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以数据为起点,驱动“智”造未来

--?——gongkong®访赛灵思工业、视觉、医疗、科学(ISM)部门市场总监Chetan Khona

供稿:中国工控网 2019/6/3 9:49:09
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工业4.0时代,工业物联网正在迅速推动着制造业变革。2019年5月21日,恰逢赛灵思首次举行全球工业物联网研讨会期间,赛灵思工业、视觉、医疗、科学(ISM)部门市场总监Chetan Khona先生来到中国,首次与中国媒体就ISM部门的市场发展及布局进行了分享。“赛灵思的使命?#24688;?#25171;造灵活应变、万物智能的世界’,而我所在的部门是要打造灵活应变、万物智能的工厂、医院和城市。”Chetan说?#39304;?/p>

 赛灵思工业、视觉、医疗、科学(ISM)部门市场总监Chetan Khona

2019 财年是赛灵思年度收入创纪录的一年,据介绍,2019财年赛灵思收入同比增长24%,达到了30亿美元。其中,工业和医疗部门占到总收入的27%。Chetan表示:“我们的收入绝大多数是来自亚洲,包括中国、日本?#25512;?#20182;亚洲国家,其中工业和医疗部门占到收入的1/4,而我所在的部门也是赛灵思的第四大业务部门。”

新业务?#27426;?#39537;动

众所周知,赛灵思是一家极具创新性的企业,作为半导体工?#21344;?#26415;的领跑者,在其35年的历史中,赛灵思推出了一项又一项的第一:第一个FPGA、第一个嵌入式处理器的FPGA和第一个2.5D 芯片和第一个自?#35270;?#25216;术加速平台?#21462;hetan表示:“我们在全球拥有60多项行业第一,专利数达4000多个,无论是在商业上还是技术上,赛灵思都是一家创新性十足的企业。”

一直以来,赛灵思都以FPGA的发明者而著称,但是如今驱动赛灵思在工业领域发展的却是 Zynq SoC。这一点正体现在赛灵思的营收报告上,在Zynq和Zynq UltraScale+ SoC投产之后,ISM部门的营收得到了显著提速,达到了2.5倍。

在工业界,IT和OT融合正成为大势所趋,但这个融合的过程非常复杂,不仅要在软件和?#24067;?#19978;进行开发,云的开发者也需要收集这些信息。但是如果所有的人都选用不同的处理架构、操作系统和连接标准,对云开发者来说就存在一定的困?#36873;?#27492;时就需要一个公共的架构?#25512;?#21488;,帮助开发者迅速便捷的开发。

“这就是为什么客户首选Zynq和Zynq UltraScale+ SoC的原因,因为我们能够提供一个共性化的平台。Zynq SoC中的Arm系统能够为云开发提供服务,同时还能提供IT和OT的支持,以及FPGA的定制化。”Chetan介绍?#39304;?/p>

对于工业和医疗行业的客户来说,尺寸、价格和产品生命周期的耐用性尤为重要,而赛灵思的SoC产品能够为他们提供更高的附价值。凭借在质量和可靠性方面的卓越表现,赛灵思获得了客户的一致认可。Chetan表示:“让我们引以为豪的是产品的最低生命周期,赛灵思为客户提供的产品最低都能保证15年的生命周期,甚至可以达到20年或更长。”

数据爆炸时代的到来

近年来,“数据”一词在各种媒体上频频出现,而?#20197;?#26469;越被人们所重视。在信息为王的经济发展时期,数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。工业物联网作为下一代工业革命的代表,伴随着大数据的加入也将带来无穷的机遇。那么,数据在工业物联网中的重要性体现在哪里?如何才能?#34892;?#21033;用数据?Chetan给出了他的解读。无论是工业还是医疗领域,数据都呈?#30452;?#28856;式的增长,因此如何使用这些数据已经成为了亟需解决的问题。“我们的战?#38498;?#24515;就是帮助客户尽可能高效的利用数据,并获得相应的成果。”

 

对于工业领域来说,数据具有以下优势:第一,预测性维护,能够?#34892;?#38477;低工厂停工时间,帮助客户提高盈利;第二,资产分析,能够更好的了解客户的购买习惯,从而创造新的收入流;第三,连接性,连接性是物联网的基础。

?#20808;唬?#29289;联网时代,数据能够带来更多的益处和优势,但是任何事物?#21152;?#21452;面性,大量的数据背后往往会涉及到客户加工的隐私性,如果处理不当则可能带来安全性问题。另外还有影响安全性的时延和响应能力问题。

据Chetan介绍,赛灵思的解决方案遵守全球标准进行数据保护,赛灵思不仅提供对软件方面的保护,?#37096;?#20197;针?#26434;布?#26041;面进行保密升级。赛灵思提供的软件+?#24067;?#35299;决方案,能够?#34892;?#36991;免数据所带来的安全隐患。

三大战?#36234;?#20915;方案

为了应对数据时代带来的挑战,赛灵思也提出了三大战?#36234;?#20915;方案:一是堆栈?#27426;?#26159;Alveo加速器卡;三是边缘和云的合作。通过三大解决方案,赛灵思可以在工业、医疗和物联网领域为客户打造独有的竞争优势。

• 堆栈

Chetan表示,赛灵思是一家半导体制造企业,但是为了满足工业物联网和医疗物联网的需求,赛灵思可以提供全套的、一系列的解决方案。

工业和医疗应用的物联网趋势增加了嵌入式系统的复杂性,在嵌入式系统中,加速低成 本产品推向市场的唯一可扩展方法是平台方法。赛灵思针对此类系统架构的构建提供三大要素:

1、赛灵思 SoC 产品组合结合了通用处理子系统与可编程逻辑,实现可定制功能,以?#35270;?#24191;泛的工业和医疗应用;

2、赛灵思工业和医疗物联网解决方案堆栈为功能安全、网络安全、控制、通信、视觉处理、混合关键型软件、机器学习和边缘分析提供解决方案,支?#20013;?#20110;10ns的实时决策;

3、赛灵思可提供高性能、低时延、基于神经网络或传统机器学习的解决方案。赛灵思独?#20197;?#24179;台上提供业界一流的AI解决方案,以应对严格的长生命周期要求和?#37327;?#26465;件下的极端温度,?#23186;?#20915;方案是基于对深鉴科技的并购来实现的。

“赛灵思并不是所有领域的专家,所以我们也会使用非常广泛的生态系统当中的专业技术和知识能力,帮助客户获得他们所需要的解决方案。”Chetan说?#39304;?/p>

• Alveo加速器卡 

赛灵思Alveo加速器卡不是一个芯片,是集成的开发板。利用Alveo,客户在运行实时机器学习推断以及视频处理、基因组学、数据分析等关键的数据中心应用时,有望以?#31995;?#26102;延实现突破性的性能提升。目前赛灵思正与客户进行相关领域的研究,例如机器人运动所涉及的人机协作,用Alveo加速器卡一台PC就可以控制8个机器人,这样可以?#34892;?#25913;观工厂架构和运行。

• 边缘与云协作

对于工业和医疗物联网行业的客户来说,最大的挑战是延时高、传输需求大,这意味着客户需要花?#36805;?#22810;的时间和精力进行数据传输。赛灵思提供的解决方案是与亚马逊云服务进行合作。Chetan Khona表示:“在亚马逊的Greengrass框架下使用它的功能,可以?#35328;?#31471;移动到边缘。通过这种方式,系统在运行时能够大大减少数据传输,延时能够?#34892;?#38477;低。除了亚马逊,赛灵思也与阿里云、Microsoft Azure、谷歌、IBM等进行相关合作,目的就是最大化帮助客户减少数据传输时间。”

工业领域产品路线图

据介绍,赛灵思最新产品ACAP将在2019年下半年正式发货。与ACAP相应推出的还有Versal系列,Versal旗下拥有6个子系列,包括今年推出的Versal AI Core 系列和Versal Prime(基础版)。但在工业领域应用最重要的是AI Edge,对于工业和医疗行业物联网来说,用户更多的是要求尺寸小、功耗低。其中,功耗最理想需要低于5瓦,最小要低于10瓦,在这方面AI Edge便能够达到要求,而且能够提供非常好的机器学习?#25512;?#20182;人工智能工业领域的应用。

当下,万物皆连网的时代已经到来,“工业”和“互联网”两种思维的碰撞和结合,正产生不可思议的新力量,也预示着新生态时期的到来。面向未来,赛灵思会谨守?#20449;擔中?#20026;客户提供卓越的产品和解决方案,为物联网时代贡献力量。

审核编辑(王妍)
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