软件定义自动化发展趋势与挑战
- 行业趋势：制造业面临个性化需求、供应链不确定性和劳动力结构变化等挑战，推动向智能和自适应解决方案转型。具身智能技术、AI 与控制系统的深度融合成为关键技术路径。
- 负载整合的重要性：负载整合技术打破传统架构壁垒，实现 AI 处理和实时控制协同优化，提升计算效率和系统简化。
- 新一代计算平台优势：异构架构整合高性能 CPU、GPU 和专用 AI 加速器，实现单一平台同时处理实时控制和复杂 AI 推理，消除延迟和同步问题，提升性能和可靠性。
- 技术挑战：确保实时控制任务的确定性性能、系统安全性、不同优先级任务间的有效隔离。
英特尔助力软件定义自动化
芯片平台硬件赋能
- 英特尔芯片平台：涵盖英特尔凌动®、酷睿™、至强® 等处理器产品线，提供丰富的可扩展高速 IO 和外围接口电路。
- 高性能算力支撑：Intel® Speed Shift 和英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 提升系统实时响应能力。
- 确定性实时保障：Intel® Speed Shift 技术优化实时性能，英特尔® 酷睿™ Ultra 系列处理器采用异构架构设计，消除缓存争用对实时性能的影响。
- 混合负载整合优化：英特尔提供涵盖硬件架构优化、实时调度算法、负载隔离机制等综合技术解决方案，确保关键控制任务性能稳定性和确定性响应。
- AI 智能加速：英特尔提供从轻量级到高性能的全谱系 AI 赋能体系，包括集成显卡方案 iGPU 和独立显卡方案 dGPU，加速 AI 技术在各行业的深度融合与规模化落地。
负载整合软件赋能
- 软件定义自动化的核心优势：通过软件层面的创新实现多元化负载的统一管理和优化调度。
- 架构及方案概览：负载整合解决方案主要分为单系统方案（Linux、Windows）和多系统方案（ACRN、KVM）。
- 商用软件方案概览：Kithara RealTime Suite、RTX64、The INtime® RTOS、RTS Hypervisor、Intewell-H。
- 开源方案概览：ACRN、KVM。
负载整合控制器的应用类型探索
- PAC 控制系统：融合 PLC 和 PC 的优势，实现多任务和多系统应用开发，优化成本、促进 IT 与 OT 融合、缩短开发周期、简化维护工作。
- 云边协同控制系统：结合云的集中式处理能力和边缘计算的本地化实时功能，优化运营，提高性能，创建响应更快、更智能的系统。
- AI 大模型赋能控制系统：大模型正成为推动工业数字化转型和智能制造的关键力量，英特尔进行初步研究，构建概念验证参考架构，实现自然语言对机械臂的操控。
英特尔助力软件定义自动化实战篇
- 鸿道 Intewell：半导体装备智能控制解决方案，提供高实时性的 Intewell® 新型工业操作系统、高速总线 I/O 系统、自适应控制工具软件 MaVIEW®。
- 菲尼克斯电气 vPLCnext：基于 ACRN 负载整合的电力行业 AI 环保解决方案，实现 vPLCnext 虚拟化控制与 AI 融合平台。
- 简探国际 x 诺达佳：人-机-AI 协同工业控制代码自动生成系统 MCCoder，实现智能化代码生成-验证-解读全流程。
- 易码智能：基于 Kithara 负载整合的实时数据采集处理解决方案，实现从数据采集到 AI 决策的全链条边缘部署。
- 关维技术 U2：基于 ACRN 的液压机械加工专机，实现软件定义一体化控制，提升集成简化与性能提升、数据统一与智能赋能、柔性生产与快速部署。
- 优易控 x 卓信创驰：基于 INtime® 的高精度柔性运动控制解决方案 ProU NoTime 控制器，显著降低运动控制器交互的延迟，提升机器程序执行效率与稳定性，提供强大的前馈控制功能和先进的平滑工具。
结语
- 负载整合与 AI 融合正在重塑基于 PC 的控制系统创新格局，构建更加智能高效的自动化平台。
- 期待与更多合作伙伴携手合作，共同推进 AI 驱动的负载整合技术发展，加速行业向智能化运营模式转变。
