時代的快速發(fā)展和科技的日新月異，智能制造成為了產(chǎn)業(yè)升級的主要方向。智能制造，是指以現(xiàn)代信息技術為支撐，通過加強物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能(AI)等技術的結合，應用智能化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化等手段，實現(xiàn)生產(chǎn)、管理、服務等多方面的全面優(yōu)化，從而提高制造業(yè)全方位的競爭力和效益水平。而深度學習在其中扮演著舉足輕重的角色。
深度學習是機器學習中的一種模型，其基本原理是模仿人類的神經(jīng)網(wǎng)絡進行分析處理，通過多層次的學習不斷優(yōu)化模型，達到高效的數(shù)據(jù)處理、精準的預測分析和自主的決策行動?？梢詫⑵鋺迷诠た叵到y(tǒng)中，當數(shù)據(jù)流入工控機時，深度學習算法可以及時處理數(shù)據(jù)，并進行預測分析，為工廠提供更高效、更穩(wěn)定、更安全的生產(chǎn)環(huán)境。
近年來，“飛騰”芯片打破了國外壟斷，成為先進領域的代表。飛騰系列芯片以其強大的計算和處理能力，方便的開發(fā)環(huán)境和豐富的外設接口，被廣泛應用在各類智能制造設備和工控機上，成為智能制造中不可或缺的一環(huán)。
嵌入式工控機作為智能制造的重要一環(huán)，起到了將各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中管理的關鍵作用。在傳統(tǒng)工控機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集、實時控制等需求較為單一且功耗較高，性能也比較單調，而在智能制造中，終端邊緣計算的作用變得越來越重要。飛騰嵌入式工控機的應用不僅可以有效地解決數(shù)據(jù)不連貫、傳輸延時等問題，而且可以承載更多的任務，例如模型預測、智能分析、智能驅動等，帶來更為豐富的功能、更為高效的性能和更為實用的業(yè)務。
工業(yè)自動化是智能制造的核心之一。智能化的工業(yè)制造能夠自主、精準地控制生產(chǎn)過程中的種種變量，如參數(shù)、品質、節(jié)能、安全等，可以幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質量。在工業(yè)自動化領域，飛騰嵌入式工控機依托強大的AI算力和高效的處理性能，能夠為企業(yè)提供更為可靠、智能的工控解決方案，在實現(xiàn)精準控制和優(yōu)化生產(chǎn)的同時堅守智能制造的核心原則。
邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)的關鍵技術之一，通過將計算能力移動到網(wǎng)絡的邊緣，將設備和節(jié)點變成具備計算和處理能力的“邊緣節(jié)點”，實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)處理速度、更低的延遲和更高的安全性，避免數(shù)據(jù)集中、較長的傳輸時間和風險。飛騰嵌入式工控機在智能制造中具有良好的邊緣計算能力，可以減少數(shù)據(jù)傳輸和網(wǎng)絡擁堵帶來的延遲，為生產(chǎn)過程提供增強的智能化控制。
總之，深度學習與飛騰嵌入式工控機的結合，可以引領智能制造新的方向。它們的應用優(yōu)勢在智能制造領域的推動中得到了充分體現(xiàn)，將為企業(yè)提供更為完善、更為高效的智能化解決方案，帶來良好的生產(chǎn)效益和市場影響力。未來，我們有理由相信，在深度學習和飛騰嵌入式工控機的共同加持下，智能制造技術將不斷地發(fā)展壯大，成為推動各行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展和升級的新引擎。
