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从边缘推理到边缘训练 智能化工厂还要跨过哪些坎?(边缘训练工厂基站专网)

萌界大人物 2024-07-23 23:36:50 0

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从2019年开启“5G元年”至今,5G技术似乎并未在社会中引起预期的巨大变革。
应用场景中提到的大带宽、低时延和广连接,也并未在初期给用户带来显著的体验改善。
5G在C端的低“存在感”,让业内纷纷将目光聚集到了工业应用端。

今年11月底,工业和信息化部办公厅印发的相关文件提出,加快5G基站建设,支持基础电信企业与工业企业联合开展5G虚拟专网、混合专网建设,探索开展5G独立专网建设试点;开展产线级、车间级、工厂级5G工厂建设。
从数据来看,工信部近日发布的《2023年5G工厂名录》中遴选产生了300家已建成的5G工厂,覆盖24个国民经济大类,建设投资总额达97.3亿元。

目前国内已成规模的5G工厂如何运作?打造5G工厂要具备哪些资质?移动通信十年一代际的背景下,已被边缘计算、算力网络、IPv6等技术改造升级的工业企业内外网络该如何继续“进化”?打造4.0的智能化工厂还要跨过哪些障碍?12月11日,《每日经济》来到联想(天津)智慧创新服务产业园(以下简称“联想天津产业园”)一探究竟。

从边缘推理到边缘训练 智能化工厂还要跨过哪些坎?(边缘训练工厂基站专网) 软件开发
(图片来自网络侵删)

联想(天津)智慧创新服务产业园。
图片来源:每经 杨卉 摄

自建5G基站做独立专网为算力进厂“铺管”

联想(天津)智慧创新服务产业园笔记本产线。
图片来源:每经 杨卉 摄

根据联想云网融合事业部5G智能制造业务经理李彬介绍,自动化也只是工业的3.0阶段,要走向4.0,还需实现智能化。
对走向智慧化的工厂来说,数据安全和资源调配至关重要,5G专网因此成为不少企业的备选项。

联想集团首席研究员、云网融合事业部高级总监李瞳告诉《每日经济》,5G有公共网络和专用网络两个概念,其中专网有三种模式。
第一种是5G虚拟专网,实际上是运营商通过5G网络切片的方式来实现。
第二种是混合模式,一部分核心网数据面的网源可能下沉到客户侧,体量较大的基础设施由运营商来搭建。
第三种则是独立专网,企业可自建基站。
《每日经济》走访时注意到,联想天津产业园中就配有联想自己开发的5G基站。

至于搭建独立专网的原因,据李瞳接受《每日经济》等媒体采访时的说法,包括联想天津产业园在内的不少工厂对数据安全性的要求非常高,不愿将工厂数据传送到“大网”上。
另外,园区内不少应用都具备移动性,但Wi-Fi时延较高,数据稳定性上也不如5G。

“这个基站(自建5G基站)是基于联想的通用服务器和一些边缘设备,来实现软件定义网络的概念,内部叫‘云化网络’。
我们将网络当成一个软件运行在服务器或设备上,(使其)具备网络的功能,与传统硬件网络有很大区别。

李彬强调,5G独立专网与运营商面向消费者提供的移动网络有很大差别,不会与公众网络发生任何交集,全部资源均可服务生产。
此外,5G专网的数据并未通过运营商,实现了数据的安全可控。

除了保障数据安全,融合算力也是工厂选择5G专网的原因。
据李彬介绍,算力和网络是IT领域的必需资源,通过部署5G专网可将算力通过网络像水管一样延伸到各家各户,(每户)需要资源时,“拧开水龙头”就可以获取。

机械臂正在进行轮胎质量检测。
图片来源:每经 杨卉 摄

“当前部署一套5G专网,进而部署边缘计算的平台加应用,都是比较复杂的前期工作。
后续我们希望能把整个自动化做得更好,实现如一键开机就能自动适配具体需求等功能。
”李瞳称。

工厂智能化分三个阶段 实现边缘训练仍有不少挑战

谈及当前工厂智能化的最新进展,英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官、高级首席AI工程师张宇在陪同走访后接受了《每日经济》等媒体的采访。
在他看来,人工智能在工厂中的应用可分为三个阶段:边缘推理阶段、边缘训练阶段,以及自主化人工智能在工厂中应用的阶段。

张宇表示,边缘推理阶段目前已经基本实现。
他表示,边缘推理是指在数据中心收集大量数据,利用数据去训练一个网络模型,然后根据现有数据去训练模型,再将训练完的结果推送到产线和边缘,从而实现如质量缺陷检测、供应链决策等功能。

不过,张宇也强调,模型的滞后性会导致企业无法用新采集的数据及时对其进行更新,也无法对新产生的问题及时响应。
因此边缘推理有一定滞后性。
“不过由于现在做边缘推理相对比较容易,因此在智能制造的过程中,我们目前看到的人工智能应用,都属于边缘推理阶段。

既然边缘推理有滞后性,下一步就是实现边缘训练。
不过,在工厂做边缘训练的难度也不小。
张宇指出,在边缘做训练与在拥有成千上万加速卡或数据的大数据中心做训练是完全不同的。
“(对工厂来说),让一个正在从事生产的工人去做边缘训练是不现实的。
因此进行边缘训练需要更自动化的工具,来实现样本采集、标注、数据训练等。
”此外,除了配置工具,如何在保护隐私的情况下将数据用于边缘训练也是个问题。

“现在我们看到ChatGPT也好,或者是类似GPT的大语言模型的应用,只是向自主化方向迈出了一步,但并不成熟,实际上实现的是开环的应用,而不是闭环。
”在张宇看来,要实现真正意义上的智能化生产,还需在算力、算法以及相应的软件方面不断创新,将训练所需资源进一步压缩,最终实现自主化闭环。
“我们认为自动化的生产一定是从边缘推理到边缘训练,再到自主化的人工智能。

需要注意的是,从2019至今,5G技术已经演进了近5年时间,而移动通信技术一般以10年为一个代际周期。
随着未来5.5G甚至6G的到来,已经投入巨大成本的5G工厂该如何迭代?

对此,李瞳回应每经称,5.5G、6G时代将会带来新的技术,集团也在提前预研,相关部门会将这些工作提前定义在目标和开发节奏中。
张宇还强调,在6G发展前5G肯定会继续演进,尤其是工业方面,很多新的功能正在陆续出现。
但并非所有新功能都需重新部署,可通过软件定义的方式不断支持新的5G标准,甚至为6G标准做准备。

每日经济

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