2023序言 1第一章消費電子制造行業綜述 2 3市場規模 3產業鏈及生態 4第二章消費電子制造數字化轉型：未來展望 6主要挑戰 6歷史機遇 7轉型方式 8 12 23 IntelBrochure3消費電子產品市場需求持續增長，促進了我國消費電子行業快速發展。但是2022年隨著全球通脹、疫情等國作為全球重基地，個性化需求和泛智能終端的著制造商不斷優化生產效率、提升柔性化生說，在研產供銷服等環節的智能化升級聯想集團作為全球領先的ICT企業及位列《財富》世界500強企業，在消費電子產品制造領域已有30多年的行業積國共有4個生產基地，從自主研發的哪吒線、水GIoT自動化組裝不斷沉淀打磨，再通過模塊化的方案梳制到上游企業乃至其他行業伙伴的實際應用場，雙方團隊多次探討工業制造的發展趨場景需求的智能設備，聯合雙方生態點的智能化解決方案。借此機會，希望合作，為消費電子產品制造行業乃至區大客戶商用智能設備事業部總經理11行業通信設備工業行業廣播電視設備工業行業業行業軟件產業行業通信設備工業行業廣播電視設備工業行業業行業軟件產業家電制造工業行業儀器工業行業子工業專用設備工業行業業業子信息機電產品工業行業子信息專用材料工業行業電子信息產業，是指為了實現制作、加工、處理、傳播或接收信息等功能或目的，利用電子技術和信息技術所從事的與電子信息產品相關的設備生產、硬件制造、系統集成、軟件開發以及應用服務等作業過程的集合。其具體可細分為投資類產品、消費類產品以22近一個世紀來，全球電子信息制造產業經歷了多次大規模轉移，不僅是遷出國電子信息產業升級和向知識密集型高附加值產業發展的結果，也成為了遷入國電子信息產業發近一個世紀來，全球電子信息制造產業經歷了多次大規模轉移，不僅是遷出國電子信息產業升級和向知識密集型高附加值產業發展的結果，也成為了遷入國電子信息產業發展的契機。縱觀全球電子信息產業，遷移路徑基本從歐美轉向亞太。20世紀90年代，歐洲、美國、日本等發達國家將資本密集型和技術密集型產業轉移到了“亞洲四小龍”和中國。進入21世紀后，由于中國國內勞動成本上升等影響因素，利潤低、技術含量低、勞動密度高的中后端產業當前全球電子信息制造業分布呈現出明顯的價值鏈分工態勢。美國、歐洲等發達國家經濟體仍在電子信息產業占主導地位，繼續保持技術開發和產品設計領域的優勢。日、韓以電子元器件、半導體為主。中國、印度、東南亞等新興經濟體由于生產能力和工藝水平的持續上升，在全球電子信息產業中的地位不斷上升，逐漸向知識密集的高端環節升級。其中，中國提供以通信設備、電子元器件、互聯發展歷程及現狀產產業轉移高端美國及部分歐洲國家標準、品牌，新/核心產器中端韓國、新加坡、臺灣集成電路等部分關鍵元器件及新產品和高端產品的生產低端勞動力密集的發展中國家和地區一般元器件的生產、整機的加工和組裝集成電路、關鍵元器件、消費電子計算機高端產品產業轉移近年來，在移動互聯網技術不斷發展、消費類電子產品制造水平提高和居民收入水平增長等多重因素的驅動下，全球消費電子行業呈現較為穩定的發展態勢，其中中國市場占比在四分之一左右。2021年，全球消費電子市場實現營地緣經濟政治等外界因素影響，消費電子產品市場整體市場增速相對放緩，但未來隨著5G、物聯網、人工智能、虛擬現實、新型顯示等新興技術與消費電子產品的融合，將會加速產品更新迭代，催生新的產品形態，推動消費電子33對裝、包裝對裝、包裝息行業收入規模達到236279.3億元人民幣，比上年增長141285.3億元人民幣，比上年增長14.7%，占2021年國民生產總值的12.4%。全行業整體運行呈現前高后穩態勢，電子信息制造業行業增加值增速連續10年高于工業增加值增速。電子信息制造業對于固定資產的投資增速亦遠高于整體制造業水平。整體來看，在近兩年疫情沖擊、世界經濟貿易形勢不穩定的影響下，電子信息制造業逆勢增消費類電子產品如前文所述，主要指計算機類、通信類以及既包括了傳統電腦、相機、音響等，產品 其他消費電子產品由于消費類電子產品種類繁多且多具有差異性，消費類電子制造業細分產業鏈也有所差異，但根據整體情況以及產品制造流程，B機加工設備 精雕機等) 貼裝機 綁定設備 COG+FOG 焊接組裝機 AOI44前段主要是電子元器件和電器產品的生產制造，其中包括，索尼、LG等公司提供攝像頭模組與鏡頭；三星、京東方、夏普等為主流顯示屏供應商；處理器、基帶、內存等半導體商科森科技、可成科技等。代工廠和設備商是消費類電子制立訊、偉創力、廣達等公司提供模塊封裝、設備組裝、測試從行業上下游關系來看，消費類電子行業與上游供應商、下游品牌商形成了長期穩定的供應鏈合作關系，通過對整個供 上游電子元器件制造業是消費類電子行業的基礎支撐產業，上游電子元器件制造業的發展決定了消費類電子產品的性能表現和核心競爭力，其材料供應的效率、質量和價格，也在一定程度上影響了產品交貨周期、產品質量和價格競爭力。而消費類電子制造業與下游行業的發展緊密相關。消費類電子制造業的產品創新和技術發展是下游行業設計靈感的源泉游行業的技術革新與發展也自下而上為消費電子制造行業提55：消費電子行業是典型的科技驅動行業，每一次科技創新在重塑行業業態的同時，也帶來了新興的產業需求。技術的進步推動消費電子持續向智能化和集成化發展，其中，集成指將硬件設備與人工智能相結合，使得智能終端具備信息處傳感技術、語音識別等技術正日益為消費者所接受和認可。消費電子產品與物聯網深度結合將成為行業發展的重要方快，行業已形成成熟的產業鏈分工體系可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。隨著技術的進步，消費電子產品能夠不斷推陳出新，并帶動下游行業培養新興需求，最終重塑行業和制造商分工明確，行業集中度不斷提升隨著消費電子行業分工的日益深化，消費電子企業逐步分化成品牌商、方案商、制造商等，定位更加明確。明確的行業分工使得消費電子行業集中度不斷提升。部分技術實力較弱、規模較小的生產商逐步退出，行業資源逐步向規模較于產品核心技術的研發以及品牌和渠道的推廣，持續增加產品的附加價值。制造商通過規模化的制造和高效的管控進一步降低生產成本，持續提供具有競爭力的產品，不斷提升行隨著家用電器、智能終端、消費電子等為代表的電子產加之云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、人工智能等新一代信息技術快速演進，硬件、軟件、服務等核心技術體系66能高端化成重要發展趨勢智能制造應用的興起，帶動了電子信息制造業的發展。而電子信息制造業要向智能化高端化邁進，根本還是核心技術的5G時代的萬物互聯等高端技術或將帶來一片新藍海，預計10年后全球人工智能應用、5G電子信息相關商品和服務都創新，消費電子迎全面升級新機遇未出現，整個行業正在尋找新的“爆發點”。信息技術正處于融合集成式創新和顛覆式創新發展的新時代，產業面對很多新的挑戰也產生了新的機遇。比如5G設備，雖然手機電子整體呈下行態勢，但作為手機顯示面板的柔性屏將迎來發展拐點。據HISMarkit預測，到2025年，可折疊AMOLED面板出貨量將達0.5億臺，全球柔性屏市場規模年達160億美元。3.從單個產品之爭轉向平臺之爭，掌控家庭智能設備控制未來，在以場景為中心、以用戶為中心的萬物互聯時代下，互聯互通的新模式，是行業不可逆的變革趨勢。智能家居同時兼備了應用場景落地強、流量城池巨大、使用頻次高、開家電制造商爭相進入智能家居系統市場。預計到2023年，智能家居全球市場規模將達1550億美元，中國智能家居市場更是以1/3的份額成為全球市場增長重心。面對這個超萬億的藍海，上千家電子信息制造企業爭相殺入，從產品之爭由于人口紅利殆盡、同行競爭激烈、監管政策趨嚴等原因，消費互聯網正在日益紅海化。而與此同時，產業互聯網則存在著巨大的市場空間。由消費互聯走向產業互聯，應用互聯網技術進行連接、重構傳統電子信息制造行業，虛擬化進程由互聯生活催生互聯城市，通過運用互聯思維來打造未來工作生活的新模式，從而讓人們在方方面面體驗到新一代信息至是跨領域之間將建立橋梁，其巨大的市場潛力意味著巨大5.集成電路、新型顯示等領域生產環節加速向低成本地區轉移比較優勢，加之政策導向，2015年以來，深圳電子信息產業以集成電路、新型顯示、電子元器件、信息終端產品為主，通過新建生產基地或制造環節外遷為主的方式，向廣西、湖南、貴州、江西等低成本區域轉移，且趨勢愈發我國電子信息制造業發展迅速，但在復雜多變的國際經濟形勢和持續增大的外部壓力下，其行業增加值、利潤、出口等變期，逆全球化趨勢和貿易投資保護主義傾向加強，全球經濟貿易分工合作的共識和基礎開始動搖。在產業發展內外部環境多變化的形勢下，應加快構建電子信息產業供應鏈安全體系，攻堅電子信息領域基礎核心技術，塑造產業競爭優勢77二級及以上企業占比47.3%，標示著我國電子制造以及其下分的消費類電子制造產業進入智能制造新階段。聚焦我國電子信息呈現規模化蓬勃發展；進入本世紀其，我國電子信息制造業采用通過代工跟隨的方式切入全球電子產業鏈分工。在同一份《智能從最基礎的智能制造的基礎和條件進行規劃，到最高級的基于模型的持續優化業務，產業鏈協同并且衍生出新的商業模式，為中等范聯想逐漸形成了覆蓋企業全價值鏈的智能化技術和管理體系，成為公司智能化變革戰略落地的核心競爭力和強大支撐。在《聯想智能制造白皮書2020》中，概略介紹了聯想的智能制造的轉型方式88精益是生產制造根基，聯想自始至終持續開展精益改善，通過精益化流程改造，貫徹精益理念，推行準時化，消除生產浪費，增強綠色精益制造能力，夯實工廠運營基礎，精益化是工廠數字化和智能化轉型的基礎和必由之路。同時，面對數字化、智能化轉型趨勢，精益生產也需保持與時俱進，適以業務持續優化為前提，結合流程再造，推行生產自動化。從單點自動化著手提升工序效率到生產端到端自動化驗證推化能力，打通并采集設備生產運行數據，建立可視、分析、控制閉環能力，構建設備三維模型，基于物理設備與模型的數字化生態的全鏈路互聯互通及透明可視，數字化階段主要特征表持產品與制造通過協同平臺進行實時互動，為新品和客戶需求提供快速解決方案，支撐產品全生命周期數字化能力。第體化的協同協奏，提供精準透明、高效的數字化供應能力。客戶為中心的服務轉型，聯想提出了服務供應鏈協同解決方大數據、云計算、人工智能等技術的發展及應用，促使智能合，推動智能化進程，實現業務的精準響應、據而非經驗的精準高效智能化決策將逐步替代人工決策，并數據出發創建仿真環境，通過深度強化學習算法引擎，數秒并且內置大數據平臺，基于大數據實現系統自學習，自動生成案例用于未來分享。未來智能化將重塑設計、制造、服務等產品生命周期的各環節及其集成，催生新技術、新產品、工智能為代表的智能制造將給制造業帶來革命性的變化，成99作為消費電子制造行業生態圈的重要合作伙伴，英特爾也在2020年推出英特爾?工業邊緣洞見平臺(Intel?EdgeInsightsforIndustrial,EII)的時候，總結生態圈上下游產業鏈的共同特點，提出了工業4.0邊緣AI成熟度模型(Industrial4.0EdgeAIMaturityModelforAnalytics)。這個模型把工業4.0轉型方式細分為了：感知，思考，執行三個階段。每個階段都有不同的特這一階段的主要任務在于數據采集。即通過各種各樣的通信技術和基礎的可視化工具，將之前未連接的孤島設備連接起來，并且以工業大屏和手持式設備的形式，將當前設備的狀態分別顯示在工廠員工和管理人員的面前。在這一階段，數據更多的是以原始數據的形態展呈現，解決基礎的數據孤島在連接完各個未連接的設備以后，各種各樣的視覺和時序數據就都匯總到了一起，一個成熟的工廠每天都可以產生數GB到數十GB的數據。這個數據量的數據如果不及時在邊特征數據回傳云端參與復雜模型的迭代，并最終將優化之后AI用，比如預測性維護，階段，AI技術起到了一個參從若干個推薦中選擇一個，最終反饋執行。在這個階段中，實時控制技術和自動編排技術會加入進來，結合AI技術，通過對分析結果，人工決策和反饋執行建立關聯關系。在這AI行者的角色，在沒有人工干預視覺/時序視覺/時序數據分析·網關(中間件)護性 實時控制/自動編排方案的設備模型服務出模型服務出消費電子制造數字化轉型:技術需求在上一章中介紹了各個行業領導者眼中的消費電子制造行業的未來展望。接下來這一章將分析消費電子制造數字化轉型的整體思路越來越多的工廠在完成了數據上云的過程中，認識到了數據能夠對工廠帶來的價值。工廠用戶也意識到了數字化轉型不是一家企業的內部技改項目，往往需要通過和多個生態伙伴的合作共贏，才能高效有序的推進。這樣的合作就需要一個整體架構，來拉齊終端條碼識別端-邊-云協同：乘著工業互聯網的東風，端-邊-云協同成為了一個最廣泛接受的整體架構，服務于IT-OT融合技術(即兩化融合技術)。以工業邊緣節點通用架構模型為例，該模型由邊緣計算產業聯盟披露在《工業互聯網邊緣計算節點白皮書1.0(2020)》一文中，描繪了在傳統的端側資產投資(以OT技術為主導)之上，云平臺服務訂購(以IT技術為主導)之下，工廠用戶如何利用包括邊緣控制器，邊緣網關，邊緣云為代表的邊緣計算節點(OT-IT融合技術)，來進一步降本增效。據邊緣云安全管理緣邊緣云安全管理緣緣業務應用管理理運維管理運維管理邊緣云向指令傳輸務排調度應用部署應用部署和生命周期管理據據預理緣向管理嵌入式實時嵌入式實時操作系統訊輕量級輕量級據緣器向開環境器向開環境庫入TSN據傳感器傳感器機器人機器人數數控機床機械手機械手像頭........................V碼槍表床NetworkNetwork新型通信技術，諸如5G，WIFI6，TSN等技術，正以前所未有的速度在工廠中展開。新型通信技術(CT技術)，也正在快速的和IT-OT融合技術進一步結合，變成了IT-OT-CT融合技術(即三化融合技術)。英特爾在《NetworkTransformationFuelstheedge重要的一環。五大IntelligenceNetworkClientEdgeCloud不同于其它產品生命周期較長的行業，如汽車制造業或者流程制造業，消費電子制造業更新迭代速度明顯較快，一般1-2年就有新產品的出現，相應的對未來技術的需求也有非常鮮明的行業特色。繼續使用“端-邊-云-網-智協同”可以看作一個個典型的端側設備。配合消費電子快速迭代，來需求總結為:正在逐步整合機器視覺的功能。以SMT波峰焊機和視覺檢測為例，離線視覺檢測往往作為波峰焊機的獨立后道工統需要互相配合但往往又不互聯互通。有創新的廠商整合了波峰焊機和在線視覺檢測，在發現瑕疵的時候就能及時軟硬件模塊化：消費電子產品更新迭代較快，相應的設備更新頻率也較其他制造行業設備來得快。若能通過已有設備的軟硬件通過部分升級來部署最新的硬件資源和軟件方案，則能明顯降低對于終端用戶的成本負擔。基于這樣的目的，硬件的模塊化設計和軟件的微服務架構，講會比較工業總線連接：總線式設備盡管較傳統的脈沖式設備的硬件成本有所上升，但是總線式設備的調試時間和人工節省較為明顯。若是采用EtherCAT等兼容性好的工業總和資源調配，正是邊緣計算的最佳應用場景。作為自動化技術OT和信息技術IT融合的交叉點，消費電子制造業邊緣多的自動化物料處理設備(如AGV、傳送帶、上下料機械手等)。傳統的以PLC為核心的車間控制需要大量的、容器化/功能塊等新技術，可以通過拖拉拽等簡單方式快速和快速響應就成為了一個關鍵的需求。高效安全地提取、分析和存儲各類將圖像和來自傳感器的時序數據，在本地快速推理和反饋執行的同時，也能將特征數據(例如在視覺檢測的應用中，一個新發現的產品瑕疵圖像特征)回傳到云端參與大數據建模，這也是保證產線效率的一個必劃外停機發生。萬幸的是，消費電子行業往往有多條相同或者類似的產線，這讓跨線協同有了硬件上的可能。跨線協同需要在將受影響的工序負載轉移給其他機臺的同時，將相應的軟件工藝包一并轉移。跨線協同決定了消費電子利用本地配置的私有云或者混合云產品可以實現數據不出隨著智能化技術和邊云協同技術發展，越來越多的自動化技?OEE管理：設備綜合效率(OEE)作為工業工程的統計方法已經存在了數十年。但是智能化技術和邊云協同技術讓OEE從一個統計工具變成了一個管理工具。在OEE儀一個典型應用，就是將預先封裝好鏡像(包括操作系統和應用軟件更新)下發給邊緣側能。取到的特征數據在上傳到云端之后，就可以進行模型的迭代和更新。單個邊緣側所收集費電子制造企業需要對設備和產線做快速調整。每一次這樣的調整都需要對相應的管線也做出調整。越來越多的消費電子制造企業開始在廠區中除了固定的有線網絡節點之外，利小樣本高識別：在消費電子制造中，另外一個顯著的問題?高覆蓋：工業級場景的最大需求就是高覆蓋，消費電子工廠中存在著較多的電磁干擾源(如大功率電機，繼電器，變頻器等)和大體積金屬柜體遮蔽信號，較容易產生無線信號盲點。一般需通過增加熱點來優化網絡，確保良好備需要網絡之外，還工廠操作人員身上存在著眾多的工廠IT設備諸如平板電腦，移動式掃碼搶等，也需要確保數據的傳輸。新興的應用，諸如基于AR/VR等虛擬現實技戰。?低時延：消費電子的車間地面上，還奔跑著諸如AGV，無人叉車等場內物流設備，無線網絡的時延和物流設備的運作效率有著較高的關聯性。在保證安全冗余不變的情況下，低時延網絡能夠顯著縮短物流設備的控制周期，進一一種典型的橫向技術，AI技術廣泛的存在于端邊網云的每一個角落。一個好的框架能夠顯著幫助制造企業降本增效，?支持硬件異構：在消費電子制造企業中，AI技術的應用種類繁多，對算力的需求也大小不一。這些AI技術和模型會運行在多種多樣的硬件平臺的CPU，GPU，VPU甚GA因平臺更換而需要重新訓練模型的重復勞動，大大提高模跟隨生產產品的改變而做出相應的調整。但作為AI技術的終端用戶，從成本上制造企業很難承擔雇傭專職AI工程師的費用。這就要求AI框架能夠盡可能的通過拖拉拽調整的任務。于此同時，在生產同一大類的產品過程中，不同型號產品的特征數據(如電路板元件瑕疵)往往又會有著不少的共性(如元件漏插，錯插，反插)，這就要術為了應對愈發多元、復雜的消費電子制造需求，實現行業智能化、集成化轉型升級，消費電子制造業生態參與者都在發力技術探復雜多變的環境要求，最大限度地提高計算效率。如ElkhartLake,TigerLake-U,Icelake-D等英特爾推出了針對工業物聯網場景賦能智能制造TCC英特爾時序協調運算(Intel?TCC)是英特爾實時技術支持中針對網絡內部的新解決方案。確保系統內每個組件時間同步和數據傳輸時延的確定性。它的價值在于從系統?TSN：時間敏感型網絡(TSN)通過交換以太網網絡為計劃流量提供受限的最大延遲。TSN是一組IEEE802標準，由IEEETSN任務組定義。這些標準通過以太網實現超可靠和低延遲通信，以支持時間敏感型應用。TSN通過使用時配使用TCC和TSN技術，可最大程度地減少網絡或系統延遲，滿足制造業對關鍵實時計算應用的大帶寬和低時延要IOECGPIPCT節點參考架構。這些產品被消費工業邊緣節點硬件工業邊緣節點硬件PU (頂部) (底部)CPUIO配最新CPU，提供卓越體驗計IO類小批量英特爾也提供了諸如工業控制平臺(ECI)和邊緣洞見平臺(EII)這樣的統一的平臺化軟件解決方案，幫助消費電子制造業快速搭建和工業邊緣控制平臺ECI是一個基于邊緣計算技術的平臺，通過提供具有兼容硬件的軟件參考平臺加系統向軟件定義解決方案的轉變，其中的核心技為例，傳統上視覺算法較多的運行在Windows操作系統CAT線協同遠程在線更新單機應用程序。這些管理技術除了能顯著降低維保人員的工作強度，還進一步提升了工廠管理水平和工業邊工業邊緣控制平臺定位負載整合同一虛擬化硬件上部署多個負載(如DCN，PLC等)容器化/可遷移的軟件應用基礎架構管理可擴展基礎架構管理 (計算、網絡和存儲)控制類APP范例經實際工廠環境驗證性能已優化信息安全內嵌式加密性，從芯片到云端的全套認證方案應用程序和平臺管理實時負載編排增強的可維護性免停機更新實時計算T源的TSN部署工業總線協議Pro?net,CAN,中間件,網關功能安全可認證工具鏈以及經實用驗證的最佳配置容錯機制S工業邊緣洞見平臺定位工業邊緣洞見平臺定位工業邊緣控制平臺?英特爾?邊緣洞見平臺(EII)是由英特爾推出的一個軟件案，主要應用于物聯網工業邊緣端。它是一個基于微，1)EII提供了從數據采集、存儲、分析，以及可視化的完2)EII是開源的模塊化的組織架構，用戶可以非常方便的利用EII平臺，消費電子制造工廠用戶可以和生態合作伙伴現云邊結合的邊緣洞見方案，結合圖形化界面工具，充分開放式、模塊開放式、模塊化微服務架構邊緣到云連接到任何云服務提供商，利用互補的云-邊緣解決方案數據安全能，并支持可信平臺模塊可管理固件、操作系統和應用A能力可拓展處理器具有可擴展性能，滿足您的獨特需求邊緣端AI端AI變得更容易，支持英特爾或第三方公司開發的算法支持編排定義和優化工序流程使方案自動響應環境的變化易集成集成獨立的多供應商組件，并輕松地在微服務上構建加快方案開發捷數字化轉型涉及到企業的各個價值鏈，作為全球領先的消費電子產品制造商，聯想集團從2014年已經開始布局數字化轉型，嘗試聯想聯想數字化轉型歷程220來源：聯想數字化轉型及新IT白皮書 裸金屬穩態應用中間件操作系統智能運維平臺云原生應用云原生 裸金屬穩態應用中間件操作系統智能運維平臺云原生應用云原生安全平臺DovOps協作平臺微服務治理平臺低代碼應用開發平臺微服務平臺容器云平臺穩態架構敏態架構境裸金屬虛擬化計算資源laaS層備環境虛擬化計算資源發測試環境虛擬化計算資源機機房基礎設施統一容滅統一安全統一運維《聯想數字化轉型及新IT白皮書》想圍繞著制造能力的，《聯想供應鏈智能決策技術白皮書《聯想供應鏈智能決策技術白皮書》《聯想智能制造白皮書》222賦能智能質檢中國作為制造業大國，為人工智能提供了豐富的應用場景。據估算，人工智能在中國制造業的市場規模有望在2025年超過140億人民幣：從2019年開始每年保持40%以上的制造業為什么需要人工智能？人工智能技術賦能制造業主要體現在三方面：首先，人工智能可以幫助企業提高智能化運5G、工業互聯網等技術融合應用，推動制造業生產及服務模式、決策模式、1.樣本數據采集慢:異常數據少：在制造業，在生產環境中，異常樣本的數據數據隱私不上云：很多制造業，對數據隱私要求非常高，分析與訓練。數據通常不出廠，這使得模型訓練的環境非案落地要3-6個月。傳統的云側模型訓練，邊側推理的新的模型與硬件組合。多樣化的需求，在本質上需要跨平臺223EdgeAI具有以下四大技術優勢，幫助客戶縮短模型訓練周1.小樣本終身學習技術：不同于當前主流技術體系“云訓訓練，邊推理”，邊緣側訓練無需上云，訓練周期縮短，AI片算子優化，提供預后處理，模型轉換前后推理加速可至3-10倍，接入攝3.模型硬件AI方案生成技術：低代碼可視化優選適配的模型硬件AI方案生成技術，用戶可以使用開箱即用的預4.模型遠程部署治理技術：規模化云-邊-端協同的模型助邊緣算例處理攝像頭數據并用AI算法進行識別，希望能聯想慧天邊緣大腦核心競爭力之一：領先的AI推理加速引擎?因為聯想邊緣大腦先進的推理加速引擎，可以接入的攝像LCD檢測解決方案項目傳統的LCD屏檢流程中需要1~2名工作人員，依靠肉眼主來的額外成本。如果使用機器視覺來檢測，則需要能夠準確區分多達30多種屏幕缺陷種類，對于后端算法精度要求極聯想給客戶提供了業界首創的LCD靜態/動態不良檢測方神經網絡深度學習于一身，涵蓋多種屏幕類型和缺陷類型的識別，帶來準確快速的檢測結果。同時核心設備ECI-E50搭載了工業級母版、x86平臺，具備超強算力和豐富接口，示缺陷檢測，可以大大縮減勞動力成本，人員培訓、高流失率等一系列問題和風險。聯想方案與傳統檢測相比，人力成本節省50%，效率和準確率提升30%，并且可以7X24小時無休運轉。客戶通過數據可視化平臺還224范企業。工信部《工業創新發展、合的核心之一。實現工業自智能檢測主要基于計算機視覺技術，它所解決的問題是讓計算機像人類視覺系統那樣能夠理解數字圖像或視頻，相較人眼，業達到保障從而進一步推動企業的智能轉型。生產設備的工作狀態可能會存在一定的異常，例如堵塞停滯、運行速度異常、位置角度異常、表計閥門異常、缺失異常等，會或由于人眼疲勞導致的問題疏漏屢有發生。且這種方式對人工依賴較強，人力成本較高。而工人作業行為檢測，主要通過政策正2525違規行為檢測?佩戴物檢測：安全帽、口罩等?工裝識別：可定制注冊特定工裝?違規行為檢測?佩戴物檢測：安全帽、口罩等?工裝識別：可定制注冊特定工裝?禁區越界：可配置禁區邊界?奔跑檢測：異常速度奔跑?逗留檢測：長時間逗留/跌倒?抽煙檢測，其他定制行為檢測設備異常檢測?速度異常：流水線堵塞、卡頓檢測?數值異常：表計讀數、ID編號識別?位置異常：擺放位置、偏移檢測?角度異常：擺放、傾斜角度識別?規范過程異常：機器人，流水線?其他異常：缺失/殘留/異物檢測能異常管理聯動異常管理聯動?現場聲音報警?廣播提醒?短信通知工作人員?圖像/視頻抓拍記錄取證?平臺展示與統計分析226傳統視覺和深度學習結合，小樣本快速啟動穩步落地，解決傳統算法正負樣本不均衡、樣本數量少、落地周期長等問題擴展兼容插件式算法和業務接口開發。算法接口適兼容客戶原有硬件及數據服務，支持新場檢測需求的拓展升級制產狀態異常識別，設備缺陷檢測等檢測檢測異常檢測傳統視覺和深度學習結合，小樣本快速啟動穩步落地，解決傳統算法正負樣本不均衡、樣本數量少、落地周期長等問題擴展兼容插件式算法和業務接口開發。算法接口適兼容客戶原有硬件及數據服務，支持新場檢測需求的拓展升級制產狀態異常識別，設備缺陷檢測等檢測檢測異常檢測工具集和部署流程。設計實現部署工具集和部署流程。設計實現部署一體化服務，客戶運維代價低。完備的標程軟件更新聯想該生產中心已建設了自動化程度高、運行效率高、運營成本低的世界一流電表檢測線和智能立體化庫房，但亟需建設一套智能化理效率、加強生產安全監管、實現智能化應用1.電表檢測自動化生產線處于飽和高負荷運行狀態，會不定期出現輸送停滯、托盤堵塞、機器人操作異常、軌道偏離、周轉箱變影響整個生產和檢測效率，目前遇到異常需要等待人工發現并處理，異常處理周期長，產線停滯時間長、安全帽、不文明行為等，但時有發生不合規的情況，影響生產安全，增加產線風險2.降本：巡檢人員工作開銷節省了90%3.管理提升：人員行為檢測將工裝違規比例從原來的3%降低到0.1%發展泛的能源系統性變革，節能減碳需求應運而生。提供巨量的低碳能源或者使用更加智能先進的技術手段實現節能減排的目的，是我IT進綠色低碳轉型的過程中，探索出了一條由自身核心生產制造環節減碳、供應鏈協同降碳、再到賦能行業伙伴低碳發展的實踐路徑，也即中國企業由“雙實融合、低碳發展”到“內生外化、聯想能效監管解決方案通過聚焦分類、分項、分區能耗管理，聚焦設備設施管理的數智化管控，為運營企業提供系統平臺，提高能2828產品功能矩陣表管理能耗管控度設備管理查、分類精細化管理時數據、歷史數據、歷史報警、設備附件管理等運行監視運行優化3.系統投入后可實現能效提升15-30%左右229 4基于硬件的全棧邊緣安全1 4基于硬件的全棧邊緣安全1管理管理運維5中心管理和智能化運維式解決方案力開放及全生命周期的應用管理。云云邊邊端端務應用支撐(EdgePaaS)API網關API網關2全融合邊緣云底座(EdgelaaS)體機聯想邊緣云全棧式邊緣解決方案加速行業客戶智能化轉型。支持方便的應用上線、靈活的數據接入、高效的應用管理、優化的應用智能運維等高級能力。聯想邊緣云全棧式邊緣解決方案具有業界創新的異構輕量級虛擬化技術、資源感知型應用編排、邊緣側網絡感知技術、計算存儲網聯想邊緣云全棧式邊緣解決方案既可以通過5G網絡分流支撐5G公網的邊緣云需要，也能滿足各種5G專網(如聯想無線云化小基站)及WiFi、固網所支撐的智慧應用場景的邊緣計算需要，如智能制造、智慧教育、智能交通及自動駕駛、智慧園區等。330臺的核心目標是便捷、高效、安全、可靠地支撐垂直行業的各種邊緣應用，從而令行業獲得智能化轉型所需的實時業??提供虛機和容器來支持行業客戶的邊緣應用，傳統應用可以按需運行在Windows或Linux虛機上，云原生應用可以運行在安全容器中。?平臺提供便捷的界面引導行業客戶上傳應用鏡像，并遵循TOSCA和HELM標準配置應用所需資源。方便應用上線靈活數據接入?支持4G、5G、WIFI、寬帶等不同形式的數據接入，將大量數據卸載到邊緣平臺進行處理和計算，并將結果及時反饋到生產系統或者上傳到云端。?保證處理的時延要求，降低網絡通信成本，而且減輕云端數據中心的計算壓力。??能夠感知應用的類型以及對資源的使用情況，實時調整資源分配，無縫進行擴縮容。這種動態的資源感知一方面保障了應用所需資源，另一方面也優化了邊緣算力的使用，降低行業客戶的邊緣計算高效應用管理優化應用賦能?針對特定類型的應用進行了針對性資源優化。GPU虛擬化使同樣算力能支持更多的AI或其它強GPU應用。將渲染計算從XR設備卸載到邊緣平臺，減少了對端設備算力要求，使XR設備更輕量、經濟，還提升了用戶的使用體驗，解鎖更多的XR應用場景。??針對行業客戶邊緣場景下環境復雜、運維人員缺乏的特點，以全融合一體機形式部署的邊緣計算平臺實現了開箱插電即用、自動組網、故障時整機替換。?平臺具有智能運維能力，實時監控收集多維度運維數據，自動故障告警、修復。極簡部署/智能運維輕量全局安全防護?使用統一身份認證服務提供帳號鑒權功能，利用其它相關上下文信息(身份、威脅/可信評估、角色、位置/時間、設備配置等)加強安全策略，且提供基于固件的應用數據加密。智能制造基地產線應用邊緣云化升級入到數字化轉型的加速期，需要邊緣云提供彈性資源滿足產線側應用，例如產線自動化灌裝、ESOP等，同時對器、網關設備的統一納管，提供設備和應用運行狀態的集中監控和預警分析，同時對納管的設備和平臺進行能應用1：產線自動化灌裝應用2：能耗展示大屏應用3：ESOP聯想邊緣云全棧式解決方案產線側現場部署332想5G與智能生產深度融合G為智能制造領域提供了強大的技術