對于貝加萊，創(chuàng)新，即，通過把握各個垂直行業(yè)用戶的需求，并借助于橫向科技，通過工程（Engineering）集成，解決產(chǎn)業(yè)實際的問題，讓用戶獲得高投資回報。AI就是貝加萊一直持續(xù)關注的橫向科技。貝加萊持續(xù)為AI應用進行基礎設施的打造-聚焦于裝備領域的機器智能化發(fā)展，提供支撐的硬件、軟件及工程解決方案。

　　感知-AI算力集成的機器視覺

　　AI在工業(yè)應用，首先是感知，而視覺則是“多面手”，它能夠進行缺陷識別、測量、定位、讀碼等多種任務，也正在成為制造業(yè)中最為重要的傳感器。貝加萊已經(jīng)推出“集成相機”，即，將鏡頭、光源、相機、處理集于一體。而最新的貝加萊機器視覺，已經(jīng)將AI加速器直接嵌入，進行高算力的本地處理?？梢圆渴鸹谏疃葘W習的本地推理能力-它在增強分析能力的同時，也提供了更快的響應能力。

圖1-AI嵌入的機器視覺

　　這款全新的相機，既有超強算力，也有貝加萊Automation Studio中的工程簡化能力，讓非專業(yè)的工程師也能夠通過“配置”方式快速實現(xiàn)一個機器視覺應用的搭建。

　　它包括以下一些能力：

　　-采用深度學習的文本識別，它無需訓練，不受字體影響（手寫，或在雜亂背景，如紋理或反射的情況）可以進行有效識別。

　　-針對各種環(huán)境下的缺陷檢測，無需手動標定，也不需要不良品圖片，僅需少量良品即可進行訓練。

　　-在通?；谝?guī)則的算法上加入深度學習（如Halcon深度網(wǎng)絡），以獲得更好的產(chǎn)品質(zhì)量。

圖2-集成AI加速的機器視覺

　　如圖2所示的嵌入AI加速器的機器視覺，其算力可達26TOPS，這與最新的蘋果A16智能芯片處于同一量級。

　　OPC UA FX-為AI應用搭建傳輸通道

　　早在2016年，貝加萊即加入TSN的整形器工作組，并與全球工業(yè)通信領域的企業(yè)共同推進TSN技術(shù)發(fā)展?，F(xiàn)在TSN被OPC基金會與5G/Wi-Fi統(tǒng)稱為“OPC UA FX”,(FX,即Feild eXchange，現(xiàn)場層通信)。這項技術(shù)與規(guī)范正是為了應對今天越來越多的全局分析、優(yōu)化任務而準備。運行于邊緣側(cè)、云端的這些AI應用，需要能夠直接的獲得傳感器的信息，作為感知層輸入，并快速的計算分析、反饋給底層執(zhí)行機構(gòu)。OPC UA FX工作組，正是為了這些越來越多的AI級分析和計算任務而構(gòu)造的下一代通信網(wǎng)絡。

圖3-貝加萊全線產(chǎn)品支持OPC UA FX的通信規(guī)約

　　如圖3所示，貝加萊目前在X20、APC系列的控制系統(tǒng)中，均支持OPC UA FX的接口能力，并提供TSN交換機，在分布式I/O系統(tǒng)的總線模塊提供OPC UA/TSN的連接能力。它主要解決AI應用時代的重要問題：

　　1).通過OPC UA實現(xiàn)語義互操作能力，以跨平臺數(shù)據(jù)集成應用；

　　2).信息安全保障，當數(shù)據(jù)要被在多個平臺系統(tǒng)間傳輸時；

　　3).性能卓越，實現(xiàn)高速的傳輸，并支持大帶寬的需求如視頻圖像；

　　4).多業(yè)務流數(shù)據(jù)混合傳輸—這正是AI時代所需的，從現(xiàn)場到云端的數(shù)據(jù)傳輸，以及針對各個領域的信息建模支持。

　　計算-APC4100 高算力可擴展工業(yè)PC

　　在AI工業(yè)應用中，感知、傳輸，再到計算，就有賴于高性能的PLC或PC。在一些對響應要求不高的場合，PLC即可響應。而如果要獲得高算力，則可以采用貝加萊的APC 4100。其可擴展的CPU從Intel處理器賽揚到Core i系列多核處理器，可以運行貝加萊的Hypervisor虛擬控制技術(shù)。支持最大16PCIe的插槽—這意味著可以在其上插入AI加速卡，以提高本地的推理能力，例如英偉達、HALO、Intel等提供的加速卡。

圖4-B&R Hypervisor技術(shù)支撐

　　如圖4，Hypervisor提供了在多核處理器如Core i系列上運行多個操作系統(tǒng)的機制。它包括可以支持Automation Runtime的RTOS，和Windows/Linux的通用操作系統(tǒng)。這使得在多個核心上分別支持不同的應用任務。在Linux任務上，主要針對數(shù)據(jù)類、事件驅(qū)動類的AI任務，或支持Python、Docker這類開發(fā)的應用。

圖5-APC 4100工業(yè)PC

　　APC 4100既可以作為大型的機器或產(chǎn)線的控制系統(tǒng)，也同樣可以作為計算任務的執(zhí)行者，它可以為高性能的本地推理提供支撐，實現(xiàn)控制與計算的融合。

　　X20 Edge-為邊緣側(cè)任務搭建的硬件架構(gòu)

　　在產(chǎn)線級的邊緣側(cè)任務，需要連接數(shù)據(jù)并集成邊緣應用，它需要開放的架構(gòu)，支持本地的AI應用。

　　X20 Edge ，如圖6所示，它是采用基于 ARM 的 CPU，運行Linux操作系統(tǒng)，并支持Python的編程?？梢詫崿F(xiàn)AI、ML、和IIoT算法的容器化環(huán)境。

圖6-X20 Edge邊緣控制器

　　它內(nèi)嵌的OPC UA協(xié)議?？梢耘c云端系統(tǒng)進行快速的連接，也可以自行采用WebAPI、Restful、MQTT來實現(xiàn)這些連接。容器環(huán)境，可以支持外部的容器化應用的運行。

　　執(zhí)行-機器人與智能輸送系統(tǒng)

　　在生產(chǎn)線的執(zhí)行端，除了ACOPOS系列伺服驅(qū)動器，貝加萊的Codian系列機器人、ACOPOStrak/6D智能輸送系統(tǒng)，也將更為智能的提供產(chǎn)線的生產(chǎn)調(diào)度。

圖7-Codian機器人與智能輸送系統(tǒng)

　　ACOPOStrak和ACOPOS 6D的內(nèi)嵌智能路徑調(diào)度，因此，他們本身是一個智能的執(zhí)行體。在任務的需求發(fā)送給他們后，如何獲得最優(yōu)的策略，將由軌道系統(tǒng)的控制調(diào)度算法自行計算，并控制驅(qū)動系統(tǒng)給出控制的電流、相位等信號。

　　工程集成-AIGC編程

　　人們會擔心AI時代的這些技術(shù)會變得復雜，讓工程師花費更大的學習和工程時間消耗于不同的任務之間。而這也是自動化企業(yè)在技術(shù)集成中必須考慮的。而貝加萊的Automation Studio Copilot則基于AIGC的方式為開發(fā)者提供了更為高效的代碼利器。

圖8-Automation Studio Copilot生成式AI編程

　　Copilot與Automation Studio的幫助文件相連，它可以更為廣泛的使用示例代碼和項目模版、以及更多的知識庫資源來為開發(fā)者提供輔助。

　　Automation Studio可以快速的生成自動化的代碼，如ST的代碼，支持代碼的注釋和優(yōu)化，并且，它非常了解貝加萊庫中的自動化系統(tǒng)命名規(guī)則。除此之外，Automation Studio還為AI時代的分布式能力提供了協(xié)作，以及在版本控制方面的增強。

　　感知-傳輸-計算-執(zhí)行的完整應用架構(gòu)

　　這是一個完整的架構(gòu)，在原有的系統(tǒng)升級中，將AI分別嵌入在機器視覺、PC，并通過OPC UA FX實現(xiàn)設備間互聯(lián)、云端/邊緣側(cè)的連接。并在執(zhí)行側(cè)更為智能的機器人與輸送技術(shù)。如圖9所示，貝加萊在整個應用架構(gòu)中，強化了AI的能力。

圖9-更為智能的機器與產(chǎn)線

　　AI對于裝備及產(chǎn)線及應用而言，最為重要的是，它能夠?qū)崿F(xiàn)以下幾個方面的技術(shù)升級：

　　1).通過語音交互來提高機器的“易操作性”—這是大語言模型時代的基本能力；

　　2).視覺的感知，對產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的缺陷識別、機器人智能導引，前者提高質(zhì)量，后者帶來效率和工程的簡化。視覺與機器人、與輸送系統(tǒng)的同步，帶來了整體效率的提升。

　　3).AI的參數(shù)優(yōu)化，對于出廠前的調(diào)試、現(xiàn)場運行的批次后參數(shù)優(yōu)化，能夠帶來良品率的提升，不良品降低帶來的成本下降。

　　總之，AI最大的潛能就在于它能夠構(gòu)建一個“自我迭代”、“更為聰明”的機器。而貝加萊，一直致力于為這樣的機器和系統(tǒng)提供基礎支撐，以及工程化的服務。