过去几年，工业物联网作为关键词，已经被多次写入两会政府工作报告。不论在传统产业，还是新兴领域，都涌起了一股工业物联网建设和应用的热潮。其实早在2015年政府就已经提出，推动互联网与制造业融合，提升制造业的数字化、网络化、智能化水平。发展工业物联网，对于我国打造制造强国，推动经济高质量发展，都具有十分重要的意义。
众所周知，工业物联网的主要技术领域涵盖传感器技术、网络互联技术、信息处理技术、安全技术、边缘和云计算等多个方向。其中发展最为迅速的几大技术领域包括：
边缘计算+人工智能：工业物联网的成功关键在于为机械设备赋予物联网连接能力。在生产环境中采用联网设备，企业便能将这些数字化智能设备纳入企业生产，并在设备的整个生命周期里保障系统正常运作。万物互联意味着海量数据需要实时分析和处理，所以边缘计算结合人工智能就是一个重要发展趋势。在机器学习领域，安富利开发了AI 智能盒子和智能相机开发平台，就是为了帮助本土企业加速其工业AI 项目的开发和落地，推进工业物联网在企业内部的部署和应用。
网络安全：在万物互联环境下，难以想象如果边缘端智能设备被黑客控制，将会带来什么样的灾难。实际上，网络安全威胁的确阻碍了制造商对数字技术的投资，在接下来很长一段时间内，制造商不得不拨出更多预算，以确保任何数字创新都通过安全认证。目前赛灵思提供的工业物联网系统解决堆栈全部满足IEC 62443-4-2安全认证标准要求，免除企业对网络安全的后顾之忧。
人机协作：基于以上两大趋势，将会有越来越多的人机协作场景出现。随着设备更加智能化、更安全和更可靠，基于工业物联网的协作机器人将更为普及。当前汽车制造商是工业机器人的消费大户，但随着工业互联、机器视觉以及控制技术的迭代，协作机器人将在制造业、物流领域乃至服务业取得突破性进展，“机器人即服务”的理念将逐步深入人心。
提高制造业的智能化水平，就必须采用人工智能技术，在生产环境中实现智能化应用。目前安富利在工业AI领域的主要研究方向包括工业视觉缺陷检测、物品分类、设备可预测性维护等领域。在众多缺陷检测项目中，安富利的研发方向涵盖了布匹检测、农产品和果蔬检测、玻璃检测、电子产品的外观检测等主要应用，极大地提高了缺陷检测的效率和精确度，促进了企业向智能制造的转型升级。
同时，AI技术将被广泛应用于面向边缘设备的机器视觉、运动控制以及预测性维护等领域。比如新型人机协作机器人，就是AI技术与传统工业机器人结合的产物。机器手臂的应用不再只是重复性作业，也能具备弹性调整的能力。机器臂与移动机器人的结合，可以大幅扩展工业机器人的工作范围。其物体识别、精准抓取以及实时路径规划、避障等功能都是AI技术的灵活应用。人机协作机器人的广泛应用，将大大加速传统制造业升级，并大幅提升生产效率。
在工业物联网领域，安富利和赛灵思一直是长期合作伙伴，双方共同为客户提供系统方案级的优质服务。基于赛灵思SoC器件和工具链的传统优势，以及近期边缘计算AI的大量需求，双方共同提供完善的硬件平台和软件参考设计，甚至产品级的开发平台，帮助客户加速开发进度，缩短产品上市时间。双方一起合作的项目包括用于智慧安防、机器视觉等应用领域的智能相机开发平台，面向智能仓储的自主移动机器人、针对智能零售领域的精准营销设备以及面向智能制造的多关节机械臂及视觉控制器等诸多智能化产品，共同加速本土制造业的智能化转型进程，进一步推动工业物联网的落地应用。
