英特尔-工业人工智能白皮书2025年版

微信扫码，打开到小程序

边缘 AI 驱动， 助力新质生产力 英特尔® 工业人工智能白皮书 2025 年版 Intel® Industrial AI Playbook 2025 Edition 编委会： 主编：刘 俊、马小龙、朱永佳 编委：方辛月、高 畅、高杨帆、胡 杨、刘 波、吕晓峰、邱丽颖、单 娜、张 恒、张心宇 * 编辑按姓名首字母排序 人工智能 (AI) 技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，通用大模型的出现让 AI 技术从专用化迈向 了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业，帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企 业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 革命浪潮的 AI 技术和大模型，是企业从多维度重塑自身生产方式、实现新质生产力的关键。 通过这本白皮书，工业领域的企业和合作伙伴可以更系统、更全面地了解 AI 技术如何为工业制造的各 个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前 大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 AI 生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能 新质生产力。 — 张宇博士 英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官 前言 目录 01 02 工业人工智能 (AI) 行业观察 .......................................................01 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 .................................................................................................02 1.2 工业 AI 的应用范畴 .......................................................................................................................03 1.3 工业大模型 ......................................................................................................................................05 1.3.1 大模型 ......................................................................................................................................................05 1.3.2 工业大模型 .............................................................................................................................................06 1.3.3 工业大模型的应用范畴 ........................................................................................................................06 1.4 行业应用 ..........................................................................................................................................07 1.4.1 汽车行业 .................................................................................................................................................07 1.4.2 消费电子行业 ........................................................................................................................................ 08 1.4.3 新能源锂电行业 ................................................................................................................................... 08 1.4.4 半导体行业 .............................................................................................................................................09 1.5 工业 AI 与工业大模型落地应用面临的挑战 .............................................................................10 英特尔® 技术方案 ..........................................................................12 2.1 硬件 ................................................................................................................................................... 13 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 ..................................................................................................13 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 ..............................................................................................................16 2.1.3 英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 ...............................................................................................................................26 2.2 软件 ...................................................................................................................................................29 2.2.1 英特尔® oneAPI 工具包 — 跨架构性能加速 .................................................................................29 2.2.2 OpenVINO™ 工具套件 .....................................................................................................................32 2.2.3 英特尔® Geti™ 平台 .............................................................................................................................35 2.2.4 英特尔® CVOI（工业机器视觉优化参考实现）...........................................................................36 目录 04 03 2.3 创新技术方案 .................................................................................................................................38 2.3.1 大语言模型赋能工业机械手臂 ..........................................................................................................38 2.3.2 基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测 ............................................................................... 40 2.3.3 RAG 检索增强生成模型实现 .............................................................................................................42 2.3.4 人形机器人 ............................................................................................................................................ 44 成功案例 .........................................................................................46 3.1 英特尔：智能晶圆视觉检测 .......................................................................................................47 3.2 美的楼宇科技美控：楼宇 AI 节能解决方案 ............................................................................49 3.3 利珀：晶硅电池隐裂检测产品 .................................................................................................... 51 3.4 诺达佳：基于 AI 的在线式视觉随动同步点胶机应用 ...........................................................53 3.5 新松：智能巡检机器人 ................................................................................................................55 3.6 华泰软件：智能化图纸生成管家 ............................................................................................... 57 3.7 联想：基于 AI 的设备维护解决方案 .........................................................................................58 合作伙伴加速项目和产品推荐 ................................................. 60 4.1 AI 硬件产品推荐 ............................................................................................................................. 61 4.2 PIPC 工业电脑优选项目介绍 .....................................................................................................64 4.3 PIPC 机器视觉产品推荐 ..............................................................................................................69 工业人工智能 (AI) 行业观察 01 02 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 工业 AI，是 AI 技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产 过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。 2023 年 12 月，由信通院牵头、多家单位联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出，AI 与大模型将加速赋能新型 工业化，预计从 2022 年至 2032 年，工业 AI 市场规模将以 46% 的年均复合增长率高速成长。 相较于发达国家，中国制造企业的 AI 应用率相对较低，大约在 11% 左右。Gartner 预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使 用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们认为工业 AI 有望成为推动工业 4.0 和智能制造发展的关键力量。 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 03 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 AI 技术在工业领域的应用，已经贯穿于产品设计、生产、管理、服务等众多环节，它主要通过各种方式收集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构 和模式，并根据开发者的需求，自动生成函数、类、 模块等代码，甚至优化现有代码，从而帮助开发者加 速代码生成，减少错误。 • 优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将 产品外形及特征转化为数据，辅助设计师不断优化 迭代。利用收集到数据构建数字孪生产品模型，模 拟产品的各种实际应用场景，如正常操作、极限性 能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 号、序列号等；AI 的自然语言处理功能，可以自动 提取设备手册或标签上的文字信息，获取设备规格、 性能指标等关键参数。这些都能显著提升设备入库管 理的效率和准确性。 在设备运维管理方面，利用机器学习算法，对部署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处 理，基于图像分割等深度学习模型，高效且较为准确 地检出缺陷，为传统的视觉检测技术赋予高度智能 化。质量检测也是目前 AI 技术在工业领域落地应用 较多、较为成功的一个方向。 • 智能生产管理： 在生产计划和排程方面，AI 算法可以优化生产计划 和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交 付准时率。 在生产资源分配方面，