的架构，例如能够实时检测安全违规的系统。摄像头和可穿戴传感器将视频和遥测数据输入AI流程，使系统能够识别缺失的个人防护装备（PPE）、不安全区域或车间危险姿势，并触发警报或自动停机。

泽德达与风河协调

ZEDEDA负责在不同硬件车队中部署和编排这些边缘AI应用。与此同时，Wind River 提供了基础软件：VxWorks，其实时作系统，非常适合关键任务、低延迟的嵌入式工作负载，以及基于 Debian 的 eLxr Pro。2企业级Linux发行版，用于安全、可扩展的从端到云部署。这些平台共同带来了更低的延迟、更低的带宽使用、更强的隐私性和更高的可靠性。

这两个例子都强调了将智能搬到运营更近不仅节省带宽，还重新定义了工作流程。

应对Edge AI的技术难题

在边缘部署人工智能带来了明显优势，但也带来了从设计阶段开始必须解决的重大工程挑战。与资源庞大云服务器不同，边缘设备通常仅使用几百兆字节内存，功率不足10瓦，以及较小的神经处理单元（NPU）。

为了在这些约束下实现性能和准确性目标，开发者依赖优化技术：剪枝（去除冗余模型参数）、量化（降低数值精度以缩小模型规模并加快推断速度）和蒸馏（训练较小模型以模拟大型模型的准确性）。在某些情况下，计算密集度最高的层会被卸载给专门的加速器。

在大规模情况下，每台边缘设备也都成为潜在的安全风险。防御需要分层方法：安全的引导链和TPM支持的（可信平台模块）身份以验证设备完整性;TLS加密（传输层安全）信道以保护移动数据;以及加密签名的空中更新，强制密钥轮换以防止篡改。持续的漏洞扫描确保了长期的韧性。

管理已部署的AI模型同样至关重要。嵌入式系统必须检测模型漂移——即现实世界数据与训练数据的偏差——然后重新训练或微调模型，并在不中断运营的情况下重新部署模型。先进的遥测、设备健康检查和自动回滚修复有助于保持现场可靠性和性能。

为了简化这些挑战，工具提供商正在提供轻量级推理运行时、跨编译工具链和编排层，将遥测、A/B测试和远程补丁统一到一个流水线中。

安全关键边缘计算的新兴前景

对于嵌入式和安全关键行业的工程师来说，智能边缘是一个转折点。硅片领域的进步——如多核Arm SoC5集成NPU和具实时能力的GPU——结合成熟的开发工具，使得确定性控制循环（保证可预测结果的限时过程）、快速AI推理和安全编排集成到坚固的无风扇设备中成为可能。

实用的安全解决方案已经开始成形：通过超低延迟的V2X链路实现自主叉车通信以防止碰撞;实时检测疲劳或缺失PPE的机器视觉系统;以及振动传感器，运行预测模型，在结构故障引发故障前发现其存在。这些创新带来了更少的事故、缩短停机时间以及更严格的法规合规。

此类应用要求响应时间低于50毫秒——远低于典型人类反应速度——并且系统几乎持续可用。这些严格的要求越来越多地通过基于RTOS（实时作系统）的边缘栈与硬件加速器协同工作，确保确定性性能，确保安全不容错误。

工程可靠、低延迟的工业人工智能

通过将分析和决策尽可能靠近事件发生地，开发者可以构建更快、更高效且本质上更安全的系统。智能边缘融合了实时确定论与自适应智能，为下一代运营技术提供了坚实平台，既保护人员和资产，又提升生产力。