本文来自千家网（www.qianjia.com）。
随着工业人工智能(AI)智能体(Agents)日益向实时运行控制迈进，半导体供应商在保障下一代工厂及基础设施系统安全方面正发挥着核心作用。Omdia的分析师探讨了边缘AI(Edge AI)、硬件安全以及新兴监管法规如何重塑工业自动化领域。
工业企业正越来越多地利用AI系统来监测、分析甚至控制物理层面的运营。这些由AI驱动的系统(通常被称为“智能体”)现已被用于识别生产线故障、优化能耗，并在无需持续人工干预的情况下协调复杂的制造流程。
与传统的数据分析工具不同，这些智能体能够自主做出决策，并直接集成在工厂和公用设施所依赖的设备与系统中。
为何工业AI需要安全的边缘侧芯片(Edge Silicon)?
对于半导体制造商而言，这一转变意味着他们需要开发出不仅能处理AI任务，还能在关键环境中确保安全性、可靠性及长期性能表现的芯片。
与办公环境或云端所使用的AI系统相比，工业AI智能体面临着独特的挑战。
它们必须在极低延迟(亚毫秒级)下运行，能够独立于互联网连接工作，并为了安全起见，与更广泛的IT网络保持隔离。例如，一个AI智能体可以分析来自电机的振动数据、周边设备的温度读数以及历史趋势，从而提出调整建议——整个过程无需依赖云端计算，从而避免了可能引入的延迟或安全风险。
这一需求正促使专用半导体发挥愈发重要的作用。安全微控制器(MCU)和片上系统(SoC)正成为工业人工智能(AI)部署的核心;它们既能支持AI模型在本地运行，又能保护敏感数据，并确保系统按预期正常运作。
这些芯片如同“安全卫士”，确保AI智能体(AI agents)即便在压力环境下，也能严格遵循既定的运行规则。若缺乏这种硬件级的安全保障，AI系统便可能变得脆弱，进而引发生产停滞、设备损坏或安全风险。
AI智能体在工业自动化领域日益普及
工业自动化领域的领军企业已开始将AI智能体嵌入其运营平台。西门子(Siemens)对其“工业边缘”(Industrial Edge)平台进行了扩展，将AI功能与经过认证的安全框架相结合，从而支持诸如自动化缺陷检测、生产系统内智能能源平衡等应用。西门子的这一举措反映出业界日益增长的需求：在集成AI的同时，既不能削弱运营管控能力，也不能违背合规要求。
同样，罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)也利用AI技术为工业操作人员提供支持，涵盖故障排查、界面配置等功能。值得注意的是，这些AI功能在设计上既能与人类员工协同工作，又具备离线运行能力，这进一步凸显了基于边缘计算(Edge-based)且具备高韧性的处理能力的重要性。
施耐德电气(Schneider Electric)也在推动工业AI的发展，通过相关系统优化高能耗设施中的供暖、制冷及设备维护流程。此类应用场景依赖于预测性分析与高度可靠的执行能力，再次印证了工业级、安全可靠的半导体平台不可或缺。
半导体行业积极响应工业AI需求
为支持这一转型，半导体制造商正致力于开发针对工业AI工作负载的专用硬件。恩智浦半导体(NXP Semiconductors)专注于研发面向实时通信和工厂安全运营的芯片，使AI智能体能够以极低的延迟协调各类机械设备与传感器网络。
与此同时，英飞凌科技(Infineon Technologies)则侧重于开发符合行业标准且具备安全性的半导体产品，以满足汽车、能源等高监管行业的需求。该公司对“基于硬件的保护”的重视，与当前工业市场中日益严格的网络安全要求高度契合。
在亚太地区，瑞萨电子(Renesas Electronics)正在开发针对“分布式智能”进行优化的半导体产品;在这种架构下，人工智能(AI)能力被分散部署在多个互联设备中。这种架构对于机器人装配线以及传感器密集的制造环境尤为适用，因为这些场景需要协同化的边缘智能。
较长的产品生命周期也在影响半导体企业的战略布局。微芯科技(Microchip Technology)持续强调其产品的长期可靠性，提供能够维持长达15年安全性和性能的工业芯片。对于那些基础设施运营周期较长的行业而言，这种长效性显得愈发宝贵。
全球不同市场在工业AI应用重点上的差异
在工业AI的应用方面，各地区的策略也开始出现分化。在北美，重点依然在于加速工作流程并处理日益庞大的数据量。罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)和英伟达(NVIDIA)等公司，正致力于打造高性能边缘计算平台，以支持高要求的制造和物流应用。
相比之下，欧洲则更加重视安全性、治理以及合规性。西门子(Siemens)和施耐德电气(Schneider Electric)正根据不断演进的网络安全与安全标准来调整其工业AI部署，特别是为了响应欧盟的《网络韧性法案》(Cyber Resilience Act，简称CRA)。
亚太地区则持续高度关注规模化与制造效率。瑞萨电子和台积电(TSMC)等企业正推动以硬件为核心的AI战略，旨在支持大规模电子产品制造、智能传感器以及高度协同的生产系统。
《网络韧性法案》提升了工业人工智能的门槛
欧盟于2024年12月生效的《网络韧性法案》(Cyber Resilience Act，简称CRA)要求制造商在产品设计之初就将网络安全纳入考量。这包括记录漏洞、提供长期支持以及确保更新过程的安全性。对于半导体公司而言，这意味着必须重点关注基于硬件的安全功能，例如安全的固件更新以及用于验证设备完整性的机制。
人工智能代理(AI agents)的出现，使得这些法规显得愈发关键。如果人工智能系统缺乏妥善的安全防护，可能会导致互联系统出现大范围故障，进而引发严重的财务和运营后果。那些尽早采用“设计即安全”(secure-by-design)原则的企业将获得竞争优势——尤其考虑到欧洲标准正日益影响全球市场。
工业人工智能的下一阶段将以安全为核心
工业人工智能代理的兴起，要求构建一种统一的架构，使硬件、软件和操作系统能够在严格的安全与治理框架下协同运作。半导体不再仅仅是人工智能的推动要素，它们已成为确保这些系统安全、可靠运行的基石。恩智浦(NXP)、英飞凌(Infineon)、瑞萨电子(Renesas)和微芯科技(Microchip)等公司正凭借其在安全、可靠性和性能方面的专业优势，走在行业前沿。
对于工业自动化企业而言，挑战在于如何打造既能增强人工监管能力，又不削弱原有控制权的人工智能系统。尽管不同地区在优先事项上仍存在差异，但诸如《网络韧性法案》之类的全球性标准，正推动整个行业向构建安全可靠的人工智能系统迈进。这将开启工业智能的新时代，在这一时代，可信赖的芯片(硅片)将与运行在其上的软件模型一样，具有同等重要的战略意义。
