隨著工業(yè)4.0和智能制造的深入推進，工廠智慧化升級已成為制造業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵方向。在這一背景下，米文動力CTO蘇俊指出，邊緣AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合正為工廠的智能化轉(zhuǎn)型提供強大動力。

邊緣AI技術(shù)通過將人工智能算法部署在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上，實現(xiàn)了低延遲、高可靠的數(shù)據(jù)處理能力。在工廠環(huán)境中，這意味著生產(chǎn)設(shè)備能夠?qū)崟r感知運行狀態(tài)、預測故障風險，并自主做出優(yōu)化決策。例如，通過視覺識別技術(shù)，邊緣AI系統(tǒng)可以自動檢測產(chǎn)品缺陷，大幅提升質(zhì)檢效率與準確性。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，為工廠智慧化提供了基礎(chǔ)支撐。通過部署各類傳感器與通信模塊，工廠實現(xiàn)了設(shè)備、物料與人員的全面互聯(lián)。米文動力在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中注重數(shù)據(jù)采集的實時性與安全性，構(gòu)建了可靠的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定數(shù)據(jù)服務(wù)。

蘇俊強調(diào)，邊緣AI與物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同效應(yīng)尤為關(guān)鍵。邊緣AI解決了云端處理帶來的延遲與帶寬問題，而物聯(lián)網(wǎng)確保了數(shù)據(jù)的全面采集與傳輸。這種結(jié)合使工廠能夠構(gòu)建自適應(yīng)、自優(yōu)化的生產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)從傳統(tǒng)制造向智能制造的跨越。

蘇俊表示米文動力將繼續(xù)深耕邊緣AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研發(fā)，推動算法優(yōu)化、硬件創(chuàng)新與平臺集成，為更多制造企業(yè)提供端到端的智慧工廠解決方案，助力中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。