智能工厂的崛起

工业嵌入式系统

工业自动化中的工业嵌入式系统——一种软件和硬件的专业组合——使传统上由人工操作员执行的重复控制功能能够委托给自动化设备。这些系统支撑可编程逻辑控制器、工业计算机和微控制器，旨在以最小的人工干预驱动机械。

为此，嵌入式系统指导机器如何自动化产品和工业部件的制造，提升效率和性能，尤其是在要求高精度的环境中。作为更大框架内的专用智能，工业控制系统控制线路速度、调整物理参数、驱动电机和机械臂，并配置网络基础设施。

虽然具体市场估值有所不同，但根据Precedence Research的数据，全球嵌入式系统市场估计约为1800亿美元，未来十年内预计规模在3000亿美元至4500亿美元之间。

数据收集的重要性

在网络化工业嵌入式系统出现之前，许多工业任务需要人工干预，导致与监控和控制系统的集成分散，网络基础设施错位，且扩展性有限。

现代化方法不仅简化了运营，还减少了人为错误，提高了能源效率，并促进了预测性维护。同样重要的是，工业嵌入式系统处理的数据，无论是存储在集中数据库中还是云端进行实时分析，都对评估性能至关重要。这种连接性使操作员能够将重点转向工艺优化，最终最大化制造良率并降低运营成本。

实时数据收集还支持闭环控制，即时识别并纠正参数偏差，防止整批生产被报废。

与物联网的整合

工业自动化正从传感器的广泛部署和工业物联网（IIoT）的采用中受益匪浅。IIoT提升了各组件、应用和系统之间的连接性和实时数据共享，从而实现更精准的监控、更快的决策和更严格的控制。

此外，这种高度互联需要电气和系统设计采用新的方法，以确保工业嵌入式系统的可靠性、兼容性和安全性。

工业嵌入式系统中的边缘计算

与传统的集中式云架构不同，工业边缘计算将计算资源分布在整个工厂车间，并将其置于或靠近数据的物理源，从而实现实时决策。通过利用边缘服务器和网关，智能工厂显著降低延迟，提升关键任务应用的响应速度。

在机器人技术、高速质量检测和预测性维护等毫秒甚至微秒级重要领域，依赖双向云通信通常不切实际或不安全。同时，本地化控制即使在网络停机期间也能保持自动化功能。

现代嵌入式边缘架构通常基于异构平台，结合CPU、GPU和专用加速器，在单一系统内管理控制逻辑、信号调理和人工智能推理。制造业边缘计算的例子包括车辆组装中的机器人焊接、用于健康合规的自动化食品加工，以及用于高精度微电子器件布置的表面贴装技术。

虽然将计算能力部署在机器附近使进程更快更稳健，但也带来了显著的复杂性，需要对实时作系统、软件容器和硬件约束进行精心编排。

为管理这一复杂性，工业系统越来越多地通过硬件辅助虚拟化分割硬件资源，使关键任务控制任务和数据密集型AI应用能够在单一平台上运行，而不会干扰性能。

嵌入式平台上的人工智能

由于硬件要求严格，将AI/ML工作负载部署到工业嵌入式系统上比云端执行更具挑战性。这些问题包括有限的电力预算、热管理限制以及确定性、实时执行的需求。因此，这些限制迫使设计者缩小AI模型的规模和复杂度。常用技术包括模型量化（降低数值精度）、剪枝（去除冗余神经连接）以及硬件感知优化，以针对嵌入式平台定制模型。

在大多数工业场景中，人工智能并非旨在取代传统控制方法，而是作为其补充。例如，机器学习在异常检测和复杂传感器融合方面表现出色，而确定性控制循环仍依赖经时间考验的算法。这种混合策略为工程师带来了“两全其美”：洞察力，同时不牺牲系统安全和可预测性。

机器人作为系统层面的嵌入式挑战

工业机器人体现了嵌入式系统、实时计算和人工智能/机器学习的融合。机器人系统将多种功能——如电机驱动、机器视觉、环境感知、网络和安全监控——整合到一个通常分布式的架构中。尽管每个子系统在不同的时序和可靠性约束下运行，但无缝交互至关重要。

受嵌入式处理最新趋势推动，诸如视觉定位和物体识别等关键任务越来越多地由机器人上的控制器执行。这不仅降低了延迟，但代价是软件栈的复杂度增加。

因此，工程师必须谨慎分配所有计算工作负载，以符合功能安全标准，同时保持时间关键控制循环中的严格确定性。

AI驱动系统中的确定性、安全性与认证

人工智能在工业嵌入式系统中的整合挑战了传统的确定性、验证和认证观念。

与传统控制软件不同，机器学习模型表现出非线性且常依赖数据的行为，使得既有方法的验证变得复杂。这在人工智能适应能力与工业环境严格的安全法规之间产生了紧张关系。

为降低这些风险，系统设计者会将人工智能组件与安全关键控制系统分离。这通过空间隔离（不同处理器）和时间隔离（独立执行窗口）实现。

与此同时，行业正在引入运行时监控技术，以监督AI在运行中的行为。这使得系统能够在AI产生异常或可疑结果时，立即启动备份计划——备用机制。

嵌入式系统的核心挑战是确保自适应AI组件和可预测的控制逻辑能够在互联工厂内和谐互动。

生命周期与长期可维护性

工业嵌入式系统本质上是为数十年部署设计的关键任务基础设施。这通常意味着服务寿命为30年或更长——远远超过现代软件框架和库的典型五到十年生命周期。

人工智能/机器学习模型面临更快的淘汰，需要频繁重新训练和重新部署，以适应数据模式的变化。硬件带来了额外的复杂性：虽然工业级组件设计注重耐用性，但底层半导体——处理器、内存和通信芯片组——在10到15年内会逐渐过时。

这种不匹配带来了长期可维护性、网络安全和硬件更换等重大挑战。连接工厂进一步加剧了问题，增加了软件复杂度和更新频率。

为了弥合工业嵌入式系统数十年寿命与软件快速淘汰之间的差距，制造商正诉诸进化韧性。这一概念依赖于三个支柱：

• 模块化软件：这些架构将功能单元解耦，使其能够独立更新或扩展，而不影响系统稳定性。

• 标准化接口：这些接口采用硬件抽象层和开放标准，确保遗留软件与未来硬件迭代保持兼容。

• 安全的空中更新：这些系统实现加密安全的远程维护，保护系统在整个生命周期内免受漏洞侵害。

一个成功的现代工厂不仅在于其初始智能，更在于其内在能够可靠演进、适应并在整个运营生命周期中保持功能的能力。