众厂商谈智能制造的技术市场动向

摘要：智能制造、工业4.0和《中国制造2025》聚焦新一代信息技术和操作技术的融合。本媒体邀请了业内部分领军企业，探讨了智能制造的发展趋势、元器件、测试测量等技术的发展方向。

2016年智能机器前景预测

　　智能机器的各种功能已足够稳定与透明，各企业可以尝试着利用智能机器以创造商业价值。智能机器领域的商业投资将快速增长，其中以收入增长与运营效率为投资重点。

　　到2020年，智能机器将成为30%以上首席信息官的五大投资优先领域之一

　　Gartner研究副总裁暨杰出分析师Whit Andrews，Gartner研究副总裁暨院士级分析师Tom Austin，Gartner研究总监刘轶认为，以下三大发展趋势将促使智能机器未来5年内更广泛、经济和高效地应用在各个领域

　　1.全新处理硬件;

　　2.更强大的算法;

　　3.海量数据。

　　智能机器的种类及其相关商业案例正在不断丰富，这表明了智能机器解决各种工作难题的商机正在真实而快速地增长。有效识别这些机会将大大促进智能机器发展计划的商业投资。

　　预计在5年以上的时间内有望为企业带来最大收益的技术包括：智能顾问、智能机器人、商业无人航空器(无人机)、自动驾驶车辆以及虚拟个人助理。

　　智能机器的使用通常依赖于改变现有的IT系统与工具接口。因此，首席信息官、IT领导者与战略规划部门应提前规划智能机器开发、使用、持续支持与维护的相关成本以及为智能机器部署而变革现有IT基础架构。

　　此外，首席信息官们还需预测一系列组织问题。智能机器由多种资产组成，所有这些资产需要统筹管理。这些资产可能属于不同的所有人，有着与所有人业务系统主要目的相关的不同优先级别。

　　到2020年，首席财务官必须处理由智能机器数据以及“算法业务”衍生的估值问题

　　由智能机器引擎主动收集、交付信息及洞察结果的技术正在促进从人类生成信息资产到机器生成信息资产的转变。而这些资产包括：新内容、分析与业务流程知识本体、知识产权。

　　智能机器将完善和推进被称之为“算法业务”的新型业务模式。

　　这是一种涉及到大量互联、各类关系及动态洞察的经济形态，它基于以算法形式呈现的连接、大数据和新知识产权来支持行动。

　　智能机器技术遍布多个市场，因此没有单独的“智能机器市场”;相反，它是面向广泛应用案例的综合市场。

　　智能机器的崛起与其他发展趋势相辅相成，并必将与这些趋势共同颠覆我们的业务方式。新兴的算法业务即是其中最重要的趋势之一，它将带动能够产生新收入的新业务模式，借助算法充分利用大量与互联和关系有关的大数据的动态洞察结果。此类业务模式与智能机器之间的关系非常密切，它将各种技术与智能机器的服务结合在一起。

　　同时，有关此类服务的知识产权有望产生大量或永久性收入流，因为知识产权可以依法获得专利，从而提升价值。

　　未来5年，首席财务官将面临解决这些新资产结构经济问题的压力。

　　到2018年，全球300多万劳动者将接受“机器主管”的监督

　　监督职责将逐渐转变为基于与产出和客户评价直接挂钩的绩效指标来监督员工的工作。

　　“零工经济”——劳动者为短期合同而展开竞争而非为了薪水工作，正在让企业通过结构化、细分任务等形式获得大量人才。

　　机器主管将直接根据劳动者的业绩数据和自身能力从中获取洞察力，这一功能人类可能无法企及或者无法快速实现。

　　智能机器技术与服务目前已实现了商业化，并展示出部分关键属性，包括：

　　• 轻松应对高度的复杂性与不确定性，并基于学习能力形成假设条件。

　　• 检验这些假设条件，得出具体的概率性结论。

　　• 针对具体任务环境形成超出许多行业观察家所预测到的理解力。

　　机器主管将日益充当决策人的角色，而以往这些决策只能由人类管理者制定。

　　注重绩效评估、激励与支付的商业流程外包商将开发出智能机器“承包管理者”，专门用于评估和监督特殊类别的劳动者。

　　随着智能机器成为分析绩效的主要工具，劳动者绩效评估将变得更加精细。

　　针对此类评估的反应也将随之变得灵活和个性化。

2016年工业4.0技术动向

　　制造业和库存管理正向着智能化过渡。例如低功耗连接、嵌入式处理和嵌入式感测等推动智能化过渡的技术已经在提供低功耗、智能网络互联感测解决方案等领域取得了巨大进步。然而，为了实现工业4.0更加广泛和快速的部署，安全性和可靠性才是最值得关注的问题。诸如湿度、温度和压力感测等多模式感测解决方案经常被集成在许多工业和楼宇自动化系统中。从延长电池使用寿命到最终的能量采集，超低功耗是关键所在。正是因为有了高效的电源管理和信号链技术，我们才得以实现少于1微瓦的待机功率以及低于100nA的睡眠模式电流。包括模拟和数字信号处理器在内的集成式超声波和毫米波感测解决方案能够在流量计量、诊断和很多其它工业应用中提供全新的多模式功能。

工业4.0值得关注

　　智能制造的相关技术趋势

　　英飞凌作为德国工业4.0的创始成员和工业4.0的积极倡导者，与其他成员一起负责工业4.0标准化的制定，特别是工业4.0场景下的核心器件和技术的研发。

　　从技术角度看，智能制造的核心是物联网和服务互联网在工业的应用，所以物联网和互联网的技术趋势会推动智能制造的发展。

　　同时，互联网和物联网在促进智能制造整合价值链的过程中，其核心部分还是为制造过程服务以实现高效率、高质量和高效资源利用。这样制造过程中的人机交互、机器和机器交互、物料和机器交互、机器和环境交互等技术成为必然，并已经逐渐成熟和进行尝试。工业4.0的参考架构和软件模型也已经发布，相信不久就会有基于参考架构的应用实例出现。

　　为了符合个性化制造的要求，产品生命周期管理的系统和设计及制造的系统的结合度现在越来越紧密，这将成为一个趋势。智能化制造还会推动制造大数据分析来更好地为经营决策和质量控制服务。

　　英飞凌的特色技术和产品

　　英飞凌在智能制造领域和工业4.0领域有独到的技术。英飞凌不光有高效能的电机马达驱动芯片、还有微控制芯片、高性能传感器等成熟领先的产品。针对工业4.0，或者更广的物联网环境，我们一直认为安全是一个重要并斟待解决的问题，所以我们开发并提供了世界领先的基于硬件的安全芯片解决方案服务于工业控制安全和物联网安全。

　　例如，针对工业智慧人-机、机-机等接口的发展，我们推出了高精度的3D磁性传感器。通过检测x、y和z方向的磁场，传感器能够可靠地感测三维、线性和旋转运动。所采用的数字I2C接口可在传感器与单片机之间实现快速双向通信。适合于需要快速三维、角度测量或低功耗的应用。

　　最近我们也推出了3D图像传感器，英飞凌全新的传感器新技术不仅帮助3D摄像头实现了具有真实感的成像功能，还能识别手势及面部表情。如在医疗检测仪器中，可帮助医生无需触碰电脑显示屏，查看病人的检测数据;在高级辅助驾驶系统中，可主动获取驾驶员的面部表情，判断驾驶员的精神状态，在驾驶员面露疲倦时，给予及时的警示，当车辆处于即将与其他车辆碰擦的危险时及时刹车，避免交通事故的发生。在工业场景中帮助人通过手势控制机器及虚拟现实应用。

电机需要精确位置控制及电流控制

　　智能制造是一个很大的概念，包含若干的技术应用。从电机控制的角度来看，节能、高效、精准、互通肯定是毋庸置疑的趋势。

　　在伺服控制中，高精度电流和电压检测可提高速度和扭矩控制性能，要求12位及以上的性能的多通道ADC;ADI具有业界领先的ADC技术，包括了隔离ADC产品，它们可以很好地满足高精度控制的要求。ADI可以提供高精度RDC来满足使用旋转变压器的位置检测场合。从优先考虑安全和保护的角度，信号采样和功率器件驱动应采用隔离技术，ADI公司的iCoupler数字隔离器产品可满足高压安全隔离要求。在工业应用的设计中，IC产品需要更长的生命周期和更高的可靠性。普通的交流感应电机向永磁同步电机转变已是大势所趋，要求系统设计师能提供更高效率和更灵活的算法。

本文来源于中国科技期刊《电子产品世界》2016年第2期第13页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。