研华许杰弘：双向奔赴，Edge AI正在与产业深度融合

智能化时代的计算模式已经发生巨变，其演变环节可以大致归纳为大型机、MAC&PC、服务器、终端+云存储、云端智能以及时下最为热门的边缘智能。如果说云计算出世前的计算模式是智能化时代的地基，那么云计算和边缘智能则是实现和落地智能化应用的重要桥梁。

面对K型经济环境和物联网应用碎片化属性的双重影响，Edge AI赋能各大产业后，是否能够挖掘更多的上升通道和增长曲线？对此，中国工控网与研华（中国）嵌入式物联网平台事业群总经理许杰弘进行了深度对话，从不同的视角呈现企业在边缘智能中的技术发展与应用，为推动全球各领域边缘人工智能落地起到借鉴和参考价值。

研华（中国）嵌入式物联网平台事业群总经理 许杰弘

Edge AI 正与新兴领域深度融合

与其说物联网是一个伟大的产业，倒不如将它定义为一项技术手段。从元宇宙的技术结构划分，这种特质就更为明显，应用落地才是物联网作为技术能力的终极奥义。

咨询机构Gartner曾预测，到2025年将有75%的数据产生在边缘侧，正因如此，在物联网包含的所有技术群中，大数据引发的计算模式革新——边缘计算则是推动物联网在各行业落地的关键要素。庞大的数据量配合着AI算法和模型的逐渐成熟，我们可以合理预见，接下来各行业对边缘AI的软硬件与解决方案需求将会迎来爆发式增长。

许杰弘表示：“研华科技作为嵌入式领域的先行者，快速洞察市场需求，不断创新嵌入式技术及软件增值服务，Edge AI现已成为研华科技重点布局方向之一，为加强AI对产业的赋能，研华在网关、软件、云平台等从端到云的各个环节不断发力，围绕着Edge AI研发了一系列的软硬件产品，如：加速AIoT智能应用开发的Edge AI Suite套件，用于垂直产业并兼容于各种操作系统的AI边缘运算处理器、可集成到现有嵌入式板卡、系统的Edge AI加速模块以及WISE-DeviceOn物联网平台管理软件。从产业应用出发，提供弹性部署方案、完整的生态服务来精准匹配工业企业的数字化转型需求。”

“目前，新能源、工业机器人、医疗和储能等领域的智能联网是我们比较看好的市场，也是持续努力的方向。虽然近年经济下行、不少产业需求出现下滑，但以新能源为例：部分企业的智能网联化的程度比例不高，我们认为其未来三到五年需求量和智能化程度会持续增长，将Edge AI应用拓展到新能源的高端市场会成为研华科技在当下新能源领域最重要的事情之一。除了提供硬件客制化服务外，研华科技最新研发的Jelina物联网软硬件管理平台可以帮助客户补充OTA的不稳定及固网不顺畅时出现的问题，进行远端设备维护。而在充电桩智能化的部分，研华科技在欧美及国内市场也都已经做好了充分的准备，在太阳能、储能行业，研华科技目前出货量均已达万套。”许杰弘说到。

除了在新能源领域，工业机器人、AGV、AMR等工业终端产品在完成基础运动能力和操作动作搭建之后，未来的发展会聚焦于智能化。从装机量来看，2021年，中国工业机器人新增装机量达到21万台，同比增长20%，在亚洲市场占比超过2/3。在疫情反复和人工成本持续提升的情况下，这种高趋势将会继续保持，机器换人的智能化趋势也决定了企业不仅需要在人工层面替换，还需要重点兼顾整个智能工厂的连接。所以，作为智慧工厂的典型设备，工业机器人将会是Edge AI下一个端侧应用的重要市场。

在传统的医疗核心行业，呼吸机、X光片影像、医疗手术机器人等高阶影像设备也出现对AI技术及高性能运算的需求，研华科技提供的边缘AI方案不仅协助客户进行视频及图形处理，同时也降低本地及云端的训练成本。许总介绍，最近的人脸识别项目中，研华帮助客户适配平台仅2周时间就进行了技术的突破。

聚焦Edge AI，实现云、边智能协同

云端市场的饱和促进了边缘市场的蓬勃发展，云边结合协同是产业公认的大趋势。

对于企业来说，云、边市场两手抓会使得应用匹配度和灵活性更高，但是这也要求企业的抗风险能力极强。许杰弘表示：“研华科技很早开始就在布局云端，从PaaS到SaaS的服务已经做到了一定的程度。所以，在四年前我们把更多的精力转向了边缘侧，做出这个决定是基于我们深度的考量。首先，物联网的大部分应用还是在边缘侧，其次研华科技本身就拥有很多相关的优质客户群。回头看，经过这几年的发展，我们的业绩也成倍增长，说明我们的策略实施正确。”

许杰弘补充到：“从研华科技的Edge AI业务来说，英伟达、英特尔、AMD、ARM等一些半导体厂商都是非常优质的合作伙伴，在这个基础上，我们的Edge AI产品在算力、算法上可以给到客户更多的选型。并且，在云端和边缘侧，研华科技都可以根据客户需求提供我们自研的AI模型、训练、算法以及开发包。”

工控网认为，研华科技在云端和Edge AI上提供的技术和产品能力正是SI（系统集成商）和大部分对应终端用户所需的。云端和Edge AI的出现表面上看是对各大产业的赋能，但是本质上大大减轻了下游的开发难度，缩短了方案和终端产品的上市周期，这一点对于SI和终端用户抢占市场是十分重要的。

采访中，许杰弘也重点提到了相关观点，他表示无论是做边缘智能还是云端智能，研华科技最大的优势是知道客户的应用在哪里，协助客户加速产品和方案落地，同时根据不同客户应用和市场应用，开发更多符合产业和客户需求的Edge AI 软硬件工具和产品。

专注服务的价值，与客户同心共赢

根据工控网观察，由于物联网的应用碎片化且场景挖掘难度较大，所以自上而下的发展体系已经证实是符合产业逻辑和解决客户痛点的重要途径，企业则需要从发展体系中不断洞察场景需求和客户痛点。对于这一点，许杰弘认为，接下来的几年内，企业所面临的一个挑战是成本和价格上的沟通，在经济下行的当下，很多企业承担风险的能力稍显薄弱，特别是部分企业的需求也进行了调整。

经过对行业的研判，笔者认为这种调整看似是量的调整，其实是需求和服务的深度挖掘。

对此，许杰弘重点强调：“我们在做的其实更像是一个服务的生意，更准确点是做技术服务，这个服务会深入到客户在产品需求、产品设计、产品验证等多方面，甚至是在高稳定性的设备系统所需的全生命周期，所以我们很多客户的研发团队跟我们的团队几乎是深度绑定在一起的。并且，客户会经常来咨询我们的实现方式，我们也会从客户的痛点中了解到特定的服务需求，这就是我们在服务中与客户实现的双向奔赴。”

无论是边缘计算还是AI，在全球市场发展的进程来看，仍然是一个新兴领域，对于很多下游集成商和终端企业来说，更为贴心的服务会帮助他们对产业理解的更深、跑得更快。许杰弘也表达出对国内市场的信心，他认为，相比于国外，国内对新科技的接受度是迅速和广泛的，大家总能在原生技术的基础上衍生出多样的场景和应用；但是，国内的企业过于在意成本和性价比，其实大家需要慢慢去适应AI带来的高质量市场，去重新定义成本避免产业内卷，这样才能形成一个良好的大循环。

在采访的最后，许杰弘表达了他对AI的期待：“AI是革新时代的一项重要技术，你会发现人们开始越来越依赖AI提供的建议和参考，甚至是一些决策性和自动化解决方案。因为AI的快速发展，它已经自动改善了人们生活、生产和经营的模式，未来会更具深度地嵌入到生活、生产的各个要素里。”

AI是科技新时代的伟大标志，而Edge AI是真正深入产业的智能化技术。研华科技正在用实践验证深入应用领域、解析场景、完善服务、建立完整的生态闭环的发展逻辑是Edge AI实现产业智能化的最优解之一。

（来源：研华科技，撰稿：中国工控网）