深度解析研華全棧式AI產(chǎn)品布局

本期導(dǎo)讀

在人工智能邁向邊緣智能化的浪潮中，研華科技通過“Edge AI+生態(tài)協(xié)同”戰(zhàn)略推動(dòng)AIoT 2.0時(shí)代的產(chǎn)業(yè)落地。本文專訪研華科技產(chǎn)品總監(jiān)邱柏儒，深度解析研華全棧式AI產(chǎn)品布局、差異化技術(shù)積累與生態(tài)共創(chuàng)實(shí)踐。

在人工智能呈爆發(fā)式增長并邁向新時(shí)代的浪潮下，AIoT 迅速朝著 2.0 時(shí)代加速進(jìn)發(fā)。AIoT 2.0 時(shí)代最為突出的特征，便是 AI 能力由云端朝著邊緣端快速下沉，邊緣智能由此成為產(chǎn)業(yè)界的競爭焦點(diǎn)。作為深耕工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)41年的研華科技，很早就意識到邊緣智能的重要性，提早布局，特別在今年更啟動(dòng)AIoT 2.0戰(zhàn)略，加速AI產(chǎn)業(yè)化落地。而在此次的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中，Edge AI無疑宛如最璀璨的 “啟明星”，指引著前行方向。

基于這樣的背景，研華科技協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)中心產(chǎn)品總監(jiān)邱柏儒欣然接受了智次方?物聯(lián)網(wǎng)智庫的獨(dú)家專訪，深入分享了研華在Edge AI 領(lǐng)域，特別是在國產(chǎn)Edge AI領(lǐng)域的豐富多元的產(chǎn)品布局，以及在生態(tài)協(xié)同共創(chuàng)、加速國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展等層面極具前瞻性的深度思考，為行業(yè)發(fā)展提供了極具價(jià)值的見解與思路。

邱柏儒表示，面對當(dāng)前AI的大浪潮，研華已打造全棧式AI產(chǎn)品體系，大力布局Edge AI產(chǎn)品，目前已包括AI模塊、AI板卡、AI 加速卡、AI 嵌入式和工業(yè)平臺，AI邊緣平臺、邊緣AI服務(wù)器，乃至邊緣整機(jī)柜服務(wù)器。Edge AI硬件支持各領(lǐng)域的AI軟件，從底層的主流操作系統(tǒng)到各種AI運(yùn)行環(huán)境，再到AI訓(xùn)練推理云服務(wù)軟件，同時(shí)還聯(lián)合主要的芯片、傳感器等生態(tài)伙伴，打造出可落地的完整 Edge AI 整合方案。

今年9月，研華與昇騰合作發(fā)布了基于昇騰Atlas 310系列的工業(yè)邊緣 AI 算力方案，正是其全棧式 Edge AI 戰(zhàn)略的關(guān)鍵突破，也是雙方助力信創(chuàng) AI 走向產(chǎn)業(yè)的重要舉措。此次研華構(gòu)建三種工業(yè) AI 產(chǎn)品形態(tài)：AI Edge Systems 專注工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用；AI On Modules 以標(biāo)準(zhǔn)化模塊助力伙伴；AI Development Kits 為開發(fā)者提供算力。全棧化產(chǎn)品策略使研華在工業(yè) AI 落地進(jìn)程中獨(dú)具優(yōu)勢，正加速邁入 AIoT 2.0 時(shí)代，引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新變革，開啟全新發(fā)展格局。

在談及Edge AI領(lǐng)域的差異化技術(shù)積累時(shí)，邱柏儒強(qiáng)調(diào)了研華在硬件整合、軟件優(yōu)化、遠(yuǎn)程部署等方面的核心優(yōu)勢。同時(shí)，他還分享了研華在智能制造、智慧交通等行業(yè)的成功應(yīng)用案例，以及AI生態(tài)建設(shè)的規(guī)劃，展現(xiàn)出 AI 為行業(yè)變革帶來的新可能。

展望未來，邱柏儒表示，面對Edge AI 產(chǎn)業(yè)化的戰(zhàn)略機(jī)遇，研華將持續(xù)聚焦關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，深化與頭部企業(yè)的戰(zhàn)略合作，并以開放的心態(tài)推進(jìn)生態(tài)共創(chuàng)，攜手各界伙伴共同推動(dòng)國產(chǎn)工業(yè)AI的蓬勃發(fā)展。

訪談亮點(diǎn)

研華構(gòu)建全棧化工業(yè)AI產(chǎn)品矩陣，加速技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地

聚焦場景化需求，打造差異化Edge AI解決方案

引領(lǐng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，攜手伙伴共建國產(chǎn)AI生態(tài)

以下為采訪實(shí)錄。

Edge AI的產(chǎn)品創(chuàng)新

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

研華構(gòu)建了三種工業(yè)AI產(chǎn)品形態(tài)：AOM(AI On Modules)、AI Development Kits和AI Edge Systems，請問這三種產(chǎn)品形態(tài)分別面向什么樣的客戶群體和應(yīng)用場景？在產(chǎn)品定位上有何差異化？

研華邱柏儒：研華的三類工業(yè)AI產(chǎn)品形態(tài)，分別面向不同的客戶群體和應(yīng)用場景，在產(chǎn)品定位上各有側(cè)重，但又相輔相成，共同構(gòu)成了研華工業(yè)AI的整體布局。

?AI Edge Systems定位于產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，面向工業(yè)現(xiàn)場的邊緣算力解決方案。這類產(chǎn)品采用盒子形態(tài)或核心板卡形態(tài)，基于研華在各行業(yè)的深度布局，配備針對性的IO配置，能夠適配各種嚴(yán)苛的工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境。AI Edge Systems的目標(biāo)客戶主要是產(chǎn)業(yè)軟件集成商或獨(dú)立軟件開發(fā)商(ISV)。我們可以把類似昇騰310這種高核心算力的邊緣方案，部署到各種工業(yè)現(xiàn)場，滿足他們對邊緣算力的需求。

?AI On Modules則定位于標(biāo)準(zhǔn)化模塊，旨在拓展研華產(chǎn)業(yè)方案尚未覆蓋的部分，賦能合作伙伴二次開發(fā)，打造適用于特定場景的解決方案。通過AI On Modules，研華可以與生態(tài)伙伴協(xié)同創(chuàng)新，共同挖掘更多行業(yè)機(jī)會。

?AI Development Kits的定位是為AI算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力、新技術(shù)導(dǎo)入和傳統(tǒng)應(yīng)用遷移提供算力底座支持。這類產(chǎn)品主要面向開發(fā)者和高校群體，滿足他們在技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等方面的需求。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

對于AI On Modules(AOM)產(chǎn)品，研華推出了不同尺寸和性能的系列產(chǎn)品，請問在模塊化設(shè)計(jì)上，研華做了哪些特殊考量？與傳統(tǒng)的COM(Computer-on-Module)產(chǎn)品相比，AOM在技術(shù)特性和應(yīng)用優(yōu)勢上有何不同？

研華邱柏儒：對于AI On Modules(AOM)產(chǎn)品，我們在模塊化設(shè)計(jì)時(shí)主要考慮兩個(gè)方面：市場的先行需求和芯片的算力規(guī)格。我們按照算力大小來定義不同的尺寸規(guī)格，因?yàn)檫@關(guān)系到功耗、支持的影像設(shè)備路數(shù)以及接口的豐富程度。在傳統(tǒng)工業(yè)控制的應(yīng)用里，我們會考慮I/O口的適用性；而在AI應(yīng)用領(lǐng)域，感知(Sensing)設(shè)備接口的適用性，像MIPI、CSI等接口就成為了我們的主要考量，因?yàn)锳I對環(huán)境的實(shí)時(shí)感知需要低延遲、高帶寬的特性，我們必須在接口定義上做出針對性的優(yōu)化，才能更好地適配AI應(yīng)用場景。

與傳統(tǒng)的COM(Computer-on-Module)產(chǎn)品相比，AOM在技術(shù)特性和應(yīng)用取向上有明顯不同。我們的整體方向是打造一個(gè)以邊緣AI需求為導(dǎo)向、以算力為核心的標(biāo)準(zhǔn)化平臺，可以快速擴(kuò)展各類感知模組。我們希望通過建立開放的標(biāo)準(zhǔn)，吸引更多廠商參與，推動(dòng)行業(yè)更快速、更蓬勃地發(fā)展。

目前，Edge AI模組廠商都是采用自己的標(biāo)準(zhǔn)各自為政，這導(dǎo)致設(shè)備集成商與不同廠商合作時(shí)，要重復(fù)投入資源造成浪費(fèi)。我們的目標(biāo)是成為行業(yè)先行者和領(lǐng)導(dǎo)者，推動(dòng)建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，我們愿意聯(lián)合行業(yè)內(nèi)的生態(tài)伙伴共同推廣。

在以往的自定義模組設(shè)計(jì)中，我們通常會更多考慮設(shè)計(jì)的便利性，但這可能會阻礙二次開發(fā)人員在設(shè)計(jì)流程中的延續(xù)性。如果轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的視角，就會需要聯(lián)合上游芯片一起規(guī)劃，帶來一定的延續(xù)性。這樣的標(biāo)準(zhǔn)化對整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)是有益的，促進(jìn)了行業(yè)通用化，避免了生態(tài)碎片化。雖然這個(gè)想法可能有些理想，但總要有人邁出第一步來推動(dòng)行業(yè)的正向發(fā)展。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

三種工業(yè)AI產(chǎn)品形態(tài)背后，離不開研華在Edge AI領(lǐng)域的技術(shù)積累，請問研華在異構(gòu)計(jì)算、AI算法優(yōu)化、邊緣部署等方面有哪些核心技術(shù)？這些技術(shù)能力如何支撐起不同層次的產(chǎn)品矩陣？

研華邱柏儒：在Edge AI領(lǐng)域，我們研華主要專注于硬件整合方面的核心技術(shù)。比如，在工業(yè)現(xiàn)場散熱、系統(tǒng)集成能力、行業(yè)認(rèn)證和設(shè)計(jì)能力等方面，我們都有深厚的積累。特別是在電力、軌交、醫(yī)療等對可靠性和穩(wěn)定性要求極高的行業(yè)，我們的技術(shù)優(yōu)勢尤為突出。此外，基于在X86平臺上的豐富經(jīng)驗(yàn)，我們在異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域也有獨(dú)到的見解。我認(rèn)為X86與NPU的整合非常重要，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞脑O(shè)計(jì)。得益于我們在網(wǎng)絡(luò)交換、PCIe交換等領(lǐng)域的技術(shù)積累，我們能夠?qū)崿F(xiàn)高效的異構(gòu)計(jì)算平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)。

軟件方面，我們目前主要聚焦于底層開發(fā)，包括SoC等底層系統(tǒng)的開發(fā)。在昇騰生態(tài)系統(tǒng)中，為了滿足下游客戶和合作伙伴對算力需求的快速增長，我們需要定期更新SDK，以優(yōu)化硬件性能并支持更多功能。這要求我們從傳統(tǒng)的自動(dòng)化開發(fā)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦焖俚牡芷?，可能需要每月更新SDK套件，以支持客戶的開發(fā)需求。

此外，我們在工業(yè)領(lǐng)域遠(yuǎn)程部署和管理工具的開發(fā)上也有獨(dú)特優(yōu)勢。我們成功地將原本在X86架構(gòu)上開發(fā)的技術(shù)移植到了Edge AI的底層系統(tǒng)。鑒于產(chǎn)品迭代和模型更新的頻繁需求，遠(yuǎn)程部署的OTA功能變得至關(guān)重要。我們自主研發(fā)了這些功能，而不是依賴于伙伴提供的套件，因?yàn)槲覀兿Ｍ麨榭蛻籼峁┮环N以客戶應(yīng)用模式為中心無人值守即可進(jìn)行迭代更新的解決方案，從而加快整體的部署進(jìn)程。

在與合作伙伴的聯(lián)合開發(fā)中，我們重點(diǎn)關(guān)注異構(gòu)架構(gòu)下的算力平衡和工作分配系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)。一旦發(fā)現(xiàn)某項(xiàng)技術(shù)對我們的產(chǎn)品至關(guān)重要，我們就會考慮通過外部投資等方式將其引入我們的生態(tài)系統(tǒng)。

總的來說，正是憑借在硬件整合、軟件優(yōu)化、遠(yuǎn)程管理等多個(gè)維度的技術(shù)積累，我們才能構(gòu)建起覆蓋不同層次的工業(yè)AI產(chǎn)品矩陣。從賦能源頭開發(fā)者的AI Development Kits，到便于二次開發(fā)的AI On Modules，再到面向產(chǎn)業(yè)化部署的AI Edge Systems，都能找到研華核心技術(shù)的身影。未來，我們還將持續(xù)加大研發(fā)投入，加速前沿技術(shù)向產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，為客戶提供更加完善、高效的邊緣AI解決方案。

Edge AI的應(yīng)用場景

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

研華在構(gòu)建Industry Edge AI解決方案時(shí)，主要聚焦哪些行業(yè)應(yīng)用？目前已經(jīng)有哪些成功的應(yīng)用案例？應(yīng)用AI技術(shù)帶來了哪些新的解決方案和價(jià)值？

研華邱柏儒：研華目前主要聚焦于智能制造、機(jī)器人、智能交通、電力能源、智能城市綜合管理等領(lǐng)域，在構(gòu)建Industry Edge AI解決方案。從市場實(shí)踐來看，AI在這些領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)開始先行。

研華也有一些AI應(yīng)用的成功案例，例如生產(chǎn)過程的質(zhì)量檢測、工業(yè)現(xiàn)場的場域管理、軌交地鐵的障礙物檢測、駕駛員乘客的行為分析、城市道路的路況分析等。這些案例充分展現(xiàn)了AI技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用中的巨大潛力。

應(yīng)用AI技術(shù)，不僅僅是提供了新的解決方案，更為行業(yè)帶來了全新的可能性。過去，我們主要依賴自動(dòng)化系統(tǒng)或行業(yè)專家來開發(fā)應(yīng)用，但這些系統(tǒng)往往受限于資源和專家能力，難以快速復(fù)制或擴(kuò)展。而AI技術(shù)的引入可幫助突破這些瓶頸。

首先，AI讓我們對環(huán)境的感知變得更加全面和實(shí)時(shí)。通過將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)字化，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和進(jìn)化提供了新的可能。我們可以將構(gòu)建的AI模型拆解成不同層級和規(guī)模，靈活部署到現(xiàn)場。過去由于專業(yè)資源限制而難以實(shí)現(xiàn)的場景，現(xiàn)在可以通過復(fù)制和部署相應(yīng)的硬件來實(shí)現(xiàn)。Edge AI解決方案就像是在現(xiàn)場部署了一位行業(yè)專家或工程師，使得部署變得更加靈活和高效。

其次，對行業(yè)而言，Edge AI解決方案極大拓展了“可執(zhí)行性”的邊界。過去企業(yè)在開發(fā)應(yīng)用時(shí)，除了考慮創(chuàng)新性，還必須權(quán)衡可執(zhí)行性。而如今，初創(chuàng)企業(yè)能夠?qū)⒏噘Y源集中在應(yīng)用創(chuàng)新和迭代上，加速成長和發(fā)展。

總之，通過Edge AI技術(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)場域的可行性，這是Edge AI解決方案為行業(yè)帶來的最大價(jià)值。我相信，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用的持續(xù)深化，必將涌現(xiàn)出更多令人振奮的成功案例，推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化變革。研華也將持續(xù)發(fā)揮自身優(yōu)勢，攜手合作伙伴，共建Industry Edge AI生態(tài)，為行業(yè)智能化升級貢獻(xiàn)自己的力量。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

AI Edge Systems被定位為“專屬行業(yè)的AI應(yīng)用系統(tǒng)”，請問研華在開發(fā)這類產(chǎn)品時(shí)，如何與行業(yè)客戶進(jìn)行需求匹配和應(yīng)用場景分析？針對不同行業(yè)的特點(diǎn)，在板卡設(shè)計(jì)上會有哪些針對性的優(yōu)化？

研華邱柏儒：在開發(fā)AI Edge Systems這類“專屬行業(yè)的AI應(yīng)用系統(tǒng)”時(shí)，我們研華非常重視與行業(yè)客戶的需求匹配和應(yīng)用場景分析。除了傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用中關(guān)注的行業(yè)認(rèn)證、環(huán)境適用性、周邊控制設(shè)備擴(kuò)展能力等因素外，在Edge AI場景下，我們還特別關(guān)注兩個(gè)方向：感知設(shè)備需求和算力匹配。

首先，在感知設(shè)備需求方面，我們會深入分析包括雷達(dá)、攝像頭、傳感器等在內(nèi)的各類設(shè)備，評估它們的分辨率、實(shí)時(shí)性、帶寬、點(diǎn)位、路數(shù)、接口類別等關(guān)鍵指標(biāo)。這些設(shè)備將現(xiàn)場狀況轉(zhuǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，是Edge AI應(yīng)用的基礎(chǔ)。我們需要將不同行業(yè)在外部感知能力方面的差異性，轉(zhuǎn)化為明確的AI應(yīng)用需求，從而開發(fā)和部署與之匹配的行業(yè)型系統(tǒng)。

其次，在算力匹配方面，我們既要考慮如何將傳統(tǒng)算法遷移到AI領(lǐng)域，又要評估開發(fā)可訓(xùn)練、可進(jìn)化算法的可能性。不同應(yīng)用類型對算力的需求差異很大。比如在邊緣計(jì)算場景中，如果是單純的檢測，可能只需要較小的模型；但如果是對綜合環(huán)境的全面感知，則可能需要部署較大的模型。因此，我們必須根據(jù)不同行業(yè)的實(shí)際需求，來合理配置和匹配算力平臺。

在板卡設(shè)計(jì)上，我們也會針對不同行業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。比如在智能交通領(lǐng)域，我們會重點(diǎn)考慮車規(guī)級認(rèn)證、寬溫工作、抗振抗沖擊等因素；而在智能制造領(lǐng)域，我們可能更關(guān)注高速數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)控制響應(yīng)、工業(yè)總線支持等方面。同時(shí)，我們還會從功耗、散熱、尺寸等多個(gè)維度進(jìn)行針對性設(shè)計(jì)，以滿足不同行業(yè)環(huán)境的需求。

總的來說，感知需求匹配和算力平臺優(yōu)化是我們在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和客戶溝通中的兩大核心方向。只有緊貼行業(yè)應(yīng)用需求，洞察技術(shù)發(fā)展趨勢，才能開發(fā)出真正滿足客戶需求、幫助行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化變革的Edge AI系統(tǒng)產(chǎn)品。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

從AI模組到開發(fā)套件再到邊緣系統(tǒng)，研華的產(chǎn)品覆蓋了工業(yè)AI應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。您認(rèn)為這種全棧產(chǎn)品策略對于加速AI技術(shù)在工業(yè)場景中的落地有何獨(dú)特優(yōu)勢？客戶可以獲得哪些價(jià)值？

研華邱柏儒：在當(dāng)前AI應(yīng)用落地的進(jìn)程中，研華在致力于打造自身的優(yōu)勢服務(wù)。通過觀察AI應(yīng)用的現(xiàn)狀，我們認(rèn)為主要瓶頸在于整個(gè)價(jià)值鏈的成熟度不夠，以及整合度不足。

以傳統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域?yàn)槔?，作為硬件設(shè)備制造商，我們在產(chǎn)業(yè)鏈中處于承上啟下的位置，上游有芯片制造商，下游有軟件開發(fā)商或應(yīng)用整合商，最終服務(wù)于終端用戶。但在AI領(lǐng)域，價(jià)值鏈變得更加復(fù)雜，除了算法和模型，還涉及中間的軟件集成環(huán)節(jié)。整個(gè)行業(yè)如不能有效整合價(jià)值鏈，就會導(dǎo)致投入大量資金卻難以取得相應(yīng)效益，AI應(yīng)用也就難以真正落地。

因此，研華選擇在AI全價(jià)值鏈上進(jìn)行全面布局：

?在AI模組方面，我們作為硬件生態(tài)的一部分，與同層級的硬件設(shè)備集成商協(xié)同發(fā)展；

?邊緣系統(tǒng)則致力于產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，這是面向下游系統(tǒng)集成商等合作伙伴的布局；

?而開發(fā)套件的目標(biāo)是服務(wù)開發(fā)者社區(qū)和高校，這是向上游的延伸。

這種全棧產(chǎn)品策略的獨(dú)特優(yōu)勢在于，可以發(fā)揮研華在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的廣泛覆蓋和豐富經(jīng)驗(yàn)，將過去的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為面向未來的競爭力。通過全面布局價(jià)值鏈，包括客戶關(guān)系和生態(tài)經(jīng)營，我們正在重新定位研華的價(jià)值所在。

我們希望以全棧產(chǎn)品提供最新、最優(yōu)的產(chǎn)業(yè)化算力底座，賦能不同價(jià)值鏈體系的合作伙伴，加速AI開發(fā)和應(yīng)用轉(zhuǎn)化的進(jìn)程。

對客戶而言，這意味著他們可以獲得一站式、全方位的產(chǎn)品與服務(wù)。無論是處于價(jià)值鏈的哪個(gè)環(huán)節(jié)，都能找到匹配的研華產(chǎn)品，從而降低技術(shù)門檻，聚焦自身的核心價(jià)值創(chuàng)造。同時(shí)，憑借研華在行業(yè)中的豐富經(jīng)驗(yàn)和資源積累，客戶還可以獲得專業(yè)的咨詢建議、行業(yè)最佳實(shí)踐分享等增值服務(wù)，加速AI應(yīng)用的落地實(shí)施。

Edge AI的生態(tài)建設(shè)

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

研華與華為昇騰建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系，并成為認(rèn)證的IHV和APN合作伙伴。請問雙方的合作將如何助力國產(chǎn)AI生態(tài)的發(fā)展壯大？

研華邱柏儒：研華與華為昇騰的戰(zhàn)略合作，將在助力國產(chǎn)AI生態(tài)發(fā)展壯大方面發(fā)揮重要作用。作為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)，研華擁有廣泛的客戶基礎(chǔ)和深厚的行業(yè)積累。而華為昇騰則在國產(chǎn)AI體系中構(gòu)建了完整的軟硬件生態(tài)架構(gòu)。我們雙方強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，旨在打造國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)賦能體系的領(lǐng)導(dǎo)者。

從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，華為昇騰聚焦于上游的核心技術(shù)，如芯片、開發(fā)套件和軟件生態(tài)的構(gòu)建；而研華則專注于中下游的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，包括硬件系統(tǒng)開發(fā)、獨(dú)立軟件供應(yīng)商(ISV)支持、系統(tǒng)集成以及開發(fā)者生態(tài)培育等。這是一種優(yōu)勢互補(bǔ)、資源整合的合作模式。

在生態(tài)經(jīng)營方面，華為可能會更側(cè)重于核心技術(shù)的迭代升級，鞏固其在芯片和基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的領(lǐng)先地位；而研華則會投入更多資源，推動(dòng)AI解決方案在細(xì)分行業(yè)的落地應(yīng)用，擴(kuò)大生態(tài)覆蓋范圍。通過這種分工協(xié)作，華為得以強(qiáng)化其核心競爭力，而研華則可以發(fā)揮行業(yè)觸覺靈敏的優(yōu)勢，將AI技術(shù)滲透到更廣闊的應(yīng)用場景中。

我們雙方的合作是一個(gè)“1+1>2”的過程。對華為昇騰而言，研華可以作為其技術(shù)和產(chǎn)品的“放大器”，將昇騰芯片和框架的優(yōu)勢輻射到更多行業(yè)領(lǐng)域；而對研華來說，昇騰強(qiáng)大的AI算力和完善的開發(fā)工具，將助力我們打造更高性能、更易于部署的行業(yè)智能化產(chǎn)品?；陔p方共同的目標(biāo)和理念，必將加速國產(chǎn)AI技術(shù)的成熟和行業(yè)滲透。

此外，作為行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，研華與華為的合作也將產(chǎn)生示范效應(yīng)，吸引更多合作伙伴加入國產(chǎn)AI生態(tài)的建設(shè)中來。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

研華計(jì)劃攜手生態(tài)伙伴共同定義AI核心模塊標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)揮系統(tǒng)整合和服務(wù)優(yōu)勢助力應(yīng)用落地。請問在標(biāo)準(zhǔn)制定和生態(tài)合作中，研華將扮演什么角色？有何獨(dú)特優(yōu)勢？

研華邱柏儒：研華致力于成為行業(yè)的先鋒和引領(lǐng)者。憑借對產(chǎn)業(yè)的深入理解和洞察力，我們能夠?qū)⑦@些知識轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，并且我們愿意將這些標(biāo)準(zhǔn)與業(yè)界共享。

我們與眾多硬件合作伙伴保持著緊密聯(lián)系，這些伙伴在我們后續(xù)標(biāo)準(zhǔn)的制定和演進(jìn)中扮演著關(guān)鍵角色。我們計(jì)劃將這些合作伙伴——包括新興硬件設(shè)備制造商、系統(tǒng)集成商以及上游芯片制造商的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)——整合到我們的生態(tài)系統(tǒng)中。通過啟動(dòng)互認(rèn)證和設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟等項(xiàng)目，我們旨在推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的建立和進(jìn)步。

盡管我們在這一領(lǐng)域可能尚未確立顯著的領(lǐng)先地位，但研華的選擇是率先行動(dòng)起來，然后保持開放合作的心態(tài)，與生態(tài)伙伴攜手合作，共同拓展市場。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

研華在構(gòu)建Industry Edge AI解決方案時(shí)，會深度綁定ISV伙伴和終端客戶。請問研華如何理解和踐行與合作伙伴生態(tài)共創(chuàng)？在協(xié)同創(chuàng)新方面有何成功經(jīng)驗(yàn)？

研華邱柏儒：在研華，共創(chuàng)的理念已經(jīng)深入人心，并且我們已經(jīng)實(shí)踐了很長時(shí)間。然而，這一過程中我們也遇到了不少挑戰(zhàn)。通常，人們認(rèn)為只要各方發(fā)揮自己的優(yōu)勢，合作就可能取得成功。但我們的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，真正的關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)“共同”的價(jià)值。

除了共享一個(gè)明確的目標(biāo)，雙方必須深刻理解彼此的優(yōu)勢和劣勢，以及潛在的協(xié)同效應(yīng)，這樣才能找到互補(bǔ)的伙伴，從而真正實(shí)現(xiàn)共創(chuàng)。

共創(chuàng)合作并非簡單的疊加，而是追求質(zhì)的飛躍。換言之，合作的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)雙方單獨(dú)無法完成的成就。因此，在尋找Edge AI領(lǐng)域的共創(chuàng)伙伴時(shí)，我們會考慮如何在特定的產(chǎn)業(yè)中開發(fā)解決方案。

以我們與機(jī)器人行業(yè)伙伴的合作為例，研華擅長提供強(qiáng)大的計(jì)算平臺，使產(chǎn)品更加小巧、集成度更高，并整合周邊硬件伙伴。而我們的伙伴則在操作系統(tǒng)實(shí)時(shí)性方面具有優(yōu)勢，能夠構(gòu)建適用于不同傳感和控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制體系，類似于為機(jī)器人打造神經(jīng)系統(tǒng)。可以說，伙伴在軟件協(xié)同方面表現(xiàn)出色，而我們在硬件協(xié)同方面則更為突出。目前，我們的合作項(xiàng)目仍在開發(fā)階段，我們推出的解決方案理論上可以直接應(yīng)用于相關(guān)行業(yè)。

我們一起服務(wù)的終端客戶只需專注于最終方案整合，發(fā)展自身的優(yōu)勢的應(yīng)用算法，而其他如通訊、控制以及底層系統(tǒng)等方面的問題，都可以通過我們與伙伴的綜合方案來解決。這樣，在這個(gè)行業(yè)中，客戶過去需要與多家廠商合作并投入大量精力進(jìn)行整合才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在通過我們打造的行業(yè)方案來賦能，開發(fā)效率和投入市場的速度會大幅增加。

物聯(lián)網(wǎng)智庫：

面向未來，研華在國產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的建設(shè)方面還有哪些布局和展望？對產(chǎn)業(yè)發(fā)展有何期許和建議？

研華邱柏儒：研華正專注在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度融合，加速從IoT到AIoT的轉(zhuǎn)型。當(dāng)前研華已邁入AIoT 2.0的時(shí)代，全面圍繞著邊緣AI進(jìn)行的戰(zhàn)略規(guī)劃，目前主要集中在以下幾個(gè)方向：

?在產(chǎn)品戰(zhàn)略上，我們致力于發(fā)展產(chǎn)業(yè)化和方案化的產(chǎn)品布局，以更緊密地貼合產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用的轉(zhuǎn)換趨勢。

?在核心技術(shù)領(lǐng)域，我們專注于與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者如昇騰、英偉達(dá)等建立關(guān)鍵技術(shù)合作伙伴關(guān)系，共同打造完善的體系服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)賦能。

?在擴(kuò)展與整合方面，我們同樣致力于關(guān)鍵技術(shù)的投入。以AI為核心，我們將與周邊傳感設(shè)備領(lǐng)域的合作伙伴攜手合作。鑒于AI領(lǐng)域與傳統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域的通路商存在差異，我們將整合上游、中游、下游合作伙伴的互補(bǔ)優(yōu)勢，構(gòu)建生態(tài)聯(lián)盟。

?最后，鑒于AI技術(shù)的快速迭代，我們持續(xù)關(guān)注市場和技術(shù)趨勢中的關(guān)鍵技術(shù)。一旦出現(xiàn)與我們硬件或方案整合相關(guān)的重要技術(shù)，研華將通過戰(zhàn)略投資來強(qiáng)化自身的核心競爭力。

具體到細(xì)分行業(yè)，例如我們之前提到的具身智能、能源綜合管理以及機(jī)器人領(lǐng)域等。在機(jī)器人領(lǐng)域，對于視覺部分，包括3D相機(jī)或雷達(dá)等模塊的合作伙伴，我們需要進(jìn)行積累。同時(shí)，我們也非常重視與獨(dú)立軟件供應(yīng)商（ISV）和軟件集成伙伴的合作。我們將選擇那些與我們戰(zhàn)略布局相契合的生態(tài)伙伴，共同推進(jìn)技術(shù)的發(fā)展和部署。

展望整個(gè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化發(fā)展，Edge AI走向產(chǎn)業(yè)化是破局關(guān)鍵，而這需生態(tài)力量協(xié)同發(fā)力。研華深知此理，積極與生態(tài)伙伴攜手合作，從產(chǎn)業(yè)客戶痛點(diǎn)回溯，整合碎片化場景，精心構(gòu)建數(shù)智藍(lán)圖。

在這個(gè)過程中，我們也誠摯期許更多伙伴加入Edge AI的產(chǎn)業(yè)征程，共同推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化落地。眾人拾柴火焰高，當(dāng)更多力量匯聚，步伐將愈發(fā)篤定，成功亦不再遙遠(yuǎn)。誠如《詩經(jīng)》所云：“道阻且長，行則將至?！?研華愿與各方并肩同行，于Edge AI 產(chǎn)業(yè)化浪潮中，共鑄輝煌未來，突破困境，迎接中國人工智能產(chǎn)業(yè)的新曙光。