赛灵思积极在工业物联网和医疗物联网方面布局

最近几年，技术的突破使得物联网技术飞速发展，给工业、医疗、科技等领域注入了新的活力，也给芯片厂商带来了大量的机会。有调查显示，2022年全球物联网业务规模将超过2550亿美元，而中国将占据其中近1/4的份额，这是一个潜力巨大的市场。

近日，赛灵思（Xilinx）在深圳举办了工业物联网（IIoT）研讨会媒体见面会活动，Xilinx展示的网络安全与更智能的工业物联网技术备受关注。在本次工业物联网研讨会上，Xilinx 工业、视觉、医疗和科学 （ISM） 部门市场总监Chetan Khona先生首次和中国媒体就ISM的相关信息进行深度分享，并详细讲解Xilinx在工业、视觉、医疗、科学等领域的最新工业物联方案，及其如何加速传统制造企业早日实现智能制造。

数据，是物联网应用中，实现预测性维护、资产分析、连接性的前提。无论是在工业还是在医疗领域，有大量的数据被创造出来，数据呈爆炸性增长。此前数据仅是用于一些本地的应用，但随着物联网时代的到来，越来越多的设备已经连接到了网络，因此如何使用这些数据已经成为很多企业不得不思考的一个问题。

ChetanKhona谈到，当前工业物联网和医疗物联网每天产生的数据达2.5艾字节(1艾字节等于10的18次方)，还有60尧字节(1尧字节=10的24次方)在2019年将用于人工智能(AI)。赛灵思的战略就是帮助客户尽可能灵活高效地利用数据。

“无论对于工业物联网还是医疗物联网，灵活应变的解决方案都非常重要。无论是设备、工厂还是医院，这些都是非常昂贵的资产，越多的人去升级，使得它能够提供灵活应变的解决方案，这样就能够越长的使用资产，延长它的资产寿命，并且提高投资回报率。”ChetanKhona强调，“只有赛灵思能够做到硬件+软件的灵活应变，使我们的产品更加灵活，而且性能更好。”

具体而言，赛灵思提供三大关键领域策略应对数据爆炸，包括世界级的工业与医疗物联网解决方案堆栈，使用ALVEO加速器卡为工业PC加速，以及互补的边缘与云协作。

世界级的工业与医疗物联网解决方案堆栈，这个是面向智能边缘应用而精选的赛灵思和生态系统产品。通过这个堆栈，赛灵思加入了业界领先的AI时延与性能，并和传统的优势进行结合，提供了全套的解决方案，利用安全性的连接、控制、视觉、线路、软件和人工智能来帮助客户开发所需要的产品，进行更好的应用。ChetanKhona同时指出，赛灵思并不是所有领域的专家，也会使用非常广泛的生态系统当中的专业、技术和知识能力，帮助用户获得他们所需要的解决方案。

而面向机器人运动规划、PLC卸载等领域广泛应用的工业PC加速，赛灵思提供了新推出的业界最快ALVEO加速器卡。ALVEO加速器卡是一款集成开发板，操作便捷，用户只需将其插入PC卡槽，便可以完成CPU加速卡的功能，大大提升传统方案的性能。据了解，相比传统方案，ALVEO加速器卡的数据库搜索和分析速度是传统方案的90倍、金融计算速度是传统方案的89倍、机器学习速度是传统方案的20倍、视频处理速度是传统方案的12倍、高性能计算和生命科学较传统速度提速10倍。

“机器人运动规划非常重要，因为现在机器人的发展越来越多的已经进入到了人机协作的阶段，也就是人和机器人要在同一个空间里合作，这里面机器人的规划就显得非常重要。”ChetanKhona举例说，“人的很多行为是不可预见的，有的人在机器人旁边需要挠一下他的头，这对机器人就必须要计算出自己要反应的最佳动作，比如说有多余的动作要略过，整个过程需要通过高强度的计算，那就需要通过ALVEO加速器卡提供解决方案，而且它高效率极高，用了ALVEO加速器卡一台PC可以控制8个机器人，大大改善工厂的架构和运行。”

对于工业物联网和医疗物联网来说，在云端进行数据处理的方式的延时非常高，并不利于海量数据传输的发展。因此，在边缘计算和云的协作方面，赛灵思提供了面向嵌入式的设备接口，同时与包括亚马逊、Google、微软、阿里巴巴等云服务商进行合作，通过汇集控制行动和本地化分析，将应用从云移动到边缘，即使用户在云端连接丢失的情况下，系统依然能够正常运行。

“我们的方案可以节省时间并降低总拥有成本，在面临的标准和威胁不断变化时历久弥新，最大化隐私权并最大限度地减少数据传输，在单芯片嵌入式平台中融合IT和OT，实现低时延、低功耗、高性能的边缘AI。”ChetanKhona总结道，“通过这些方面，我们可以在未来工业和医疗物联网领域打造赛灵思的优势，使我们能够塑造未来的智能工厂以及未来的智慧医疗。”