人工智能（AI）賦能新型工業化，是推動中國制造業加速向數字化、網絡化、智能化發展的重要途徑。工業和信息化部在10月份發布2024年前三季度工業和信息化發展情況顯示：前三季度規上工業增加值同比增長5.8%，工業投資連續8個月呈兩位數增長。近幾年累計培育421家國家級智能制造示范工廠，建成萬余家省級智能工廠，13家中國企業入選全球“燈塔”工廠，中國“燈塔”工廠總數達到72家，占全球42%。中國初步構建了較為全面的人工智能產業體系，相關企業超過4500家，核心產業規模已接近6000億元人民幣，產業鏈覆蓋芯片、算法、數據、平臺、應用等上下游關鍵環節。

伴隨著2025新年的腳步，回顧2024年中國智能制造行業的發展，各家企業曾經推出哪些新技術、新產品、新方案投身中國智能制造的洪流中，對即將到來的2025又有怎樣的期待與希望。Silicon Labs（芯科科技）中國區總經理周巍先生與工業AI（AI in Manufacturing）網站通過本次采問答形式的訪談，全面解析AI、物聯網和工業自動化在過去一年的技術進展和突破，以及2025年的發展重點。

2024年，公司在工業AI領域有怎樣的進展？

周巍：作為一家專注于物聯網的企業，工業領域一直是芯科科技重點關注和投入的領域。我們可以提供低功耗、高性能且靈活的無線連接方案，協助開發人員打造創新的、具有差異化功能的工業物聯網產品，來解決工業應用場景中的碎片化問題和其他各類挑戰。同時，隨著近年來人工智能技術的加速發展，也使芯科科技看到了人工智能和物聯網融合發展的重要性，推出了多款加載AI/ML功能的無線芯片，這將給包括工業在內的諸多領域實現智能化發展提供重要支持。

芯科科技已經在xG24、xG26等多款SoC和MCU產品中集成了專用的人工智能/機器學習加速器，可以實現處理速度和能效的顯著提升。2024年，芯科科技重磅推出了xG26系列產品，這是面向未來打造的產品。與xG24系列產品相比，其不僅閃存、RAM和GPIO容量增加了一倍，而且憑借更先進的人工智能/機器學習專用內核，其處理機器學習操作的速度提升了高達8倍，而功耗僅為傳統嵌入式CPU的1/6，可以支持設備制造商開發適用于各種工業場景的先進邊緣智能應用。

此外，芯科科技即將推出的第三代無線開發平臺產品將采用芯科科技第二代矩陣矢量處理器，可以將復雜的機器學習運算從主CPU卸載到專門的加速器上，從而顯著提升無線設備的機器學習性能（最高可達100倍），同時大幅降低功耗。這種人工智能和物聯網的技術融合，將使設備制造商能夠更從容地應對工業物聯網設備在人工智能/機器學習功能方面的挑戰，從而進一步推動?工業智能化應用加快發展。

公司對2025年工業AI的發展有怎樣的愿景？

周巍：2025年，芯科科技將繼續開發和優化集成人工智能/機器學習加速功能的無線SoC和MCU產品，尤其是上述提及的第三代無線開發平臺產品以及第二代無線開發平臺產品，以助力工業設備和應用持續提升智能化水平。同時，芯科科技也將進一步強化與工業領域客戶、伙伴的合作關系，共同探索和打造創新的工業IoT+AI解決方案。

過去一年工業AI行業發展的熱點問題、新概念、新進展

周巍：隨著人工智能技術的不斷發展，為工業領域帶來了新的機遇。它正在逐步應用于工業生產的各個方面，包括設備實時監控、預測性維護、質量控制、流程優化、供應鏈管理、能源管理、協作機器人、需求預測和遠程運維等。可以說，人工智能技術正在憑借強大的數據分析和處理能力、智能化的決策能力以及高效的自動化執行能力，推動工業領域實現革命性的變化。與此同時，人工智能技術也正在與物聯網、大數據、云計算等先進技術深度融合，為工業領域提供功能更多、性能更優、效率更高的解決方案。人工智能在工業領域的持續深入應用，也在推動工業生產模式的創新和變革，除了智能化和高效化，它也幫助工業生產在綠色化、個性化、服務化等方向上實現了延伸發展，已成為推動工業發展的一項關鍵性技術。

工業AI的未來將面對怎樣的技術與應用挑戰？

周巍：首先，相比一般場景，工業場景對人工智能運行的可靠性、穩定性和準確性都有更高的要求，運行過程中產生的任何故障或錯誤都可能導致生產線停機，造成重大經濟損失，甚至威脅到工作人員的安全。

其次，在工業領域應用人工智能時，信息安全也至關重要。工業數據通常包含敏感信息，如生產計劃、設備狀態等，保護這些數據不被非法訪問或篡改非常重要。同時，還需要防止惡意攻擊者利用人工智能系統中的漏洞對工業生產進行破壞。

此外，即使應用了人工智能技術，工業場景目前或一段時間內尚不能實現完全的無人化，因此，還需要考慮工作人員與人工智能設備/系統之間如何實現有效的承接和轉換。

如何看待過去一年中國工業AI行業發展？面臨怎樣的挑戰？

周巍：過去一年，隨著“人工智能+”行動的提出，可以看到人工智能在中國工業領域的應用取得了不錯的進展，產品制造、設備維護、質量控制、物流等多個環節都可以看到人工智能技術在發揮越來越重要的作用。

此外，人工智能在邊緣設備上的應用，以及與物聯網技術的結合也成為業界正在追逐的趨勢，這對于中國這個重視人工智能和物聯網技術的工業大國而言，無疑將出現更加廣泛、深入的工業IoT+AI應用。

中國工業領域應用人工智能技術所面臨的挑戰與上述提及的挑戰無異，但同時人工智能為現代工業也帶來了大量機遇。工業產業鏈上下游企業應該積極擁抱人工智能技術，加強創新和應用，在提高自身競爭力的同時，推動整個產業實現更高的智能化和更加可持續的發展。

在工業AI生態系統中，公司提供怎樣的解決方案和發展愿景？面臨的挑戰并如何解決？

周巍：當前，很多工業應用場景都需要快速響應能力，因此邊緣計算和本地數據處理能力越來越受重視。因為邊緣計算會極大地減少數據傳輸延遲的情況，可以提高系統的反應速度，這對于工業生產過程中的實時監控和自動控制非常重要。而這正是芯科科技加載人工智能/機器學習加速技術的無線SoC和MCU可以發揮重要作用的地方。

以芯科科技的xG26系列產品為例，其采用了ARM Cortex-M33 CPU和用于射頻與安全子系統的專用內核，以多核形式實現了性能更高的計算能力，有助于為客戶應用釋放出主內核。同時，它集成了芯科科技專有的矩陣矢量人工智能/機器學習硬件加速器，可以為包括工業應用在內的所有應用實現更高的智能。該專用內核針對機器學習進行了優化，可以從主CPU上卸載復雜的機器學習運算，從而大幅提高處理機器學習操作的速度。而且，基于機器學習的激活或喚醒提示也可以交由該加速器分擔，從而允許更多耗電功能進入休眠狀態，可以最大限度地降低功率消耗。

除了在計算能力和智能化方面提供強大支持外，芯科科技的產品還可以在安全性方面提供業內最領先的保護能力，能夠有效防止數據泄露、非法獲取和模型篡改等安全問題發生，而這是在工業領域應用人工智能時非常看重的方面。

芯科科技的Secure VaultTM安全技術獲得了PSA 3級認證，通過Secure Vault和ARM TrustZone技術，可以為芯片構建最高級別的安全性。此外，利用芯科科技的定制化元件制造服務，xG26產品還可以在制造過程中使用客戶設計的安全密鑰和其他功能進行硬編碼，從而進一步增強其抵御漏洞的能力。