【今日头条】可编程技术助力智能工业时代

随着智能制造时代的渐行渐近，工业成为半导体厂商充满机遇的热门领域。其中，工业物联网和工业机器人是尤为热门的话题。Xilinx对于这两个话题有哪些观点？其产品在这两个领域有哪些优势？赛灵思ISM（工业、科学、医疗）营销高级技术经理罗霖先生接受了《电子技术应用》的独家专访，对此给出答案。

赛灵思ISM（工业、科学、医疗）营销高级技术经理 罗霖

工业物联网

罗先生认为，2017年工业物联网产品的热点领域将包括工业机器人、机器视觉、多轴驱控一体、工业以太网、功能安全等各个方面。多轴伺服驱动、智能工业相机、4到6轴的机械臂都会走向成熟。从基于PC的方案迁移到嵌入式的方案是大势所趋。嵌入式方案在成本、功耗、生态系统方面都具有更大的优势。

赛灵思全可编程产品系列的优势，就是能够为客户提供前所未有的既能软件智能又能硬件优化以及任意互连的差异化功能，可支持用户简化各类更智能、互联互通和高度差异化系统的开发工作。赛灵思的产品在工业/嵌入式视觉和工业物联网 (IIoT) 等领域新涌现出了更重激动人心的应用， 涵盖了工业、科研、医疗、专业音/视频、消费电子、航空航天与军用，以及汽车等各个细分市场。

工业机器人

罗先生表示， 工业机器人在工业4.0中具有十分重要的作用，有助于大幅提高生产效率，在人工成本普遍上升的背景下，是提升制造业竞争力的关键。

工业4.0在工业自动化的基础上，对涵盖生产制造的各个环节的信息流，包括订单、库存、制造执行都进行了深度整合。具体来说，一方面，要打通IT和OT网络，实现小批量定制；另一方面，要对收集的信息利用专家系统进行实时分析，提供有用的服务。

赛灵思针对工业自动化市场的重点应用，包括PLC, DCS, 伺服驱动，机器视觉，工业以太网，I/O模块，运动控制器等，提供了全可编程的SoC平台以及参考设计，为客户提供差异化的软硬件解决方案。

对于深度学习，罗先生表示，深度学习对于工业机器人是个全新的领域，目前行业都处于探索阶段。 Xilinx FPGA在深度学习的预测应用上具有明显的优势，相对CPU/DSP/GPU能提供更高的性能功耗比，目前在安防监控、无人机、ADAS方面已得到广泛的应用。我们将结合工业机器人的具体特点，将深度学习的方案介绍给客户。

罗先生表示，，目前机器视觉和工业机器人基本是分离的，大多是在机械臂上安装工业相机来实现。得力于Xilinx FPGA的强大的处理性能，我们可以把机器视觉和伺服控制整合在单芯片上，提供视觉伺服的功能，这对于一些小型化的机械臂和高性能的应用很有帮助。