持续两年多的新冠疫情让制造企业受到不小的冲击，以往的生产、供应链、运输等模式在此挑战下，加快了数字化转型的脚步。云计算、机器人流程自动化、工业大数据等工业4.0目标应用被提上日程，制造企业如何实现数字化转型？解决方案商又要如何与上游软硬件厂商合作，满足不同工厂的客制化需求？
11月10日，在由国际科技媒体集团Aspencore举办的2022国际集成电路展览会暨研讨会（IIC Shenzhen）同期“国际工业4.0技术与应用论坛”上，兆易创新科技集团股份有限公司、德州仪器（TI）、意法半导体、COMSOL、智芯公司、微软、华为、移远通信、中科院深圳先进技术研究院等，来自芯片、方案及应用领域的厂商齐聚一堂，共话工业4.0。
兆易创新GD32 MCU是中国高性能通用微控制器领域的领跑者，中国最大的Arm MCU家族，中国首个推出的Arm Cortex-M3、Cortex-M4、Cortex-M23及Cortex-M33内核通用MCU产品系列，并在全球范围内首个推出RISC-V内核通用32位MCU产品系列，已经发展成为中国32位通用MCU市场的主流之选。2017年，公司MCU产品出货量首次突破1亿颗大关，并在随后的4年多时间里快速跃升至10亿颗规模，成功跻身全球十大MCU供应商行列。
兆易创新科技集团股份有限公司生态市场经理徐杰，以“GD32助力工业应用转型升级”为主题发表演讲
兆易创新科技集团股份有限公司生态市场经理徐杰表示，变频器和伺服电机是工业4.0领域最具代表性的应用场景，因此在产品布局上，以GD32F4和GD32E5系列为代表的高性能产品更强调面向强实时、高算力需求，可以支持高性能动态FOC算法控制；内置高精度ADC能够精准采集电压和电流数据，以实现实时监控；丰富的通信接口确保满足工业领域实时通信和低延时需求，并支持人机操作交互界面。此外GD32F4和GD32E5系列MCU已广泛用于光伏、储能和充电桩等新能源设备中的逆变控制、通信监控和人机交互等功能。
工业机器人和工业物联网应用也是类似。工业机器人、协作机器人、服务机器人等既需要多个机器人间的实时通信，又需要精准的控制以利于多个器件的高能效工作；互联型MCU则首先需要具备大容量存储能力以应对海量数据的吞吐和缓存，其次也需要通过人机交互界面（HMI）支持液晶显示屏和高清画质显示。因此，作为MCU芯片企业，就必须具备提供包括高性能、无线、主流、超值型产品在内的广泛的产品组合，丰富的开发工具、嵌入式软件、算法支持用户多元化的开发需求。
除了产品本身，拥有丰富完整且庞大的生态系统亦是兆易创新尤为看重的。徐杰介绍说，除了自身提供的方案之外，大量第三方合作伙伴正以各种方式与兆易创新展开合作，用户可以非常便捷的获取和使用。此外，公司还连续五年冠名中国研究生电子设计竞赛，并与多所高校成立联合实验室，加速实现产学研全面合作的步伐。
德州仪器（TI）技术支持经理韩韬，分享“德州仪器（TI）嵌入式处理产品在工业4.0设备中的应用”
当前，中国制造业正处于向工业4.0升级的关键时期。TI作为头部工业半导体和解决方案供应商，拥有8万多种不同的产品，应用领域涵盖工业、消费、通信、汽车等，这意味着数量庞大的客户群体需要去服务。德州仪器（TI）技术支持经理韩韬分享了TI对中国工业领域客户的几点支持愿景。
作为有着自己的工厂体系和软件开发平台的total solution厂家，各种体系认证、质量保证是基础。其SoC解决方案，则是TI对所有的细化应用认知，包括了计算、控制、安全、模拟、深度学习、硬件加速和连接等。
韩韬特别提到了高速连接的部分，因为在一颗大型SoC中设计高速连接挑战度非常高，里面每个模块还要能够独立升级，这在体系架构设计上需要多年的积累。TI把这种多年的积累分享给国内的设备制造商，“因为我们看到现阶段的国内设备制造商与20年前完全不一样。20年前我们将老牌工业强国的设备作为老师，但现在国内设备商已经走到了无人区，在机器人等领域引领了全球的潮流。“
最后在通用软件平台方面，TI的平台不仅仅是开发平台，因为设计并不是产品的全部，在生产制造和测试方面的挑战也越来越高。TI的各种简化工具和软件库可以集成到生产商的流程中，保证用户生产的软硬件拥有完整的生产流程，并且达到高质量的要求。
最后韩韬介绍了TI的明星处理器产品AM62系列，值得一提的是，该款产品也获得了本次全球电子成就奖-年度创新产品奖-处理器/DSP/FPGA分类的奖项。
意法半导体策略市场经理冯国柱，分享“意法半导体工业自动化和机器人解决方案”
工厂自动化是个一个复杂的系统，需要软硬件的协同运作。一般工厂自动化系统基本框架最顶部的是PLC和HMI解决方案，PLC是可编程逻辑控制器的缩写，HMI是人机界面。该设备用于控制层管理整个自动化系统，并从现场人员或后台管理计算机获取输入。在PLC下面是配电层，ST有一些解决方案来支持这些以太网IP、Profinet或EtherCAT现场总线和扩展模块，ST的IO模块主解决方案也可以与这些现场总线连接。再下一阶段是驱动层：ST有一些解决方案，例如逆变器、伺服驱动器、用于不同类型电机的步进电机驱动器、IO链路集线器、IO链路数字输入或输出用于外部传感器或执行器。
意法半导体策略市场经理冯国柱先生表示：“ST在工业方面的产品线是非常全面的，可以给大家提供一套整体的解决方案。”
ST带来一个全集成化all in one的PLC，从工业电源降压下来，从5V到下面的3.3V，同时可以提供一些输入输出的解决方案。此外，ST具有高边驱动和低边驱动，低边驱动有4通道的数字隔离器，还有8通道的高边输出，是内编的隔离器，可以实现整体8通道的集成方案，如果大家使用数字驱动就可以使用这样的产品。同时ST还提供一些数字信号输入的方案，可以把8路的24V电瓶直接转话为DBL，这样可以解决外部的分立元器件，这种产品用量也越来越大，很多OC的厂家做比较小的模块都会用到这样的小的产品。
据介绍，ST的 IO-Link整体解决方案越来越多地应用在流程规范的工业现场上，支持最后20米的传感器、执行器的驱动和回传的智能的方案，可以替代现有的一些4至20毫安/0至10V或者普通的数字IO的解决方案。最后，冯国柱还介绍了一些ST的工业伺服和机械臂的方案。
COMSOL 中国技术经理张凯，分享“多物理场仿真在半导体行业中的应用”
在半导体行业，上下游都有很多问题需要通过研发解决，这些问题如果从底层开始解决的话，会涉及很多的现象，甚至某些现象之间会相互作用。工程师需要考虑到这些相互作用，在仿真里面就叫多物理场。
半导体仿真涉及很多领域，如：制造过程里的结构力学，CFD、传热、化学反应，等离子体，光学，分子流，粒子追踪等；芯片/板卡/封装里的交流/直流电磁、传热、结构力学等；以及晶体管里的载流子漂移-扩散方程、薛定谔方程等。这些性能都可以通过仿真来分析。
COMSOL是一家欧洲的企业，总部在瑞典，于1986年成立。1998年COMSOL发布了第一款产品COMSOL Multiphysics，这个软件是一个仿真的平台，它的特点是专注于多物理场仿真分析工具。2022年11月，COMSOL发布了COMSOL Multiphysics 6.1版本。在新版本中，不论是多物理场仿真分析还是创建App，软件为用户带来了众多新功能和性能提升。
北京智芯微电子载波通信事业部产品总监代洪光，分享“HPLC技术在工业物联网的应用与发展”
低压电力线高速电力线载波（HPLC）也被称作为宽带电力线载波，是在低压电力线上进行数据传输的宽带电力线载波技术。HPLC是以电力线作为通信媒介实现低压电力用户电信息传输、交互的通信网络。和传统的低速窄带电力线载波技术相比，HPLC技术具有传输速率高，抗干扰能力强的特点。
代洪光表示：“目前为止，HPLC技术在用电信息采集领域已经得到非常广泛的应用，HPLC芯片累计应用超2亿颗，已遍布全国34个省， 此外，HPLC技术在配网，光伏，智能家居领域，也有越来越多的应用。“
同时，随着能源互联网建设和电网数字化转型的不断深入，智芯公司又进一步自主研发了HPLC+HRF双模通信单元，作为支撑国网公司新一代用电信息采集系统的本地通信技术，该产品集高速载波、宽带微功率无线通信技术于一体，其融合两种技术的特点及优势，有效解决采用单种通信技术时可能存在的通信“孤岛”问题。双信道同时收发拓展通信带宽，大幅度提升网络的稳定性和通信的实时性，为本地通信提供更优的解决方案。
代洪光表示：“智芯公司期望的是能够实现本地通信所有的关键节点的可观、可测、可控。”
微软首席顾问管震先生分享了《数字孪生的今天和明天》的主题演讲
2022年是软件巨头微软入华30年。在这个特殊的日子里，微软向行业带来了“工业元宇宙”解决方案，借助微软智能云服务和创新技术，与合作伙伴一起助力企业与相关行业的数字化转型。
管震首先回顾了数字孪生的概念。形象地讲，数字孪生由物理世界、数字世界、可视化三个元素构成。物理世界是我们人类生存的世界，这个世界里的物品都可以100%地投射到数字世界里，两者形态机理完全一致，所产生的变化和影响则通过可视化呈现出来，以供人类的分析和洞察。
所以，数字孪生的技术可以运用到工业领域。甚至可以说，在这个工业元宇宙实践的过程中，数字孪生是一个非常重要的基石。
以目前已应用数字孪生的工业4.0为例，大众最熟悉的场景是工业大屏可视化。
管震认为，再一步是价值链数字孪生化，比如可以通过数字孪生的方式，把工厂A发生的事情，外协厂B面发生的事情来做对比和判断，来帮助企业总部更好的从企业级到供应链级进行准确分析。
华为新ICT专家章异辉发表了“深入场景，释放数字生产力”主题演讲
数字化是现今所有企业都认可的一种趋势，在数字化转型的过程中主要面临着顶层设计不够系统、技术架构不匹配、落实举措不到位这三方面的挑战。针对数字化转型，华为积累了大量的实践经验和创新技术，其数字化转型道路十分具有参考价值和借鉴意义。
章异辉介绍道：“华为公司为行业的数字化服务有一些举措，其中之一就是成立军团，可缩短管理链条，快速响应客户的需求。纵向上，让研发直接贴近客户，客户有具体的需求，研发直接跟客户来联合创新，来选好技术，做好支撑。横向上，每一个行业在做数字化转型的时候，它要的技术方案特别的复杂，我们华为公司又大，内部有很多的部门，很多的业务，需要军团把横向打通，打通横向内部的部门，以及拉外部的伙伴一起，一支队伍服务好一个行业。”
除此之外，华为还具有优秀的全栈ICT能力，例如有联接、计算和云多个方面，有数据通信、存储、云等多种产品，华为还具有相当多的根技术储备如服务器端的操作系统欧拉、终端的操作系统鸿蒙、通用计算鲲鹏、AI计算昇腾以及一些通信方面的创新，根技术也就是纯国产技术，有了这些技术以后至少不会被卡脖子。
中科院深圳先进技术研究院助理研究员杨永魁博士分享“MCU智能化技术探索”
云端应用多用于推理训练，它的特点是大数据、大模型，它对于性能的要求很高，但对于功耗不敏感。而对于更小的终端应用，例如无人机、手机、可穿戴设备等，他们对功耗的要求则非常的高，针对这些不同的技术路径，芯片的要求是不一样的。
MCU的特点就是小存储，小算力，但是神经网络的特点又是计算密集型和存储密集型，所以我们需要做很多的优化，才可以使这些神经网络跑在我们的小芯片上。
据杨永魁博士介绍，第一种MCU智能化技术路线是通过工具链的软件方式，现在各个大厂已经用得非常成熟，比如ST的NanoEdge Studio，可以把在Keras、PyTorch上面训练的模型部署到32位的MCU上。第二种MCU智能化技术路线叫数字-AI加速器，如果我们要把神经网络往数字型的AI加速器上部署，我们就必须对其进行优化。而数字-AI加速器采用冯诺依曼架构，存储和计算是分开的，是通过一个主线将它们连接在一起，这种架构在物理上有很大的局限性，如能耗瓶颈、存储和计算的速度不均衡。为了解决上述瓶颈就要用到这个新的技术——存算一体，或者叫存内计算加速器。
最后，杨永魁博士从算力、功耗、成本、可编程性、稳定性还有研发周期对这三个MCU智能化技术做一个简单的总结，他认为：“从研发周期来看，个人觉得工具链肯定是最快的，不管从应用方还是芯片方，都是很快的一个方式，数字-AI协处理器居中，存算一体这个因为涉及到数字跟模拟，还有算法，需要一个协同，所以个人觉得它的研发周期会长很多。”
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