英特爾 聯(lián)想：中國消費電子制造數(shù)字化轉型白皮書

2023序言 1第一章消費電子制造行業(yè)綜述 2 3市場規(guī)模 3產(chǎn)業(yè)鏈及生態(tài) 4第二章消費電子制造數(shù)字化轉型：未來展望 6主要挑戰(zhàn) 6歷史機遇 7轉型方式 8 12 23 IntelBrochure3消費電子產(chǎn)品市場需求持續(xù)增長，促進了我國消費電子行業(yè)快速發(fā)展。但是2022年隨著全球通脹、疫情等國作為全球重基地，個性化需求和泛智能終端的著制造商不斷優(yōu)化生產(chǎn)效率、提升柔性化生說，在研產(chǎn)供銷服等環(huán)節(jié)的智能化升級聯(lián)想集團作為全球領先的ICT企業(yè)及位列《財富》世界500強企業(yè)，在消費電子產(chǎn)品制造領域已有30多年的行業(yè)積國共有4個生產(chǎn)基地，從自主研發(fā)的哪吒線、水GIoT自動化組裝不斷沉淀打磨，再通過模塊化的方案梳制到上游企業(yè)乃至其他行業(yè)伙伴的實際應用場，雙方團隊多次探討工業(yè)制造的發(fā)展趨場景需求的智能設備，聯(lián)合雙方生態(tài)點的智能化解決方案。借此機會，希望合作，為消費電子產(chǎn)品制造行業(yè)乃至區(qū)大客戶商用智能設備事業(yè)部總經(jīng)理11行業(yè)通信設備工業(yè)行業(yè)廣播電視設備工業(yè)行業(yè)業(yè)行業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)行業(yè)通信設備工業(yè)行業(yè)廣播電視設備工業(yè)行業(yè)業(yè)行業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)家電制造工業(yè)行業(yè)儀器工業(yè)行業(yè)子工業(yè)專用設備工業(yè)行業(yè)業(yè)業(yè)子信息機電產(chǎn)品工業(yè)行業(yè)子信息專用材料工業(yè)行業(yè)電子信息產(chǎn)業(yè)，是指為了實現(xiàn)制作、加工、處理、傳播或接收信息等功能或目的，利用電子技術和信息技術所從事的與電子信息產(chǎn)品相關的設備生產(chǎn)、硬件制造、系統(tǒng)集成、軟件開發(fā)以及應用服務等作業(yè)過程的集合。其具體可細分為投資類產(chǎn)品、消費類產(chǎn)品以22近一個世紀來，全球電子信息制造產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了多次大規(guī)模轉移，不僅是遷出國電子信息產(chǎn)業(yè)升級和向知識密集型高附加值產(chǎn)業(yè)發(fā)展的結果，也成為了遷入國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)近一個世紀來，全球電子信息制造產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了多次大規(guī)模轉移，不僅是遷出國電子信息產(chǎn)業(yè)升級和向知識密集型高附加值產(chǎn)業(yè)發(fā)展的結果，也成為了遷入國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的契機?？v觀全球電子信息產(chǎn)業(yè)，遷移路徑基本從歐美轉向亞太。20世紀90年代，歐洲、美國、日本等發(fā)達國家將資本密集型和技術密集型產(chǎn)業(yè)轉移到了“亞洲四小龍”和中國。進入21世紀后，由于中國國內(nèi)勞動成本上升等影響因素，利潤低、技術含量低、勞動密度高的中后端產(chǎn)業(yè)當前全球電子信息制造業(yè)分布呈現(xiàn)出明顯的價值鏈分工態(tài)勢。美國、歐洲等發(fā)達國家經(jīng)濟體仍在電子信息產(chǎn)業(yè)占主導地位，繼續(xù)保持技術開發(fā)和產(chǎn)品設計領域的優(yōu)勢。日、韓以電子元器件、半導體為主。中國、印度、東南亞等新興經(jīng)濟體由于生產(chǎn)能力和工藝水平的持續(xù)上升，在全球電子信息產(chǎn)業(yè)中的地位不斷上升，逐漸向知識密集的高端環(huán)節(jié)升級。其中，中國提供以通信設備、電子元器件、互聯(lián)發(fā)展歷程及現(xiàn)狀產(chǎn)產(chǎn)業(yè)轉移高端美國及部分歐洲國家標準、品牌，新/核心產(chǎn)器中端韓國、新加坡、臺灣集成電路等部分關鍵元器件及新產(chǎn)品和高端產(chǎn)品的生產(chǎn)低端勞動力密集的發(fā)展中國家和地區(qū)一般元器件的生產(chǎn)、整機的加工和組裝集成電路、關鍵元器件、消費電子計算機高端產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)轉移近年來，在移動互聯(lián)網(wǎng)技術不斷發(fā)展、消費類電子產(chǎn)品制造水平提高和居民收入水平增長等多重因素的驅動下，全球消費電子行業(yè)呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢，其中中國市場占比在四分之一左右。2021年，全球消費電子市場實現(xiàn)營地緣經(jīng)濟政治等外界因素影響，消費電子產(chǎn)品市場整體市場增速相對放緩，但未來隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬現(xiàn)實、新型顯示等新興技術與消費電子產(chǎn)品的融合，將會加速產(chǎn)品更新迭代，催生新的產(chǎn)品形態(tài)，推動消費電子33對裝、包裝對裝、包裝息行業(yè)收入規(guī)模達到236279.3億元人民幣，比上年增長141285.3億元人民幣，比上年增長14.7%，占2021年國民生產(chǎn)總值的12.4%。全行業(yè)整體運行呈現(xiàn)前高后穩(wěn)態(tài)勢，電子信息制造業(yè)行業(yè)增加值增速連續(xù)10年高于工業(yè)增加值增速。電子信息制造業(yè)對于固定資產(chǎn)的投資增速亦遠高于整體制造業(yè)水平。整體來看，在近兩年疫情沖擊、世界經(jīng)濟貿(mào)易形勢不穩(wěn)定的影響下，電子信息制造業(yè)逆勢增消費類電子產(chǎn)品如前文所述，主要指計算機類、通信類以及既包括了傳統(tǒng)電腦、相機、音響等，產(chǎn)品 其他消費電子產(chǎn)品由于消費類電子產(chǎn)品種類繁多且多具有差異性，消費類電子制造業(yè)細分產(chǎn)業(yè)鏈也有所差異，但根據(jù)整體情況以及產(chǎn)品制造流程，B機加工設備 精雕機等) 貼裝機 綁定設備 COG+FOG 焊接組裝機 AOI44前段主要是電子元器件和電器產(chǎn)品的生產(chǎn)制造，其中包括，索尼、LG等公司提供攝像頭模組與鏡頭；三星、京東方、夏普等為主流顯示屏供應商；處理器、基帶、內(nèi)存等半導體商科森科技、可成科技等。代工廠和設備商是消費類電子制立訊、偉創(chuàng)力、廣達等公司提供模塊封裝、設備組裝、測試從行業(yè)上下游關系來看，消費類電子行業(yè)與上游供應商、下游品牌商形成了長期穩(wěn)定的供應鏈合作關系，通過對整個供 上游電子元器件制造業(yè)是消費類電子行業(yè)的基礎支撐產(chǎn)業(yè)，上游電子元器件制造業(yè)的發(fā)展決定了消費類電子產(chǎn)品的性能表現(xiàn)和核心競爭力，其材料供應的效率、質(zhì)量和價格，也在一定程度上影響了產(chǎn)品交貨周期、產(chǎn)品質(zhì)量和價格競爭力。而消費類電子制造業(yè)與下游行業(yè)的發(fā)展緊密相關。消費類電子制造業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和技術發(fā)展是下游行業(yè)設計靈感的源泉游行業(yè)的技術革新與發(fā)展也自下而上為消費電子制造行業(yè)提55：消費電子行業(yè)是典型的科技驅動行業(yè)，每一次科技創(chuàng)新在重塑行業(yè)業(yè)態(tài)的同時，也帶來了新興的產(chǎn)業(yè)需求。技術的進步推動消費電子持續(xù)向智能化和集成化發(fā)展，其中，集成指將硬件設備與人工智能相結合，使得智能終端具備信息處傳感技術、語音識別等技術正日益為消費者所接受和認可。消費電子產(chǎn)品與物聯(lián)網(wǎng)深度結合將成為行業(yè)發(fā)展的重要方快，行業(yè)已形成成熟的產(chǎn)業(yè)鏈分工體系可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。隨著技術的進步，消費電子產(chǎn)品能夠不斷推陳出新，并帶動下游行業(yè)培養(yǎng)新興需求，最終重塑行業(yè)和制造商分工明確，行業(yè)集中度不斷提升隨著消費電子行業(yè)分工的日益深化，消費電子企業(yè)逐步分化成品牌商、方案商、制造商等，定位更加明確。明確的行業(yè)分工使得消費電子行業(yè)集中度不斷提升。部分技術實力較弱、規(guī)模較小的生產(chǎn)商逐步退出，行業(yè)資源逐步向規(guī)模較于產(chǎn)品核心技術的研發(fā)以及品牌和渠道的推廣，持續(xù)增加產(chǎn)品的附加價值。制造商通過規(guī)?；闹圃旌透咝У墓芸剡M一步降低生產(chǎn)成本，持續(xù)提供具有競爭力的產(chǎn)品，不斷提升行隨著家用電器、智能終端、消費電子等為代表的電子產(chǎn)加之云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術快速演進，硬件、軟件、服務等核心技術體系66能高端化成重要發(fā)展趨勢智能制造應用的興起，帶動了電子信息制造業(yè)的發(fā)展。而電子信息制造業(yè)要向智能化高端化邁進，根本還是核心技術的5G時代的萬物互聯(lián)等高端技術或將帶來一片新藍海，預計10年后全球人工智能應用、5G電子信息相關商品和服務都創(chuàng)新，消費電子迎全面升級新機遇未出現(xiàn)，整個行業(yè)正在尋找新的“爆發(fā)點”。信息技術正處于融合集成式創(chuàng)新和顛覆式創(chuàng)新發(fā)展的新時代，產(chǎn)業(yè)面對很多新的挑戰(zhàn)也產(chǎn)生了新的機遇。比如5G設備，雖然手機電子整體呈下行態(tài)勢，但作為手機顯示面板的柔性屏將迎來發(fā)展拐點。據(jù)HISMarkit預測，到2025年，可折疊AMOLED面板出貨量將達0.5億臺，全球柔性屏市場規(guī)模年達160億美元。3.從單個產(chǎn)品之爭轉向平臺之爭，掌控家庭智能設備控制未來，在以場景為中心、以用戶為中心的萬物互聯(lián)時代下，互聯(lián)互通的新模式，是行業(yè)不可逆的變革趨勢。智能家居同時兼?zhèn)淞藨脠鼍奥涞貜?、流量城池巨大、使用頻次高、開家電制造商爭相進入智能家居系統(tǒng)市場。預計到2023年，智能家居全球市場規(guī)模將達1550億美元，中國智能家居市場更是以1/3的份額成為全球市場增長重心。面對這個超萬億的藍海，上千家電子信息制造企業(yè)爭相殺入，從產(chǎn)品之爭由于人口紅利殆盡、同行競爭激烈、監(jiān)管政策趨嚴等原因，消費互聯(lián)網(wǎng)正在日益紅?；?。而與此同時，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則存在著巨大的市場空間。由消費互聯(lián)走向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)，應用互聯(lián)網(wǎng)技術進行連接、重構傳統(tǒng)電子信息制造行業(yè)，虛擬化進程由互聯(lián)生活催生互聯(lián)城市，通過運用互聯(lián)思維來打造未來工作生活的新模式，從而讓人們在方方面面體驗到新一代信息至是跨領域之間將建立橋梁，其巨大的市場潛力意味著巨大5.集成電路、新型顯示等領域生產(chǎn)環(huán)節(jié)加速向低成本地區(qū)轉移比較優(yōu)勢，加之政策導向，2015年以來，深圳電子信息產(chǎn)業(yè)以集成電路、新型顯示、電子元器件、信息終端產(chǎn)品為主，通過新建生產(chǎn)基地或制造環(huán)節(jié)外遷為主的方式，向廣西、湖南、貴州、江西等低成本區(qū)域轉移，且趨勢愈發(fā)我國電子信息制造業(yè)發(fā)展迅速，但在復雜多變的國際經(jīng)濟形勢和持續(xù)增大的外部壓力下，其行業(yè)增加值、利潤、出口等變期，逆全球化趨勢和貿(mào)易投資保護主義傾向加強，全球經(jīng)濟貿(mào)易分工合作的共識和基礎開始動搖。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)外部環(huán)境多變化的形勢下，應加快構建電子信息產(chǎn)業(yè)供應鏈安全體系，攻堅電子信息領域基礎核心技術，塑造產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢77二級及以上企業(yè)占比47.3%，標示著我國電子制造以及其下分的消費類電子制造產(chǎn)業(yè)進入智能制造新階段。聚焦我國電子信息呈現(xiàn)規(guī)?；畈l(fā)展；進入本世紀其，我國電子信息制造業(yè)采用通過代工跟隨的方式切入全球電子產(chǎn)業(yè)鏈分工。在同一份《智能從最基礎的智能制造的基礎和條件進行規(guī)劃，到最高級的基于模型的持續(xù)優(yōu)化業(yè)務，產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同并且衍生出新的商業(yè)模式，為中等范聯(lián)想逐漸形成了覆蓋企業(yè)全價值鏈的智能化技術和管理體系，成為公司智能化變革戰(zhàn)略落地的核心競爭力和強大支撐。在《聯(lián)想智能制造白皮書2020》中，概略介紹了聯(lián)想的智能制造的轉型方式88精益是生產(chǎn)制造根基，聯(lián)想自始至終持續(xù)開展精益改善，通過精益化流程改造，貫徹精益理念，推行準時化，消除生產(chǎn)浪費，增強綠色精益制造能力，夯實工廠運營基礎，精益化是工廠數(shù)字化和智能化轉型的基礎和必由之路。同時，面對數(shù)字化、智能化轉型趨勢，精益生產(chǎn)也需保持與時俱進，適以業(yè)務持續(xù)優(yōu)化為前提，結合流程再造，推行生產(chǎn)自動化。從單點自動化著手提升工序效率到生產(chǎn)端到端自動化驗證推化能力，打通并采集設備生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，建立可視、分析、控制閉環(huán)能力，構建設備三維模型，基于物理設備與模型的數(shù)字化生態(tài)的全鏈路互聯(lián)互通及透明可視，數(shù)字化階段主要特征表持產(chǎn)品與制造通過協(xié)同平臺進行實時互動，為新品和客戶需求提供快速解決方案，支撐產(chǎn)品全生命周期數(shù)字化能力。第體化的協(xié)同協(xié)奏，提供精準透明、高效的數(shù)字化供應能力。客戶為中心的服務轉型，聯(lián)想提出了服務供應鏈協(xié)同解決方大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術的發(fā)展及應用，促使智能合，推動智能化進程，實現(xiàn)業(yè)務的精準響應、據(jù)而非經(jīng)驗的精準高效智能化決策將逐步替代人工決策，并數(shù)據(jù)出發(fā)創(chuàng)建仿真環(huán)境，通過深度強化學習算法引擎，數(shù)秒并且內(nèi)置大數(shù)據(jù)平臺，基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)系統(tǒng)自學習，自動生成案例用于未來分享。未來智能化將重塑設計、制造、服務等產(chǎn)品生命周期的各環(huán)節(jié)及其集成，催生新技術、新產(chǎn)品、工智能為代表的智能制造將給制造業(yè)帶來革命性的變化，成99作為消費電子制造行業(yè)生態(tài)圈的重要合作伙伴，英特爾也在2020年推出英特爾?工業(yè)邊緣洞見平臺(Intel?EdgeInsightsforIndustrial,EII)的時候，總結生態(tài)圈上下游產(chǎn)業(yè)鏈的共同特點，提出了工業(yè)4.0邊緣AI成熟度模型(Industrial4.0EdgeAIMaturityModelforAnalytics)。這個模型把工業(yè)4.0轉型方式細分為了：感知，思考，執(zhí)行三個階段。每個階段都有不同的特這一階段的主要任務在于數(shù)據(jù)采集。即通過各種各樣的通信技術和基礎的可視化工具，將之前未連接的孤島設備連接起來，并且以工業(yè)大屏和手持式設備的形式，將當前設備的狀態(tài)分別顯示在工廠員工和管理人員的面前。在這一階段，數(shù)據(jù)更多的是以原始數(shù)據(jù)的形態(tài)展呈現(xiàn)，解決基礎的數(shù)據(jù)孤島在連接完各個未連接的設備以后，各種各樣的視覺和時序數(shù)據(jù)就都匯總到了一起，一個成熟的工廠每天都可以產(chǎn)生數(shù)GB到數(shù)十GB的數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)如果不及時在邊特征數(shù)據(jù)回傳云端參與復雜模型的迭代，并最終將優(yōu)化之后AI用，比如預測性維護，階段，AI技術起到了一個參從若干個推薦中選擇一個，最終反饋執(zhí)行。在這個階段中，實時控制技術和自動編排技術會加入進來，結合AI技術，通過對分析結果，人工決策和反饋執(zhí)行建立關聯(lián)關系。在這AI行者的角色，在沒有人工干預視覺/時序視覺/時序數(shù)據(jù)分析·網(wǎng)關(中間件)護性 實時控制/自動編排方案的設備模型服務出模型服務出消費電子制造數(shù)字化轉型:技術需求在上一章中介紹了各個行業(yè)領導者眼中的消費電子制造行業(yè)的未來展望。接下來這一章將分析消費電子制造數(shù)字化轉型的整體思路越來越多的工廠在完成了數(shù)據(jù)上云的過程中，認識到了數(shù)據(jù)能夠對工廠帶來的價值。工廠用戶也意識到了數(shù)字化轉型不是一家企業(yè)的內(nèi)部技改項目，往往需要通過和多個生態(tài)伙伴的合作共贏，才能高效有序的推進。這樣的合作就需要一個整體架構，來拉齊終端條碼識別端-邊-云協(xié)同：乘著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的東風，端-邊-云協(xié)同成為了一個最廣泛接受的整體架構，服務于IT-OT融合技術(即兩化融合技術)。以工業(yè)邊緣節(jié)點通用架構模型為例，該模型由邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟披露在《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算節(jié)點白皮書1.0(2020)》一文中，描繪了在傳統(tǒng)的端側資產(chǎn)投資(以OT技術為主導)之上，云平臺服務訂購(以IT技術為主導)之下，工廠用戶如何利用包括邊緣控制器，邊緣網(wǎng)關，邊緣云為代表的邊緣計算節(jié)點(OT-IT融合技術)，來進一步降本增效。據(jù)邊緣云安全管理緣邊緣云安全管理緣緣業(yè)務應用管理理運維管理運維管理邊緣云向指令傳輸務排調(diào)度應用部署應用部署和生命周期管理據(jù)據(jù)預理緣向管理嵌入式實時嵌入式實時操作系統(tǒng)訊輕量級輕量級據(jù)緣器向開環(huán)境器向開環(huán)境庫入TSN據(jù)傳感器傳感器機器人機器人數(shù)數(shù)控機床機械手機械手像頭........................V碼槍表床NetworkNetwork新型通信技術，諸如5G，WIFI6，TSN等技術，正以前所未有的速度在工廠中展開。新型通信技術(CT技術)，也正在快速的和IT-OT融合技術進一步結合，變成了IT-OT-CT融合技術(即三化融合技術)。英特爾在《NetworkTransformationFuelstheedge重要的一環(huán)。五大IntelligenceNetworkClientEdgeCloud不同于其它產(chǎn)品生命周期較長的行業(yè)，如汽車制造業(yè)或者流程制造業(yè)，消費電子制造業(yè)更新迭代速度明顯較快，一般1-2年就有新產(chǎn)品的出現(xiàn)，相應的對未來技術的需求也有非常鮮明的行業(yè)特色。繼續(xù)使用“端-邊-云-網(wǎng)-智協(xié)同”可以看作一個個典型的端側設備。配合消費電子快速迭代，來需求總結為:正在逐步整合機器視覺的功能。以SMT波峰焊機和視覺檢測為例，離線視覺檢測往往作為波峰焊機的獨立后道工統(tǒng)需要互相配合但往往又不互聯(lián)互通。有創(chuàng)新的廠商整合了波峰焊機和在線視覺檢測，在發(fā)現(xiàn)瑕疵的時候就能及時軟硬件模塊化：消費電子產(chǎn)品更新迭代較快，相應的設備更新頻率也較其他制造行業(yè)設備來得快。若能通過已有設備的軟硬件通過部分升級來部署最新的硬件資源和軟件方案，則能明顯降低對于終端用戶的成本負擔?；谶@樣的目的，硬件的模塊化設計和軟件的微服務架構，講會比較工業(yè)總線連接：總線式設備盡管較傳統(tǒng)的脈沖式設備的硬件成本有所上升，但是總線式設備的調(diào)試時間和人工節(jié)省較為明顯。若是采用EtherCAT等兼容性好的工業(yè)總和資源調(diào)配，正是邊緣計算的最佳應用場景。作為自動化技術OT和信息技術IT融合的交叉點，消費電子制造業(yè)邊緣多的自動化物料處理設備(如AGV、傳送帶、上下料機械手等)。傳統(tǒng)的以PLC為核心的車間控制需要大量的、容器化/功能塊等新技術，可以通過拖拉拽等簡單方式快速和快速響應就成為了一個關鍵的需求。高效安全地提取、分析和存儲各類將圖像和來自傳感器的時序數(shù)據(jù)，在本地快速推理和反饋執(zhí)行的同時，也能將特征數(shù)據(jù)(例如在視覺檢測的應用中，一個新發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品瑕疵圖像特征)回傳到云端參與大數(shù)據(jù)建模，這也是保證產(chǎn)線效率的一個必劃外停機發(fā)生。萬幸的是，消費電子行業(yè)往往有多條相同或者類似的產(chǎn)線，這讓跨線協(xié)同有了硬件上的可能。跨線協(xié)同需要在將受影響的工序負載轉移給其他機臺的同時，將相應的軟件工藝包一并轉移?？缇€協(xié)同決定了消費電子利用本地配置的私有云或者混合云產(chǎn)品可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)不出隨著智能化技術和邊云協(xié)同技術發(fā)展，越來越多的自動化技?OEE管理：設備綜合效率(OEE)作為工業(yè)工程的統(tǒng)計方法已經(jīng)存在了數(shù)十年。但是智能化技術和邊云協(xié)同技術讓OEE從一個統(tǒng)計工具變成了一個管理工具。在OEE儀一個典型應用，就是將預先封裝好鏡像(包括操作系統(tǒng)和應用軟件更新)下發(fā)給邊緣側能。取到的特征數(shù)據(jù)在上傳到云端之后，就可以進行模型的迭代和更新。單個邊緣側所收集費電子制造企業(yè)需要對設備和產(chǎn)線做快速調(diào)整。每一次這樣的調(diào)整都需要對相應的管線也做出調(diào)整。越來越多的消費電子制造企業(yè)開始在廠區(qū)中除了固定的有線網(wǎng)絡節(jié)點之外，利小樣本高識別：在消費電子制造中，另外一個顯著的問題?高覆蓋：工業(yè)級場景的最大需求就是高覆蓋，消費電子工廠中存在著較多的電磁干擾源(如大功率電機，繼電器，變頻器等)和大體積金屬柜體遮蔽信號，較容易產(chǎn)生無線信號盲點。一般需通過增加熱點來優(yōu)化網(wǎng)絡，確保良好備需要網(wǎng)絡之外，還工廠操作人員身上存在著眾多的工廠IT設備諸如平板電腦，移動式掃碼搶等，也需要確保數(shù)據(jù)的傳輸。新興的應用，諸如基于AR/VR等虛擬現(xiàn)實技戰(zhàn)。?低時延：消費電子的車間地面上，還奔跑著諸如AGV，無人叉車等場內(nèi)物流設備，無線網(wǎng)絡的時延和物流設備的運作效率有著較高的關聯(lián)性。在保證安全冗余不變的情況下，低時延網(wǎng)絡能夠顯著縮短物流設備的控制周期，進一一種典型的橫向技術，AI技術廣泛的存在于端邊網(wǎng)云的每一個角落。一個好的框架能夠顯著幫助制造企業(yè)降本增效，?支持硬件異構：在消費電子制造企業(yè)中，AI技術的應用種類繁多，對算力的需求也大小不一。這些AI技術和模型會運行在多種多樣的硬件平臺的CPU，GPU，VPU甚GA因平臺更換而需要重新訓練模型的重復勞動，大大提高模跟隨生產(chǎn)產(chǎn)品的改變而做出相應的調(diào)整。但作為AI技術的終端用戶，從成本上制造企業(yè)很難承擔雇傭專職AI工程師的費用。這就要求AI框架能夠盡可能的通過拖拉拽調(diào)整的任務。于此同時，在生產(chǎn)同一大類的產(chǎn)品過程中，不同型號產(chǎn)品的特征數(shù)據(jù)(如電路板元件瑕疵)往往又會有著不少的共性(如元件漏插，錯插，反插)，這就要術為了應對愈發(fā)多元、復雜的消費電子制造需求，實現(xiàn)行業(yè)智能化、集成化轉型升級，消費電子制造業(yè)生態(tài)參與者都在發(fā)力技術探復雜多變的環(huán)境要求，最大限度地提高計算效率。如ElkhartLake,TigerLake-U,Icelake-D等英特爾推出了針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景賦能智能制造TCC英特爾時序協(xié)調(diào)運算(Intel?TCC)是英特爾實時技術支持中針對網(wǎng)絡內(nèi)部的新解決方案。確保系統(tǒng)內(nèi)每個組件時間同步和數(shù)據(jù)傳輸時延的確定性。它的價值在于從系統(tǒng)?TSN：時間敏感型網(wǎng)絡(TSN)通過交換以太網(wǎng)網(wǎng)絡為計劃流量提供受限的最大延遲。TSN是一組IEEE802標準，由IEEETSN任務組定義。這些標準通過以太網(wǎng)實現(xiàn)超可靠和低延遲通信，以支持時間敏感型應用。TSN通過使用時配使用TCC和TSN技術，可最大程度地減少網(wǎng)絡或系統(tǒng)延遲，滿足制造業(yè)對關鍵實時計算應用的大帶寬和低時延要IOECGPIPCT節(jié)點參考架構。這些產(chǎn)品被消費工業(yè)邊緣節(jié)點硬件工業(yè)邊緣節(jié)點硬件PU (頂部) (底部)CPUIO配最新CPU，提供卓越體驗計IO類小批量英特爾也提供了諸如工業(yè)控制平臺(ECI)和邊緣洞見平臺(EII)這樣的統(tǒng)一的平臺化軟件解決方案，幫助消費電子制造業(yè)快速搭建和工業(yè)邊緣控制平臺ECI是一個基于邊緣計算技術的平臺，通過提供具有兼容硬件的軟件參考平臺加系統(tǒng)向軟件定義解決方案的轉變，其中的核心技為例，傳統(tǒng)上視覺算法較多的運行在Windows操作系統(tǒng)CAT線協(xié)同遠程在線更新單機應用程序。這些管理技術除了能顯著降低維保人員的工作強度，還進一步提升了工廠管理水平和工業(yè)邊工業(yè)邊緣控制平臺定位負載整合同一虛擬化硬件上部署多個負載(如DCN，PLC等)容器化/可遷移的軟件應用基礎架構管理可擴展基礎架構管理 (計算、網(wǎng)絡和存儲)控制類APP范例經(jīng)實際工廠環(huán)境驗證性能已優(yōu)化信息安全內(nèi)嵌式加密性，從芯片到云端的全套認證方案應用程序和平臺管理實時負載編排增強的可維護性免停機更新實時計算T源的TSN部署工業(yè)總線協(xié)議Pro?net,CAN,中間件,網(wǎng)關功能安全可認證工具鏈以及經(jīng)實用驗證的最佳配置容錯機制S工業(yè)邊緣洞見平臺定位工業(yè)邊緣洞見平臺定位工業(yè)邊緣控制平臺?英特爾?邊緣洞見平臺(EII)是由英特爾推出的一個軟件案，主要應用于物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)邊緣端。它是一個基于微，1)EII提供了從數(shù)據(jù)采集、存儲、分析，以及可視化的完2)EII是開源的模塊化的組織架構，用戶可以非常方便的利用EII平臺，消費電子制造工廠用戶可以和生態(tài)合作伙伴現(xiàn)云邊結合的邊緣洞見方案，結合圖形化界面工具，充分開放式、模塊開放式、模塊化微服務架構邊緣到云連接到任何云服務提供商，利用互補的云-邊緣解決方案數(shù)據(jù)安全能，并支持可信平臺模塊可管理固件、操作系統(tǒng)和應用A能力可拓展處理器具有可擴展性能，滿足您的獨特需求邊緣端AI端AI變得更容易，支持英特爾或第三方公司開發(fā)的算法支持編排定義和優(yōu)化工序流程使方案自動響應環(huán)境的變化易集成集成獨立的多供應商組件，并輕松地在微服務上構建加快方案開發(fā)捷數(shù)字化轉型涉及到企業(yè)的各個價值鏈，作為全球領先的消費電子產(chǎn)品制造商，聯(lián)想集團從2014年已經(jīng)開始布局數(shù)字化轉型，嘗試聯(lián)想聯(lián)想數(shù)字化轉型歷程220來源：聯(lián)想數(shù)字化轉型及新IT白皮書 裸金屬穩(wěn)態(tài)應用中間件操作系統(tǒng)智能運維平臺云原生應用云原生 裸金屬穩(wěn)態(tài)應用中間件操作系統(tǒng)智能運維平臺云原生應用云原生安全平臺DovOps協(xié)作平臺微服務治理平臺低代碼應用開發(fā)平臺微服務平臺容器云平臺穩(wěn)態(tài)架構敏態(tài)架構境裸金屬虛擬化計算資源laaS層備環(huán)境虛擬化計算資源發(fā)測試環(huán)境虛擬化計算資源機機房基礎設施統(tǒng)一容滅統(tǒng)一安全統(tǒng)一運維《聯(lián)想數(shù)字化轉型及新IT白皮書》想圍繞著制造能力的，《聯(lián)想供應鏈智能決策技術白皮書《聯(lián)想供應鏈智能決策技術白皮書》《聯(lián)想智能制造白皮書》222賦能智能質(zhì)檢中國作為制造業(yè)大國，為人工智能提供了豐富的應用場景。據(jù)估算，人工智能在中國制造業(yè)的市場規(guī)模有望在2025年超過140億人民幣：從2019年開始每年保持40%以上的制造業(yè)為什么需要人工智能？人工智能技術賦能制造業(yè)主要體現(xiàn)在三方面：首先，人工智能可以幫助企業(yè)提高智能化運5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術融合應用，推動制造業(yè)生產(chǎn)及服務模式、決策模式、1.樣本數(shù)據(jù)采集慢:異常數(shù)據(jù)少：在制造業(yè)，在生產(chǎn)環(huán)境中，異常樣本的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私不上云：很多制造業(yè)，對數(shù)據(jù)隱私要求非常高，分析與訓練。數(shù)據(jù)通常不出廠，這使得模型訓練的環(huán)境非案落地要3-6個月。傳統(tǒng)的云側模型訓練，邊側推理的新的模型與硬件組合。多樣化的需求，在本質(zhì)上需要跨平臺223EdgeAI具有以下四大技術優(yōu)勢，幫助客戶縮短模型訓練周1.小樣本終身學習技術：不同于當前主流技術體系“云訓訓練，邊推理”，邊緣側訓練無需上云，訓練周期縮短，AI片算子優(yōu)化，提供預后處理，模型轉換前后推理加速可至3-10倍，接入攝3.模型硬件AI方案生成技術：低代碼可視化優(yōu)選適配的模型硬件AI方案生成技術，用戶可以使用開箱即用的預4.模型遠程部署治理技術：規(guī)模化云-邊-端協(xié)同的模型助邊緣算例處理攝像頭數(shù)據(jù)并用AI算法進行識別，希望能聯(lián)想慧天邊緣大腦核心競爭力之一：領先的AI推理加速引擎?因為聯(lián)想邊緣大腦先進的推理加速引擎，可以接入的攝像LCD檢測解決方案項目傳統(tǒng)的LCD屏檢流程中需要1~2名工作人員，依靠肉眼主來的額外成本。如果使用機器視覺來檢測，則需要能夠準確區(qū)分多達30多種屏幕缺陷種類，對于后端算法精度要求極聯(lián)想給客戶提供了業(yè)界首創(chuàng)的LCD靜態(tài)/動態(tài)不良檢測方神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習于一身，涵蓋多種屏幕類型和缺陷類型的識別，帶來準確快速的檢測結果。同時核心設備ECI-E50搭載了工業(yè)級母版、x86平臺，具備超強算力和豐富接口，示缺陷檢測，可以大大縮減勞動力成本，人員培訓、高流失率等一系列問題和風險。聯(lián)想方案與傳統(tǒng)檢測相比，人力成本節(jié)省50%，效率和準確率提升30%，并且可以7X24小時無休運轉。客戶通過數(shù)據(jù)可視化平臺還224范企業(yè)。工信部《工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、合的核心之一。實現(xiàn)工業(yè)自智能檢測主要基于計算機視覺技術，它所解決的問題是讓計算機像人類視覺系統(tǒng)那樣能夠理解數(shù)字圖像或視頻，相較人眼，業(yè)達到保障從而進一步推動企業(yè)的智能轉型。生產(chǎn)設備的工作狀態(tài)可能會存在一定的異常，例如堵塞停滯、運行速度異常、位置角度異常、表計閥門異常、缺失異常等，會或由于人眼疲勞導致的問題疏漏屢有發(fā)生。且這種方式對人工依賴較強，人力成本較高。而工人作業(yè)行為檢測，主要通過政策正2525違規(guī)行為檢測?佩戴物檢測：安全帽、口罩等?工裝識別：可定制注冊特定工裝?違規(guī)行為檢測?佩戴物檢測：安全帽、口罩等?工裝識別：可定制注冊特定工裝?禁區(qū)越界：可配置禁區(qū)邊界?奔跑檢測：異常速度奔跑?逗留檢測：長時間逗留/跌倒?抽煙檢測，其他定制行為檢測設備異常檢測?速度異常：流水線堵塞、卡頓檢測?數(shù)值異常：表計讀數(shù)、ID編號識別?位置異常：擺放位置、偏移檢測?角度異常：擺放、傾斜角度識別?規(guī)范過程異常：機器人，流水線?其他異常：缺失/殘留/異物檢測能異常管理聯(lián)動異常管理聯(lián)動?現(xiàn)場聲音報警?廣播提醒?短信通知工作人員?圖像/視頻抓拍記錄取證?平臺展示與統(tǒng)計分析226傳統(tǒng)視覺和深度學習結合，小樣本快速啟動穩(wěn)步落地，解決傳統(tǒng)算法正負樣本不均衡、樣本數(shù)量少、落地周期長等問題擴展兼容插件式算法和業(yè)務接口開發(fā)。算法接口適兼容客戶原有硬件及數(shù)據(jù)服務，支持新場檢測需求的拓展升級制產(chǎn)狀態(tài)異常識別，設備缺陷檢測等檢測檢測異常檢測傳統(tǒng)視覺和深度學習結合，小樣本快速啟動穩(wěn)步落地，解決傳統(tǒng)算法正負樣本不均衡、樣本數(shù)量少、落地周期長等問題擴展兼容插件式算法和業(yè)務接口開發(fā)。算法接口適兼容客戶原有硬件及數(shù)據(jù)服務，支持新場檢測需求的拓展升級制產(chǎn)狀態(tài)異常識別，設備缺陷檢測等檢測檢測異常檢測工具集和部署流程。設計實現(xiàn)部署工具集和部署流程。設計實現(xiàn)部署一體化服務，客戶運維代價低。完備的標程軟件更新聯(lián)想該生產(chǎn)中心已建設了自動化程度高、運行效率高、運營成本低的世界一流電表檢測線和智能立體化庫房，但亟需建設一套智能化理效率、加強生產(chǎn)安全監(jiān)管、實現(xiàn)智能化應用1.電表檢測自動化生產(chǎn)線處于飽和高負荷運行狀態(tài)，會不定期出現(xiàn)輸送停滯、托盤堵塞、機器人操作異常、軌道偏離、周轉箱變影響整個生產(chǎn)和檢測效率，目前遇到異常需要等待人工發(fā)現(xiàn)并處理，異常處理周期長，產(chǎn)線停滯時間長、安全帽、不文明行為等，但時有發(fā)生不合規(guī)的情況，影響生產(chǎn)安全，增加產(chǎn)線風險2.降本：巡檢人員工作開銷節(jié)省了90%3.管理提升：人員行為檢測將工裝違規(guī)比例從原來的3%降低到0.1%發(fā)展泛的能源系統(tǒng)性變革，節(jié)能減碳需求應運而生。提供巨量的低碳能源或者使用更加智能先進的技術手段實現(xiàn)節(jié)能減排的目的，是我IT進綠色低碳轉型的過程中，探索出了一條由自身核心生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)減碳、供應鏈協(xié)同降碳、再到賦能行業(yè)伙伴低碳發(fā)展的實踐路徑，也即中國企業(yè)由“雙實融合、低碳發(fā)展”到“內(nèi)生外化、聯(lián)想能效監(jiān)管解決方案通過聚焦分類、分項、分區(qū)能耗管理，聚焦設備設施管理的數(shù)智化管控，為運營企業(yè)提供系統(tǒng)平臺，提高能2828產(chǎn)品功能矩陣表管理能耗管控度設備管理查、分類精細化管理時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、歷史報警、設備附件管理等運行監(jiān)視運行優(yōu)化3.系統(tǒng)投入后可實現(xiàn)能效提升15-30%左右229 4基于硬件的全棧邊緣安全1 4基于硬件的全棧邊緣安全1管理管理運維5中心管理和智能化運維式解決方案力開放及全生命周期的應用管理。云云邊邊端端務應用支撐(EdgePaaS)API網(wǎng)關API網(wǎng)關2全融合邊緣云底座(EdgelaaS)體機聯(lián)想邊緣云全棧式邊緣解決方案加速行業(yè)客戶智能化轉型。支持方便的應用上線、靈活的數(shù)據(jù)接入、高效的應用管理、優(yōu)化的應用智能運維等高級能力。聯(lián)想邊緣云全棧式邊緣解決方案具有業(yè)界創(chuàng)新的異構輕量級虛擬化技術、資源感知型應用編排、邊緣側網(wǎng)絡感知技術、計算存儲網(wǎng)聯(lián)想邊緣云全棧式邊緣解決方案既可以通過5G網(wǎng)絡分流支撐5G公網(wǎng)的邊緣云需要，也能滿足各種5G專網(wǎng)(如聯(lián)想無線云化小基站)及WiFi、固網(wǎng)所支撐的智慧應用場景的邊緣計算需要，如智能制造、智慧教育、智能交通及自動駕駛、智慧園區(qū)等。330臺的核心目標是便捷、高效、安全、可靠地支撐垂直行業(yè)的各種邊緣應用，從而令行業(yè)獲得智能化轉型所需的實時業(yè)??提供虛機和容器來支持行業(yè)客戶的邊緣應用，傳統(tǒng)應用可以按需運行在Windows或Linux虛機上，云原生應用可以運行在安全容器中。?平臺提供便捷的界面引導行業(yè)客戶上傳應用鏡像，并遵循TOSCA和HELM標準配置應用所需資源。方便應用上線靈活數(shù)據(jù)接入?支持4G、5G、WIFI、寬帶等不同形式的數(shù)據(jù)接入，將大量數(shù)據(jù)卸載到邊緣平臺進行處理和計算，并將結果及時反饋到生產(chǎn)系統(tǒng)或者上傳到云端。?保證處理的時延要求，降低網(wǎng)絡通信成本，而且減輕云端數(shù)據(jù)中心的計算壓力。??能夠感知應用的類型以及對資源的使用情況，實時調(diào)整資源分配，無縫進行擴縮容。這種動態(tài)的資源感知一方面保障了應用所需資源，另一方面也優(yōu)化了邊緣算力的使用，降低行業(yè)客戶的邊緣計算高效應用管理優(yōu)化應用賦能?針對特定類型的應用進行了針對性資源優(yōu)化。GPU虛擬化使同樣算力能支持更多的AI或其它強GPU應用。將渲染計算從XR設備卸載到邊緣平臺，減少了對端設備算力要求，使XR設備更輕量、經(jīng)濟，還提升了用戶的使用體驗，解鎖更多的XR應用場景。??針對行業(yè)客戶邊緣場景下環(huán)境復雜、運維人員缺乏的特點，以全融合一體機形式部署的邊緣計算平臺實現(xiàn)了開箱插電即用、自動組網(wǎng)、故障時整機替換。?平臺具有智能運維能力，實時監(jiān)控收集多維度運維數(shù)據(jù)，自動故障告警、修復。極簡部署/智能運維輕量全局安全防護?使用統(tǒng)一身份認證服務提供帳號鑒權功能，利用其它相關上下文信息(身份、威脅/可信評估、角色、位置/時間、設備配置等)加強安全策略，且提供基于固件的應用數(shù)據(jù)加密。智能制造基地產(chǎn)線應用邊緣云化升級入到數(shù)字化轉型的加速期，需要邊緣云提供彈性資源滿足產(chǎn)線側應用，例如產(chǎn)線自動化灌裝、ESOP等，同時對器、網(wǎng)關設備的統(tǒng)一納管，提供設備和應用運行狀態(tài)的集中監(jiān)控和預警分析，同時對納管的設備和平臺進行能應用1：產(chǎn)線自動化灌裝應用2：能耗展示大屏應用3：ESOP聯(lián)想邊緣云全棧式解決方案產(chǎn)線側現(xiàn)場部署332想5G與智能生產(chǎn)深度融合G為智能制造領域提供了強大的技術