隨著人口紅利的收窄，為賦能規(guī)模生產，全球企業(yè)智能化轉型加速，智能制造產業(yè)規(guī)模不斷擴張。

根據中商產業(yè)研究院發(fā)布的數據顯示，2022年中國智能制造產值規(guī)模破3萬億元，同比增長14.9%，預計2023年中國智能制造產值規(guī)模將進一步增長至3.92萬億元。

數據源：中商產業(yè)研究院，與非網整理

在智能制造的產業(yè)鏈上，中國走到哪了？

智能制造的產業(yè)鏈較長，大致涵蓋智能裝備、工業(yè)互聯(lián)網、工業(yè)軟件、3D打印以及將上述環(huán)節(jié)有機結合的自動化系統(tǒng)集成及生產線集成等環(huán)節(jié)。

從發(fā)展進程的角度來看，參考IDC將企業(yè)數字化成熟度劃分為入門者、探索者、組織者、轉型者、顛覆者5個階段，當前中國制造企業(yè)數字化轉型總體成熟度處在中間階段，而在第四、五階段的數字化轉型者和數字化顛覆者的占比很低。

對此，瑞薩電子工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征表示：“智能制造的前提是工業(yè)自動化，以德國為首的工業(yè)強國在二戰(zhàn)期間就能達到工業(yè)1.0~2.0的階段，當前正在發(fā)展工業(yè)4.0，所以相比起步較晚的中國，他們的產品在穩(wěn)定性和可靠性方面會比較有優(yōu)勢。不過，這幾年國內發(fā)展的也不錯，尤其是在工業(yè)制造方面也呈現(xiàn)出多點開花的局面，在PLC、工業(yè)變頻器、伺服器等細分市場中，無論是成長速度、開發(fā)能力還是價格方面都是可圈可點。”

至于什么是真正的“智能制造”？徐征也有著獨到的見解。他告訴與非網：“所謂智能制造就是人工干預得越少越好，盡可能地讓設備處于自行運行狀態(tài)，這是一個理想的狀態(tài)，所以自動化是智能制造的前提。此外，設備之間的協(xié)調性、產線的靈活性和可定制性、設備和人員的安全性，以及整套系統(tǒng)的可靠性都是從業(yè)者關心的要點。比如這幾年開始受到重視的數據安全問題，工廠之間的差異大多數取決于其特定的工藝參數，如果此類參數文件被盜走，那么就會丟失其技術壁壘，所以防止黑客入侵是眼下要解決的問題?！?/p>

瑞薩電子如何搶占智能制造行業(yè)先機？

前面提到智能制造的產業(yè)鏈很長，瑞薩電子作為全球工業(yè)數字化轉型的引領者和推動者，為市場提供了從芯片、算法到參考設計的多維度產品。

圖 | 2023工博會，瑞薩展臺一隅

根據徐征的介紹，瑞薩電子的特色是“一網到底”，其擁有多種工業(yè)以太網解決方案，用于加快驅動設備、控制器、傳感器與通信設備等工業(yè)應用的研發(fā)。另外，瑞薩電子還提供高度靈活的高性能計時IC、Serial RapidIO^? 與PCI Express^?等領先的互連解決方案、信號完整性產品、先進的電源管理解決方案構成的各類成功產品組合。

對此，瑞薩電子嵌入式處理器事業(yè)部總監(jiān)沈清強調：“僅瑞薩電子的MCU料號就超過了10000個，且在功能安全和信息安全方面獨具特色。從去年年底開始，客戶對功能安全的需求一下子噴涌出來，這在一定程度上說明國內的業(yè)態(tài)正在與國際接軌。而瑞薩在功能安全方面擁有十年的根基，我們的產品做了很完整的SIL3工業(yè)功能安全等級認證（相當于汽車安全認證等級中的ASIL D），可以提供整套方案，而行業(yè)競爭對手大多只做了自檢庫，所以當客戶采用瑞薩的方案時，可節(jié)省2/3的時間，達到降本增效的目的。在信息安全方面，瑞薩的MCU/MPU產品都內置了加密單元，并且可以配合提供系統(tǒng)的信任根，同時基于這兩個特點開發(fā)出了一系列安全解決方案。比如最底層的是加解密算法加速，再往上到密鑰的封裝保護，再往上就到應用層的安全啟動，以及我們的安全傳輸層協(xié)議，在每一個系統(tǒng)的不同層級我們都有一個信息安全的加密保護機制在里面?！?/p>

“除此之外，瑞薩電子的產品還具有可靠性高、穩(wěn)定性好、擁有實戰(zhàn)案例好上手等特點，在生態(tài)建設方面也比較完善?！?沈清補充道。

中國是跳躍式市場，很多新需求、新成果正在最先落地中國

中國近些年的發(fā)展很快，屬于跳躍式市場，如果把海外市場比喻成傳統(tǒng)型客戶，那么中國市場就是創(chuàng)新型客戶。瑞薩電子有很多新品都是基于中國客戶的“新需求”進行研發(fā)設計的。

比如瑞薩近期推出的Reality AI工具，需求和最先落地就都在中國，但在國外推出后反響也非常好。

圖 | Reality AI工具硬件載體示意

具體來講，Reality AI是一款基于非視覺算法的建模工具，它的服務對象之一是電機的運行異常檢測，它可以幫助企業(yè)非常方便地進行數據采集分析，生成AI模型，減少制造型企業(yè)在AI模型上的時間、人員和經濟投入。同時，Reality AI工具可以部署在低成本的MCU上，無需額外的傳感器即可實現(xiàn)預測性維護功能。

和市場上通用的一些模型相比，Reality AI模型只要占用20K Flash和9K RAM的資源，推理時間僅需3.5ms，準確度大于90%，所以是相當輕便高效的。同時，對于使用該工具的企業(yè)來講，無需掌握復雜的AI底層技術，PC端使用簡單的Python腳本即可采集數據，再基于網頁端可視化的工具組件進行數據導入、統(tǒng)計分析和抓取特征值，最后生成針對瑞薩全系列MCU的AI模型庫。

寫在最后

智能制造面臨的不止新設備、新技術的引進，更為關鍵的是如何對現(xiàn)有產線進行改造，當前面臨不少問題，比如關鍵數據的采集、多接口的融合、系統(tǒng)安全難題等都有待解決。但一口吃不成一個胖子，只能慢慢培養(yǎng)，階梯式地發(fā)展，靜待花開。