主題：加速邁向工業4.0——實現更快、更智能、更安全的工業自動化方案

演講人：于常濤，ADI亞太區工業自動化行業市場部經理

主持人：下午第一場演講來自ADI公司加速邁向工業4.0的事情，特別在今年在不久前，推出了一系列的加速工業4.0的一系列整體加速戰略，明確了五個智能的應用場景，將其視為可以跟業界提出來潛力比較巨大的領域，其中包括面向未來的工業以太網，這個方面要縮小標準的差距。另外軟件可配置的IO，產品的靈活性如何應對遇到系統靈活性上如何匹配。還有更智能的邊緣技術，這個大家都知道，邊緣這一塊上午也提到，AI也是所有數據特別經過處理的數據。還有安全性的問題，還有包括系統的安全性問題。另外上午也提到，很多半導體廠商提出的通過生態系統的搭建，擴大跟產業的合作這一塊，這也是在未來加速工業4.0很重要的方面。所以他們認為，工業4.0不僅是一場系列的運營升級，也是一場商業的革命，為其賦能的不僅是其不斷強大的網絡，還有底層的物理技術。

下午第一位演講嘉賓來自ADI的于常濤先生，他現在擔任ADI公司亞太區工業自動化行業的市場部經理，2010年加入ADI，現在負責的是運動控制與機器人方案，在亞太區域的市場以及商務的推廣，還有重點客戶的支持。有請于常濤為我們開啟下午第一場演講！

于常濤：大家下午好，非常榮幸站在這里。工業4.0現在大家每個人都談論，是非常熱的話題，一談論工業4.0會談到第四次工業革命，我也以這個作為開張，大家對這個還有不少爭議，有人說中國只是處在2.5，還沒有必要談4.0，有人說我們是想彎道超車。但無論工業4.0到什么程度，我們的確看到了一些機會，像生態系統和伙伴關系、物聯網和大數據、機器學習、人工智能、更先進的機器人和協作機器人、增強現實、網絡安全、可穿戴設備、自動駕駛車輛等，這也給ADI帶來一些額外的增加，面向中長期潛在的機會，今天主要集中在工業4.0，工業自動化相關的產品方案，ADI本身而言，我們絕對不僅僅只有這方面的產品和方案。

同時伴隨著一些比較好的我們看到的機會，同時很多并且越來越多的終端客戶也認識到，或者也承認，在整個工業4.0的大環境下，它能夠帶來的生產效率的提升、安全性能的提升、非常龐大的并且越來越強大的數據分析能力，以及整個生產帶來的靈活性，若干優勢也被越來越多人認同和接受。但凡事都要一分為二，我們也聽到若干存在顧慮的聲音，比如經常有人說，在中國大家都是談工業自動化、4.0，但很多中國的企業更多解決的是生存的問題，還不是發展的問題，生存過程中面臨同質化的競爭，同時還要找出一些出路，使我們這個產品能有些差異化，同時工業4.0固然提升了靈活性，生產效率，也伴隨著很龐大的投資，當前是一個好的時間節點來做這些投資嗎，諸如此類的顧慮也是層出不窮，這也是工業4.0怎么落地、什么時候落地直接相關聯的問題。

從ADI作為一個半導體供應商，特別是領先的模擬器件供應商的角度出發，我們怎么看待ADI。整個大的宏觀不受控，不變才是不正常的，所有變化當中，ADI公司而言，我們切身地領會到一點，無論何時落地、怎樣落地，對于我們ADI的客戶而言，有一個非常重要或值得考慮的事情，就是一定要有一個非常好的技術合作伙伴，這個技術合作伙伴不光是現有的產品可以非常匹配我們公司現有的發展，同時技術路線跟我們公司今后的發展一脈相承，同時合作伙伴對每一個領域有些深入的研究，同時這些公司也會保持強勁的研發的投入，從而跟我們企業的發展，大家保持非常一致的步調。

如果能找到這樣的合作伙伴，大家能找到成品或者接近半成品經過測試的方案，可以大大加快產品的上市時間，大大縮短研發的投入，很多的基本方案或者基本的功能驗證已經被這樣好的合作伙伴事先完成了。比如從ADI跟日本或歐洲客戶配合來看，越來越多接觸到一些針對每幾個大客戶提出的定制化的需求，這些客戶有自己獨到的見解，我們會把他們的需求跟我們自身產品能力結合在一起。同樣，針對國內客戶，我們也是持非常開放的態度跟大家做這方面的拓展，愿意針對國內獨特的需求，一起來定制產品和方案。

提到技術合作伙伴，大家完全可以相信ADI，ADI就是我剛才所講的這樣一種類型的技術合作伙伴。為什么？ADI到目前為止已經有數十年的歷史，長期耕耘在整個模擬器件，客戶達到20多個國家，產品達到4萬多種，并且我們長期耕耘在工業部分，特別是對技術、產品、品質有相當要求的領域。不光如此，如果看我們ADI能夠提供整個產品的系列和所謂的范圍，從前端的檢測，各種各樣的傳感器，到后端的測量，技術、參考、ADC，再到數據解析，可以是以一些微處理器或者DSP為基礎，做了一些跟邊緣計算相切合的工作，在一些特定領域。同時自從我們跟世界上最有名的電源公司合并后，在電源領域是第一把交椅。再就是連接，無論是有線還是無線，無線前幾年跟訊泰微波合作，涵蓋了所有產品需求，前年有一款產品叫軟件定義的無線方案，當時應該是大家稱為破局的產品，非常有獨到性。包括有線，在工業當中被應用得越來越普遍的工業以太網等等，不光如此，我們還在看，或者正在研發基于下一代的技術，還有大家正在討論的話題，就是物理技術。安全，這部分也是非常大的概念，也在這方面做了一些探討。

回到我們真正的所謂工業4.0或者工程自動化本身，因為我是技術出身，更愿意花時間放在技術本身，為什么我認為ADI可以成為大家的技術合作伙伴，特別在工業自動化部分，雖然今天介紹的只是我們比較有特點、優勢、比較獨到的方案，但我們遠遠不止于此。這里我用了比較典型的一張圖，從事這個行業的朋友應該非常熟悉，在整個工廠當中，第一是有機器人的應用，第二一定是有控制系統，第三一定是有現場的若干儀表和傳感器，第四一定需要穩健的傳輸通訊網絡把各網絡連在一起，工業網絡看重的是有線的方式，無線的作為補充，還沒有那么普及，5G作為一個話題，但如何落實在工廠當中來還有爭議，今天放在有線的通訊方案上來。工廠還包括機器結構設備，我們更多的是偏向于電子設計部分。

圍繞工廠自動化，或者圍繞實際工廠的應用場景，ADI的方案或者我們一些比較獨到的方案應該是已經涵蓋了各個環節，我們先從整個機器人開始，大家都知道，在傳統機器人中，也分低中高端，各有不同，也分不同行業的應用，特別在中國，隨著中國制造2025，中國人力成本的提高，我們發現更多額外機會的出現。為什么這么講？之前傳統對機器人機器手臂而言，我們核心是讓機器手臂動起來，它要有控制系統，有相應的硬件軟件設計，還有基本的安全功能，最終沒有傷到人，不會傾到。但隨著智能化、靈活性或物聯網概念、人工智能概念融合之后，加上一些更多的元素，這些元素更多體現在傳感器本身，比如說各關節，我們一定要檢測它當前的角度，我們要看看在大負載情況下，手臂本身的抖動情況，同時機器人在工作過程當中，特別是一些協作機器人，需要跟工作人員緊密配合的時候一定不能傷到人，這涉及到若干傳感器的技術。同時機器人作為工廠的一分子，它也需要把參數上傳到云端，這里催生了通訊的機會。所以在我們看來，在一些新的得益于工業4.0或者中國制造2025，ADI的機會整整翻了一倍都不止，原因是有些新的需求和新的技術導向的存在。

再具體來說，圍繞剛才的話題到底有哪些呢，第一個是傳統的控制技術我們做了一些功能上來講完整的解決方案，把ADI各環節的產品運用在一起，還有所謂基于已經發布的AMR技術的，以及開發過程當中或研發過程當中的，新一代技術產品，就是針對所謂的角度，或者編碼器的解決方案。同時針對整個機器手臂的姿態，我們有很多傳感器的機會。再加上為了檢測震動，有我們加速度的機會，還有出于安全方面的考慮，比如其它產品的解決方案，這里催生了很多很多機會在里面。

針對我們比較核心的傳統業務，我們也提供一些核心板、評估板，希望讓客戶更簡單地把方案用起來，同時，技術合作伙伴有一個很重要的任務，就是能夠大大縮短開發人員在開發上的投入時間。在同樣的理念之下，我們ADI也正在并且已經做了若干類似的產品和方案。從產品外形和功能角度講是典型的產品，我們拿過來可以直接做產品的評估、算法的研究認證，非常方便。

機器人不單是機器人，因為傳動是靠電機輸送的，這是重要的組成部分。第二，工廠當中另外一個控制部分，我們叫做控制系統，其中有個很核心的就是模塊，它是直接連接現場儀表和整個控制單元當中的紐帶。ADI針對整個模塊量輸入模塊，我們包含了全部的產品，比如我們推出了最新一代的AD411X產品，它是全集成的，并且做了很多保護的功能在里面，非常貼近國內客戶的應用場景。同時我們還提供了相應的電源的解決方案，因為在應用過程當中，基本上是24V輸入、5V輸出的電源架構。這個產品我們把它叫做軟件定義I/O，每個通道都可以任意地定義為數字量的輸入輸出，或者模擬量的輸入輸出，所以我們把它叫做軟件定義I/O。大家可以想象一下，基于這個產品可以做哪些事情，跟接下來的工業4.0、產業升級有什么大的關聯？

我個人理解是這樣：第一它是非常靈活的方案，在傳統應用過程當中，大家做過現場工程的，我們在現場各個傳感器，比如有十個傳感器，需要接入之后，在電器柜這一側有10%的余熱，比如十個通道的輸入，工程完成之后可能要額外多留兩個通道，以防客戶新的需求增加或者損壞做備份使用。并且有些現場對信號類型需求也是不一樣，所以我們看到這種應用場景，特別是在一些工廠的過程控制應用當中，有些客戶就把這個產品應用起來，叫做小型化的PLC的控制柜，而不是說傳統的所有的現場全部連到一個房間來，有很長的線纜。還有些安規的要求，這樣的應用場景，借助這個產品的靈活性，就可以給終端客戶在工廠實施過程當中，完全依靠工人先把傳感器不需要給工人做充分的培訓，跟他講這是數字型的，這是模擬型的，必須清晰地標注出來，負責把信號的正負連接對，以這個方案為基礎的產品當中去之后，完全根據現場的實施結構，通過軟件的方式把系統完整地運行起來，大家可以想象，這能多大程度節省我們現場工程安裝的難度和成本？！

第二點，工業4.0或智能制造重點強調的是網絡化，這也是我們看到的，在傳統的應用當中是現場走線，會越來越多把工業以太網運用起來，這種技術再配合現在的工業以太網，大家可以想象一個網絡，所有的現場傳感器全部集中地匯集到以這個產品為基礎的所謂小型化的控制之后，所有數據進行匯集，然后這些大量的數據就可以走所謂現在的工業以太網的網絡，整個現場能節省線纜的布置，無疑是性價比最高的方案，也是我們今年隆重推出的方案。事實上已經得到了一些傳播，國內已經有一些客戶開始以這個產品為基礎，做一些產品設計了，看重的就是產品的靈活性和可配置性。具體指標來看，性能也是非常高的，滿足了所有行業應用的需求，這是一顆明星產品，重點體現出靈活性、軟件可配置的概念，靈活性也是工業4.0一直在強調的理念和工業4.0一直想達到的目的。

另外第三個部分，有了控制系統之后，又講了驅動部分，這些設備總要管理起來，就是所謂的網絡，在工廠當中毫無疑問大家都認同，一定是有線的網絡為主，有線的網絡除了傳統的基于RS-485/RS-422的現場走線之外，更多的是工業以太網，ADI這邊也是做了很大的投入，基于我們對之前一家公司的收購為基礎，我們做了后續產品的開發。針對工業以太網的部分，ADI的核心優勢也是體現在了集成度和靈活性這一塊。ADI這個產品可以用單一一顆芯片支持現在所見到的一些主流的工業以太網的協議，可以有個單一的硬件平臺，通過調用或者編寫部分的軟件方式，就可直接實施不同的工業以太網的協議。不僅如此，工業以太網已經在存在若干年了，并不是新興事物。作為下一代的延續，大家重點談時間敏感網絡，因為工業以太網在傳統而言，都是各大廠商主導推出的，比如西門子通過PI、ETG等等，這里帶來一個問題：各廠商之間完全不兼容。第二個問題：現行的工業以太網都是運行在一百兆的通訊速率之下，但事實上工廠中有一些對實時性要求不高的，數據量很大的數據源，比如攝像頭、機器視覺、工業相機這些應用場景，在兩個比較大的因素驅動之下，大家談得最廣的是TSN網絡，它既兼顧了一些實時性數據的傳輸，同時保留了帶寬，它在數據鏈這一塊提倡數據兼容，不存在壟斷的門檻。基于這個趨勢，我們花了很多時間做這個事情，一方面現有產品是支持大家普及率越來越高的現行工業以太網，同時在今年底也會推出下一代的基于千兆的TSN技術。

從技術儲備角度來看，右上角有很多TSN，這方面ADI做了很好的儲備，并且這些標準跟我們現行工業以太網的協議用的都是同一個硬件平臺，所以再次驗證了所謂的集成度和靈活性的想法和觀點。

這張PPT體現了ADI本地化和就近化的特點，中國的客戶有獨特的需求。如果回到我們工業以太網相關的話題，有一個很突出、很有意思的點：EtherCAT在中國是應用最廣的協議棧，并且在世界上也是最集中的區域。針對本地客戶一些不同的需求和不同的特點，ADI在上海、北京有一個接近50人的系統團隊，這個系統團隊全部來自各公司比較資深的研發人員，針對本地客戶的需求做系統性的開發。右下角的板子就是集中的體現，叫做EtherCAT評估板，我們不光提供了功率等，同時做了工業一致性的測試，還有軟件測試的支持。這一點ADI可以成為大家的技術合作伙伴，因為針對某些大家感興趣的話題，ADI已經提供了一些被世界驗證過的，并且接近產品化的，大家想象一下，以EtherCAT為例，大家很簡單就可以拿過來。

機器健康監測是很有意思的話題，特別從去年到今年，是非常火熱的一個點，同時機器健康監測也是工業物聯網一個很好的落地的實踐，機器健康監測也被越來越多的客戶所接受。原因很簡單，比如像風電、火電、核電一些化工廠的應用場景，有一些國家硬性規定的安全方面的考慮，也包括風機、風能，過往很多靠人工的方式，現在越來越多的客戶評估后發現構建一套自動化系統非常劃算，一方面可以拿到高效的數據，同時可以節省人力成本，使設備安全更有保證。而且這樣的技術讓我們有很好的方式搜集到工業現場各種設備大量現場的原始數據，把這些數據放到云端做系統處理。這個架構是不是很典型的智能+、工業互聯網的典型應用？在這個應用中，ADI最突出的產品，包括有差異化帶來與眾不同的，就是基于加速度計的產品，因為在機器健康相關的各種各樣的檢測參數當中，溫度是比較關鍵的參數，同時震動也是比較關鍵的參數，大家知道機器的損壞會帶來震動情況的反饋。同時再配合后端的信號處理，一些跟邊緣計算的理念相結合的，以自己低功耗為基礎的，注入頻率數據的分析，一些時間預算的經驗學習，一些算法的工作。

不僅如此，ADI把一些有特色的產品和我們的方案整合在一起，提供了一個完整的方案，或者叫完整的DEMO系統，就是左上角演示的，白顏色的叫震動檢測節點，基于無線傳輸方案檢測震動，我們還做了天線，有電機驅動，同時在PC端還做了GOI，可以看到一些數據，所以它是非常完善的。如果有工程師想做機器檢測的話，基于這個系統，就可以很迅速地在第一時間拿到你需要的第一手的數據，把整個工作的重心集中在更有附加值、更有意義的、基于云端的算法上面。