敢问工厂和医院，在今天这样一个万物互联的物联网时代，在人工智能几乎无处不在的时代， 你准备好升级了吗？今天 ，我们就来听听赛灵思工业、视觉、科学与医疗市场总监 Chetan Khona 如何看待人工智能在工业和医疗领域的发展，在产业升级和变革的关键时刻如何做正确的选择，而且未雨绸缪，让今天的选择同样能够适应未来的再升级、再发展。
Chetan Khona
1. 数据爆炸的利与弊
数据的爆炸性增长已经是一个老调且不争的事实， 可是你真的知道每天产生的数据有多少吗？福布斯网站的一篇文章显示， 我们每天产生的数据超过 2.5艾字节 （ 1艾字节即1 Exabyte, 等于100亿亿字节）！而且90%的数据产生于过去的两年时间，2019年用于人工智能的数据是60 尧字节， 1 尧字节即 1 Yottabyte， 等于1亿亿亿字节！ 惊不惊喜？意不意外？
Chetan表示，大概5-10年以前，其实数据仅仅是用于一些本地的应用，但当今时代，随着物联网时代的到来，越来越多的设备都已经连接到了网络，因此如何使用这些数据至关重要。
毋庸质疑，数据无论对于工业物联网（IIoT）还是医疗物联网 （HcIoT）来说，优势都非常明确：对于工业，数据可以做预测性的维护，这就能够尽可能降低工厂停工时间，从而保障盈利和利润；二来，数据可以通过资产分析，来更好的了解客户的购买习惯，从而创造新的收入流。其次是连接性，连接性是物联网，这也是工业互联网的基础。通过赛灵思方案更新软件和硬件，能够延长产品的使用寿命，从而降低了更新换代的成本。对于医疗物联网来讲，通过数据可以更好的改善医院和诊所的工作效率，并以此提高时间的利用率，提高对患者的服务，最终改善的是人们的生活质量。
但同时，数据的应用也带来了诸多挑战。首当其冲的就是由数据带来的隐私问题，尤其是伴随着时间的变化、计算能力的增长，安全性就会面临更大的挑战。另外，影响安全性的时延和响应能力问题；包括传输、存储和处理在内的数据问题。
以医疗物联网为例，目前，全球已安装超过1亿台医疗物联网设备，到2020年将增长到1.61亿台。但同时也有医疗高管表示，当前阻碍医疗组织采用物联网的三大障碍：隐私问题占59%，原有系统集问题成占55%，安全问题占54%。
2. 三大策略应对数据爆炸
Chetan 介绍说， 赛灵思通过三种策略帮助客户高效、有效的来利用数据。这也是赛灵思ISM部分的核心战略。其中包括：
世界级的工业与医疗物联网解决方案堆栈，这个是针对边缘应用。赛灵思将边缘定义为数字和模拟之间的边界。赛灵思认为应该要把智能定义在边缘。我们的观点是能够在这些模拟数据边界上对数据进行处理，这是效率和效能最优的方式。
赛灵思工业与医疗物联网解决方案堆栈是赛灵思所提供的全套的、一系列的解决方案，包括通过提供安全性的连接、控制、视觉、线路、软件和人工智能来帮助客户开发他们所需要的产品，来进行更好的应用。当然，Chetan Khona也表示，赛灵思并不是所有领域的专家，所以我们也会使用非常广泛的生态系统当中的专业、技术和知识能力，帮助用户获得他们所需要的解决方案。
利用去年10月最新发布的世界上最快的加速器卡Alveo为工业PC加速。在许多工业和医疗应用中，还在使用传统的PC。许多这些工业PC都有PCIe插槽，Alveo可以通过这个插槽即插即用,实现最快的加速。相对传统方案，Alveo可将数据库搜索和分析提升90倍、金融计算提高89倍、机器学习20倍、视频处理12倍等。目前包括中国厂商在内全球众多行业用户已经开始采用Alveo 加速器卡。如上海联影医疗科技也已经率先采用Alveo加速器卡用于医疗CT机。根据联影的实践，Alveo加速器卡可以完全替代GPU，且功耗更低，而且可以节约成本，简单易用。
借助互补的边缘与云的协作实现更好的性能和效率。Chetan 表示，我们在边缘领域付出了很多努力，不是与云竞争，而是与云合作。我们希望在正确的地方解决问题，数据是在哪里收集的就应该在哪里处理，这样做操作的效率和成本都是最优的。也就是说不是把数据运送到处理所在的位置，而是把处理推送到数据所在的位置。这个只有赛灵思灵活应变的解决方案可以做到这一点。
3. Zynq 和品质 : ISM 市场发展的动力
Chetan Khona表示，在业界，赛灵思一直被冠以“FPGA发明者”的称号，然而在工业领域和医疗领域，赛灵思的Zynq SoC和Zynq UltraScale+ MSoC 产品系列才是工业和医疗以及机器视觉领域的最爱。原因何在？
传统上，一个公司内部就有多个工程师团队，而且在设计上可以独立决策，比如一个团队选择PPC、VxWorks、CAN，还有选arm、Linux、MQTT，还有一个选x86、Windows、OPC UA，他们之所以能够自主的选择这些系统，是因为当时这些系统非常的简单。但是工业物联网、医疗物联网就不同了，虽然非常强大，但是越来越复杂，这也使得工程师团队越来越多的选择公共平台， 实现产品线内部甚至夸产品线可扩展的设计平台。这是现在工业界发展的趋势，也就是IT、OT的融合，信息技术和运营技术的融合。
可扩展，灵活多变， 这正是赛灵思Zynq SoC 处理器平台的优势。Zynq SoC 中的arm系统就能够为云开发提供服务，同时还能提供IT和OT的支持，以及提供FPGA的定制化，所以工业性能加定制功能使得我们的产品非常有吸引力，这也是大家选择赛灵思的第一大原因，所以这也是两年之前根据Aspencore做的调查，现在开发者已经把赛灵思视作未来开发使用的SoC产品当中的排名前三的工具之一。
从赛灵思ISM 领域增长趋势图就可以看出上述两款产品的受欢迎程度， 自从其上市并量产后赛灵思在ISM领域的收入增速高达25%。
赛灵思Zynq的用户中不乏中国工业和医疗用户， 他们对赛灵思的工业物联网平台给予了很高的评价。如下图的典型应用和客户评价。
Zynq 案例分享
“南瑞继保广泛采用赛灵思 Zynq SoC 作为控制、保护、合并和切换产品的通用平台。该解决方案符合 IEC61850 的要求，并经过国家电网公司的认证。”—— Xiang Li ，南瑞继电保护研发经理
“我们正在使用赛灵思 Zynq SoC，使前端设备能够以业界最低功耗提供一流的识别效率”。—— 旷视公司
“一个 Zynq SoC 取代了 20 多个芯片和工业网络连接，以 1/6 的尺寸和 1/5 的成本提供了惊人的同步性能。”—— 顾强，武汉精锋微控 CEO
“迈瑞（Mindray）的使命是制造高质量的产品，并将昂贵的医疗技术转变为全世界人们都可以享受到的高质量医疗服务。我们已经选择赛灵思技术来满足客户的临床需求。”—— 迈瑞医疗
“作为视频监控领域的全球领导者，海康威视（Hikvision ）致力于不断创新。我们的设备已经广泛应用于 100 多个国家，以提高从银行、地铁、体育场馆到游乐园和赌场等场所的安全。事实证明，赛灵思平台非常适合。”—— 海康威视，选自赛灵思年度质量报告
“赛灵思并不是现在开始进入到工业和医疗的物联网领域， 只是从我们引入了相关的 SoC 之后，我们的增长就在加速。”Chetan Khona 强调说。
此外，和消费领域求新求变的特点相比，工业和和医疗领域的发展相对缓慢和稳定，对产品的耐用性更加重视。“耐用性，也就是产品生命周期的长寿性更加重要。”Chetan Khona说。
据了解，产品最低生命周期是各大厂商竞争的重点，很多半导体公司难以做到15年的生命周期，这将难以满足工业领域的最低要求。相比之下，赛灵思的优势得以显现。
赛灵思的品质和强大的产品生命周期在客户中拥有良好的质量声誉 – 根据赛灵思最新的工程质量报告显示，赛灵思产品在行业中拥有0 召回的历史记录。赛灵思据Chetan Khona介绍，目前赛灵思可以为产品提供最低15年的生命周期保障，而且通常可以达到20年甚至更久。
赛灵思工业物联网平台既有传统的工业领域优势，包括工业实时和确定性控制与接口、工业生命周期、质量、可靠性、安全性、温度与功耗，但并不是仅仅赛灵思能够支持这些功能，还有很多其他的企业也可以。赛灵思所做的就是加入业界领先的AI时延与性能优势，并和传统的优势进行结合，这点是非常重要的。因为有的企业可能可以做AI，但是没有传统的优势，但赛灵思是两者兼具，有一些GPU可以做AI但是它不具备传统的优势，还有一些企业像TI， 瑞萨、恩智浦可以做SoC，但是它又不具备AI方面的能力，所以对很多客户不可能去使用多个器件的方案，因为采用赛灵思的单芯片解决方案就能够确保高度的集成，达到最高的成本有效性。
面向未来，赛灵思 2019年将发货另一款颠覆性的新产品ACAP（自适应计算计算平台）。Chentan 表示，就像当年 FPGA、SoC 和 GPU 的发明一样，这是一款全新物种的产品品类。2019年下半年，ACAP 首个品牌系列Versal 将正式面世。Versal 拥有6个子系列，今年率先推出的将是 Versal AI Core 系列和 Versal Prime（ 基础版）。
对于工业领域最重要的是 Edge AI，目前已经在Zynq和Zynq UltraScale 中部署，2020 年它会成为 Versal 的一个子系列，主要是在每瓦的性能上能够达到行业领先，可以用的系统有机器视觉、超声设备和超声手持等。目前，Zynq UltraScale+ 是赛灵思系列产品当中在工业物联网和医疗物联网当中最成功的产品，未来， Versal AI Edge 也将会是一款无与伦比的产品。
堆栈，Alveo加速器卡，边缘和云协作，加上行业公认的品质信誉和强大的产品路线图，赛灵思将助力工业、医疗领域的客户实现更加智能和灵活应变的资产优势，奔向理想中的未来工厂、未来医院和未来城市。
