„Edge AI“ tampa standartiniu pramoninio skaičiavimo reikalavimu
„Neousys Technology“ pastebi aiškų pokytį, kaip pramonės klientai vertina skaičiavimo platformas. „Edge AI“ nebėra skirta tik autonominėms transporto priemonėms, gynybos sistemoms ar kitoms didelio našumo taikymo sritims. Gamintojai vis dažniau pageidauja dirbtinio intelekto išvadų atlikimo galimybių tiesiogiai kompaktiškuose pramoniniuose kompiuteriuose, kurie anksčiau buvo naudojami duomenims rinkti, valdymui ar žmogaus ir mašinos sąsajoms.
„Neousys“ prognozuoja, kad su „Edge AI“ susijusios pajamos 2026 m. per metus padidės 10–20 procentų. „Edge AI“ kompiuteriai jau sudaro maždaug 40 procentų bendrovės produktų asortimento, į kurį įeina pramoniniai kompiuteriai be ventiliatorių, GPU pagrįstos sistemos ir atsparūs specialios paskirties kompiuteriai.
Pramonės automatizavimo požiūriu šis pokytis yra reikšmingas, nes dirbtinis intelektas priartinamas prie mašinos lygmens. Užuot nuolat perdavusios didelius kiekius neapdorotų duomenų centralizuotiems serveriams, pramoninės sistemos vis dažniau gali vietoje apdoroti atrinktą informaciją ir reaguoti per gerokai trumpesnį laiką.
Gamyklų sauga – praktiškas pramoninio dirbtinio intelekto taikymo pradžios taškas
Viena įtikinamiausių taikymo sričių yra gamyklų saugos stebėjimas. „Neousys“ ir jos partneriai neseniai pademonstravo dirbtiniu intelektu pagrįstą sistemą, naudojančią „NVIDIA Jetson“ technologiją, kad nustatytų į pavojingas zonas patenkančius darbuotojus ir generuotų perspėjimus realiuoju laiku.
Šis taikymas parodo, kur „Edge AI“ gali suteikti praktinį pranašumą. Saugos sistema ne visada gali priklausyti nuo debesijos ryšio ar nuotolinio apdorojimo. Vietinis išvadų atlikimas leidžia kameroms ir skaičiavimo aparatinei įrangai aptikti įvykius šaltinio vietoje, sumažinant ryšio reikalavimus ir galimai sutrumpinant reakcijos laiką.
Tačiau dirbtinis intelektas neturėtų automatiškai pakeisti įprastų saugos sistemų. Taikant sprendimus, susijusius su personalo apsauga, dirbtiniu intelektu pagrįstas aptikimas paprastai turėtų papildyti nusistovėjusias saugos grandines, blokiruotes, avarinio stabdymo funkcijas ir sertifikuotas saugos valdymo architektūras, o ne tapti vieninteliu apsaugos sluoksniu.
Puslaidininkių gamyba kuria didelę paklausą
Puslaidininkių gamyba yra dar viena svarbi augimo sritis. „Neousys“ nurodė, kad gaminiai, naudojami plokštelių gamybos įrangoje, sudaro maždaug 10 procentų visų jos pajamų, o bendrovė tiekia įrangą dviem didžiausioms pasaulio liejykloms.
Šiai rinkai reikalingos kompaktiškos skaičiavimo platformos, galinčios apdoroti mašininės regos, patikros, duomenų apdorojimo ir įrenginių valdymo užduotis. Dirbtinio intelekto išvadų atlikimas gali būti ypač vertingas, kai patikros sistemoms reikia analizuoti vis sudėtingesnę vaizdinę informaciją neperduodant kiekvieno vaizdo į centralizuotą infrastruktūrą.
Bendresnė tendencija – paskirstyto intelekto diegimas gamybos įrenginiuose. Todėl pramoniniai kompiuteriai iš įprastų valdymo ir duomenų rinkimo platformų virsta skaičiavimo mazgais, galinčiais palaikyti regos algoritmus, dirbtinio intelekto modelius ir įrenginių analitiką realiuoju laiku.
Dirbtinio intelekto infrastruktūra plečia pramoninių kompiuterių vaidmenį
Dirbtinio intelekto duomenų centrų plėtra kuria netikėtą kompaktiškų pramoninių kompiuterių taikymo sritį. Pranešama, kad „Neousys POC-700“ serijos sistemos serverių gamintojų naudojamos kaip aušinimo skysčio paskirstymo įrenginių valdikliai.
Šios sistemos stebi tokius parametrus kaip temperatūra, vandens slėgis ir srautas stovo viduje bei tarp stovų įrengtoje aušinimo infrastruktūroje. Šis taikymas rodo, kad pramoninis skaičiavimas neapsiriboja gamyklomis.
Dirbtinio intelekto serveriams sukuriant vis didesnes šilumines apkrovas, aušinimo infrastruktūra vis labiau priklauso nuo nuolatinio stebėjimo ir valdymo. Kompaktiški pramoniniai kompiuteriai gali užtikrinti lokalų duomenų rinkimą, ryšį ir priežiūros funkcijas šiose paskirstytose sistemose.
Autonominės transporto priemonės susieja automatizavimą su „Edge AI“
„Neousys“ taip pat plečia veiklą autonominių mobiliųjų robotų, automatizuotai valdomų transporto priemonių ir kitų autonominių transporto priemonių taikymo srityse. Azijoje vykdomi projektai apima lauko pristatymo sprendimus, o kitos taikymo sritys – žemės ūkį, teisėsaugą ir įtariamųjų sekimą.
Ryšys su pramonės automatizavimu yra akivaizdus. Autonominėms mašinoms vietoje reikia apdoroti aplinkos suvokimo, navigacijos, jutiklių duomenų suliejimo, ryšio ir sprendimų priėmimo užduotis. Perkėlus šias funkcijas arčiau transporto priemonės, sumažėja priklausomybė nuo centralizuotos skaičiavimo infrastruktūros.
Reguliavimo pokyčiai gali dar labiau paspartinti šios rinkos augimą. Šalims kuriant autonominių pristatymo transporto priemonių reglamentavimo sistemas, gali didėti pramoninio lygio skaičiavimo platformų, galinčių veikti ne kontroliuojamoje gamyklos aplinkoje, paklausa.
Gynyba tampa svarbiu augimo veiksniu
Šiuo metu gynybos taikymo sritys sudaro maždaug 20 procentų „Neousys“ pajamų, o iki 2026 m. pabaigos ši dalis turėtų pasiekti apie 25 procentus.
Bendrovė tiekia skaičiavimo platformas dronų gamintojams ir sistemų integratoriams, kuriantiems be įgulos naudojamas antžemines transporto priemones. Šioms taikymo sritims paprastai reikia atsparaus skaičiavimo, vietinio apdorojimo, plataus įvesties ir išvesties sąsajų pasirinkimo bei veikimo sudėtingomis aplinkos sąlygomis.
Inžineriniu požiūriu gynybos taikymo sritys taip pat pabrėžia aparatinės įrangos ilgaamžiškumo ir platformos stabilumo svarbą. Lauko sistemose naudojamiems pramoniniams kompiuteriams dažnai reikia ilgesnio gaminių prieinamumo ir nuspėjamų aparatinės įrangos konfigūracijų, palyginti su įprastomis komercinėmis skaičiavimo platformomis.
Naujos kartos „Intel“ platformos gali perkelti dirbtinį intelektą į mažesnes sistemas
„Neousys“ rengia gaminius, pagrįstus naujos kartos „Intel Nova Lake“ platforma; pirmasis jų pristatymas galėtų įvykti 2027 m. pirmąjį ketvirtį.
Svarbiausia techninė naujovė – platformoje integruotos neuroninio apdorojimo galimybės. Specializuoti NPU ištekliai gali leisti mažesniems, konkrečioms užduotims skirtiems dirbtinio intelekto modeliams veikti vietoje, nereikalaujant tokio lygio GPU aparatinės įrangos, kokia tradiciškai siejama su dirbtinio intelekto užduotimis.
Tai gali reikšmingai paveikti pramonės automatizavimą. Daugeliui pramoninių taikymo sričių nereikia didelių generatyvinio dirbtinio intelekto modelių. Joms reikia palyginti kompaktiškų išvadų modelių objektams aptikti, anomalijoms atpažinti, klasifikuoti, prognozinei patikrai atlikti ar įrenginiams stebėti.
Todėl mažesni skaičiavimo reikalavimai gali padaryti dirbtinį intelektą praktiškai pritaikomą gerokai platesniame PLC gretimų ir IPC pagrįstų sistemų spektre.
Sveikatos priežiūra – kita plėtros galimybė
„Neousys“ planuoja 2027 m. pradėti veiklą sveikatos priežiūros taikymo srityse, daugiausia dėmesio skirdama dirbtiniu intelektu pagrįstam medicininių vaizdų apdorojimui, pacientų stebėjimui ir su priežiūra susijusioms taikymo sritims.
Bendrovė ketina šiose rinkose taikyti vaizdų apdorojimo, dirbtinio intelekto skaičiavimo ir atsparaus skaičiavimo pakraštyje technologijas. Sveikatos priežiūra taip pat pasižymi kitokia komercine aplinka, nes įrangos gaminių ciklai paprastai yra ilgesni, o trumpalaikiai ekonomikos svyravimai jai gali daryti mažesnę įtaką.
Pramoninių kompiuterių gamintojams ši diversifikacija yra strategiškai svarbi. Tos pačios aparatinės įrangos technologijos, naudojamos mašininei regai ir pramoniniam stebėjimui, gali būti pritaikytos kitose aplinkose, kuriose reikalingas nuolatinis vietinis apdorojimas ir ilgalaikis aparatinės įrangos prieinamumas.
Pramonės automatizavimas juda paskirstyto intelekto link
Svarbiausia „Neousys“ plėtros išvada nėra vien dirbtiniu intelektu aprūpintų pramoninių kompiuterių augimas. Gilesnis pokytis – laipsniškas skaičiavimo intelekto paskirstymas visoje pramoninėje sistemoje.
Tradicinės automatizavimo architektūros dažnai atskirdavo valdymą, vizualizaciją, duomenų rinkimą ir aukštesnio lygio analitiką į gana atskirus sluoksnius. „Edge AI“ silpnina šį atskyrimą. Vienas pramoninis kompiuteris dabar gali atlikti vaizdų apdorojimą, dirbtinio intelekto išvadų atlikimą, protokolų ryšį, duomenų rinkimą ir taikomojo lygmens sprendimų palaikymą.
Tai nereiškia, kad centralizuotos sistemos išnyks. Tikėtina, kad pramoninės architektūros taps labiau paskirstytos, o kiekvienas skaičiavimo sluoksnis apdoros užduotis, geriausiai atitinkančias jo skaičiavimo galimybes, delsos reikalavimus ir patikimumo apribojimus.
Inžinerinis požiūris: dirbtinio intelekto diegimas turi atitikti taikymo sritį
Augimo rodikliai įspūdingi, tačiau pramoninio dirbtinio intelekto diegimas neturėtų būti vertinamas vien pagal įdiegtų dirbtiniu intelektu aprūpintų kompiuterių skaičių.
Naudingesnis inžinerinis klausimas – ar vietinis dirbtinis intelektas išsprendžia konkrečią veiklos problemą. Tokios taikymo sritys kaip darbuotojų aptikimas, optinė patikra, autonominė navigacija ir įrenginių stebėjimas turi aiškias priežastis naudoti išvadų atlikimą pakraštyje.
Priešingai, dirbtinio intelekto pridėjimas prie pramoninio valdiklio neapibrėžus konkrečios užduoties gali padidinti sistemos sudėtingumą, nesukuriant išmatuojamos veiklos naudos. Todėl prieš pasirinkdami „Edge AI“ platformą inžinieriai turėtų įvertinti apdorojimo reikalavimus, delsą, tinklo architektūrą, modelio gyvavimo ciklą, šiluminę konstrukciją, kibernetinį saugumą, techninės priežiūros procedūras ir aparatinės įrangos prieinamumą.
Kryptis vis dėlto aiški. Pramoniniai kompiuteriai iš pasyvios duomenų apdorojimo įrangos virsta paskirstytomis skaičiavimo platformomis, galinčiomis vietoje interpretuoti informaciją ir palaikyti spartesnį sprendimų priėmimą mašinos lygmeniu.
Rinkos perspektyvos
„Neousys“ pranešė, kad 2026 m. pirmojo pusmečio pajamos siekė maždaug 1,14 mlrd. NT$, o tai reiškia 36 procentų augimą per metus. Bendrovė tikisi, kad visų 2026 m. pajamos, palyginti su 1,64 mlrd. NT$ 2025 m., padidės maždaug 40 procentų, taip pat siekia dviženklio augimo 2027 m.
Tikimasi, kad „Edge AI“, gynyba, išmanioji gamyba ir paklausa JAV rinkoje išliks svarbiais augimo veiksniais.
Platesnei pramonės automatizavimo rinkai reikšmė peržengia vieno gamintojo ribas. Efektyvėjant dirbtinio intelekto išvadų atlikimui ir tobulėjant pramoninio skaičiavimo platformoms, dirbtinio intelekto funkcijos tikėtina atsiras vis mažesnėse mašinose ir valdymo sistemose.
Todėl kitas pramonės automatizavimo etapas bus ne vien susijęs su didesnio įrenginių skaičiaus prijungimu. Jis vis labiau apims atskirų mašinų aprūpinimą pakankamu vietiniu intelektu, kad jos galėtų realiuoju laiku interpretuoti aplinką ir veikti pagal aktualią informaciją.
