人物专访 | 聚焦边缘AI产业化，以“融合”谋“智变”

本期导读

近日，研华科技边缘人工智能系统与服务器总监鲍志伟先生和研华（中国）工业物联网事业群资深产品经理陈俊共同接受了记者采访，道出了研华在人工智能时代如何聚焦边缘AI产业化，以产业技术融合谋求行业智变。

从人脸识别到行为识别、从车牌识别到赋能交通、从包装检测到智能仓储。如今，人工智能技术在众多生产生活场景中迎来落地潮，深刻地改变着当下、塑造着未来。

研华科技作为在自动化产业、嵌入计算机、物联网具有关键影响力的全球性企业，正趁着智慧化发展的浪潮起而行之迎头赶上。

01

—

赋能行业 研华深掘AI细分领域应用价值

“当下一个个鲜活的实例不断验证，边缘AI正不断为各行各业带来效率的提升与价值的增长。”鲍志伟表示，边缘AI产业正快速进入“工业化”阶段，其价值和潜力被越来越多的企业所关注。

鲍志伟

研华科技

边缘人工智能系统与服务器总监

前段时间行业内涌现的诸多基于AI的电动车进电梯监测报警系统，正说明了这一点。借助成熟的AI技术，利用视觉结构化分析实现对危险行为或者状态的实时监测与防范正契合当下AI技术红利的不断释放。

基于现实需求，研华通过与芯盾科技合作推出了电梯AI安全监控系统，负责此专案的资深产品经理陈俊介绍，“基于计算机视觉和人工智能技术，该系统能够识别危及乘客安全的事件，并触发警告提示、紧急制动等响应功能，从而减少事故的发生。”

该电梯AI安全监控系统搭载了构建在研华Jetson平台上的边缘AI推理模块，该模块通过紧凑型及宽温设计，方便安装在电梯等复杂严苛的应用场景下，并且功耗低，具备灵活的I/O扩展，支持深度学习模型，是边缘计算嵌入式AI应用的理想选择。

陈俊

研华(中国)工业物联网事业群

资深产品经理

鲍志伟表示，面对生产生活中需求，电梯AI安全监控系统只是研华针对当下边缘AI赋能千行百业应用的一个缩影。

从人脸识别、行为分析，到无人驾驶、车路协同、机器人控制等等，研华基于自身在AI领域雄厚的研发实力与丰富的应用实践，趁着AI与实体经济融合的新机遇，深掘行业细分领域应用价值，不断为各个行业带来了更广泛的感知、认知与智能化变革，让AI行业化应用融入人们身边每一场景中。

02

—

知易行难 研华多方面考量AI落地价值

机遇往往与挑战并存，边缘AI与千行百业融合应用的愈加紧密，难题和挑战也愈加明显。

鲍志伟认为虽然AI技术催生出大量的新产品、新应用、新模式，然而人工智能的创新突破与产业落地依然是现阶段的重要课题，产业化仍旧任重而道远，存在着诸如知识储备不足、见树不见林单打独斗、落地实施面临复杂环境问题等等客观因素，造成AI实施难、落地难、应用难等。

正如电力给社会带来的变化，AI如果要具备满足全社会规模化应用的能力，就同样少不了“发电机”、“高压电网”以及适应不同行业的电力基础设施。

“不仅仅是单纯的算法演进，AI产业落地应用需要企业具备专业细分领域的知识储备与融合能力。”鲍志伟表示，以交通应用为例，车牌、车辆识别只是智能交通实施的很小一部分，企业还需要对所在国家或者某一地区的交通设施、交通法规等内容系统性深入了解，才能够有针对性构建整体解决方案。

前期的知识储备不可或缺，整体解决方案落地更需要生态合作伙伴的鼎力相助。鲍志伟强调，当前扁平化组织结构正取代以往链式结构，在一些行业AI落地实施中，单个企业单打独斗已经不合时宜，构建生态伙伴圈才能够真正让AI实现落地赋能。

鲍志伟以智能仓储方案落地为例，他认为从进货、扫码、传输、出库、补货等仓储各项作业环节，单一企业无法满足全部应用环节的技术开发与算法跟进，需要与智慧仓储生态圈中相关企业相互合作，实现项目落地应用。

与此同时，鲍志伟指出AI产业化是一个千变万化的复杂工程，需要与产业应用场景深度适配，需要适应应用场景下环境要求，例如高速公路等智能交通场景下对网络环境要求较高，但现实中在偏远地区就无法满足这种要求。

03

—

糅合差异化优势 研华加速软硬件技术落地

在当前愈加复杂的应用环境中，AI走向产业化需要懂业务的领军企业与懂技术的领先企业共同探讨、磨合，建立符合产业需求最终方案。

研华以不变应万变，始终把技术开发与投入作为推动行业智能变革的加速器。

• 在硬件领域，无论是在处理器的选择上还是芯片二次开发上以及加速模块的选择上，研华投入都是丝毫不手软的。通过与英特尔、英伟达以及华为合作实现AI加速模块的快速迭代、落地部署，在综合考量各方因素条件下，通过不同硬件产品的组合实现价值的最大化。

  
  

• 在软件方面，研华注重选择与专业领域具有独特优势的独立软件开发商合作，一方面实现自身能够构建独特的技术壁垒，另一方面满足更多专业用户的定制化要求。当然这也与研华倡导的“术业有专攻”、只选择有自身优势的领域进行深度考究有关。

同时，研华通过与某一区域的独立软件开发商合作，待业务成熟，借助研华在全球业务拓展的优势，可以实现专业领域的软件开发应用泛区域化，为合作伙伴也为自身最大限度延展技术研发带来价值。

随着更多细分应用场景的不断落地，行业智能化除了前期建设外，后期运营维护重要性与日俱增。鲍志伟介绍，研华通过与英伟达相配合的软件开发商深度合作，并将共同开发的软件导入到研华DeviceOn系统平台中，实现远端协同管理与维护。研华同时还与全球知名的数据与设备安全企业合作，实现系统数据与信息资源的全方位防护，帮助最终用户更轻松的管理和维护系统。

04

—

共创共赢 研华构建边缘AI网状价值生态圈

研华在赋能产业化变革的过程中一直把自身塑造为系统集成商的合作伙伴，通过谋求合作共创产业发展。

如今在边缘AI产业中，研华自身的定位依然没有改变，但行业的价值链在悄然转型。鲍志伟表示，以往链状架构中，从设备商到集成商、业务服务商以及最终用户是一种上下游关系，很少相互交叉发生业务关系。但目前在一些大型的项目建设中，终端用户往往需要多方共同合作，才能实现其定制化与个性化需求。尤其是随着业务协同性不断提高，链状架构已不合时宜，网状价值生态圈正在逐渐形成。

研华通过联合上游芯片端的核心企业，加强与业务领域的独立软件开发商合作，不断与系统集成商延伸业务，逐渐构建起以自身为核心的边缘AI网状价值生态圈，并在为终端用户服务端过程中起到承前启后的关键性作用。

“随着当前AI细分领域应用不断涌现，相应的在这些领域也出现众多具备一定技术优势的初创企业。”鲍志伟特别强调，这些企业虽有技术优势但其AI落地能力或者工程化能力欠缺。

研华通过多种合作方式，以“母鸡带小鸡”的模式实现对新进的AI企业在业务模式上、落地能力上予以引领，以帮助其实现可持续发展。