Siemens và NVIDIA hợp tác phát triển hệ thống AI công nghiệp: từ kỹ thuật số song sinh hướng tới nhà máy tự trị, thúc đẩy ứng dụng AI trong ngành sản xuất

Sở hữu hơn 175 năm nền tảng công nghiệp, Siemens (Siemens) chính thức hợp tác với NVIDIA (NVIDIA), cùng nhau nâng cao sâu hơn hợp tác trong lĩnh vực AI công nghiệp. Hai bên không chỉ tích hợp phần cứng và phần mềm, mà còn kết hợp toàn diện AI, mô phỏng, sinh đôi kỹ thuật số và tự động hóa, với mục tiêu xây dựng một hệ điều hành AI công nghiệp có thể “hoạt động thực tế, triển khai quy mô” trong nhà máy thực tế. Về điều này, Giám đốc điều hành Siemens Roland Busch và Giám đốc điều hành NVIDIA Hoàng Nhân Huân lần đầu tiên giải thích đầy đủ lộ trình triển khai, kịch bản ứng dụng, và tác động thực chất của hệ thống AI công nghiệp này đối với sản xuất, năng lượng và chuỗi cung ứng toàn cầu.

AI công nghiệp triển khai vào nhà máy, từ hỗ trợ quyết định đến thực hiện công việc thay mặt

Busch chỉ ra rằng sự thay đổi chính của AI công nghiệp hiện nay là các mô hình thế hệ mới không chỉ cung cấp đề xuất, mà còn có thể trực tiếp đưa ra quyết định và thực hiện thay mặt con người, cho phép hệ thống bắt đầu có khả năng tự hành động và tự điều chỉnh.

Ông cũng đề cập rằng nhiều khách hàng đã tiến tới qui trình sản xuất thành sinh đôi kỹ thuật số, trước tiên tối ưu hóa qui trình trong thế giới ảo, sau đó triển khai vào nhà máy thực tế; AI cũng thực sự đã hoạt động trong dây chuyền sản xuất, chỉ là đang hướng tới level cao hơn.

Quy mô hóa mới là trận đánh khó, cần giảm rào cản triển khai và sao chép dễ dàng

Busch thừa nhận rằng khó khăn thực sự không nằm ở việc AI có khả thi hay không, mà là liệu có thể “mở rộng quy mô” hay không. Những điểm cản trở chính bao gồm:

Liệu khách hàng có đủ kỹ năng

Liệu hệ thống có dễ triển khai

Và liệu có thể nhanh chóng sao chép qua các nhà máy và ngành công nghiệp khác nhau

Hiện nay, triển khai AI công nghiệp vẫn phụ thuộc cao độ vào nhân lực chuyên gia và tích hợp phức tạp, do đó Siemens đang tập trung vào việc giảm rào cản sử dụng, làm cho triển khai dễ dàng hơn, sử dụng trực quan hơn. Ông cũng nhấn mạnh rằng từ đóng tàu, công nghiệp nặng đến các công ty khởi nghiệp, đều đã bắt đầu áp dụng các giải pháp liên quan, cho thấy động lực thị trường đang tăng tốc.

NVIDIA tăng tốc phần mềm Siemens, từ thiết kế đến nhà máy thông suốt một chiều

Hoàng Nhân Huân cho biết hợp tác lần này không phải là liên minh tượng trưng, mà là tích hợp sâu sắc giữa phần cứng-phần mềm, giữa các qui trình. Những điểm hợp tác chính bao gồm:

Tăng tốc phần mềm EDA của Siemens

Tăng tốc phần mềm mô phỏng vật lý và qui trình

Tích hợp AI, AI vật lý và các mô hình lớn vào Teamcenter và hệ thống tự động hóa nhà máy

Điều này có nghĩa là trong tương lai, khi thiết kế chip và hệ thống, NVIDIA sẽ phụ thuộc trực tiếp hơn vào công cụ mô phỏng và sinh đôi kỹ thuật số của Siemens; đồng thời, nhà máy của NVIDIA và các đối tác hợp tác (chẳng hạn như Foxconn) cũng có thể sử dụng hệ điều hành AI công nghiệp này trên dây chuyền sản xuất và quản lý nhà máy, hình thành vòng lặp hoàn chỉnh từ nghiên cứu và phát triển đến sản xuất.

( Ghi chú: Teamcenter là phần mềm quản lý vòng đời sản phẩm do Siemens phát triển, là một nền tảng kỹ thuật số kết nối nhân viên, qui trình và dữ liệu của doanh nghiệp, thông qua một chuỗi kỹ thuật số thống nhất tích hợp thiết kế cơ khí, điện tử và phần mềm, danh sách vật tư và quản lý qui trình, giúp doanh nghiệp cộng tác toàn qui trình từ khái niệm sản phẩm, thiết kế đến sản xuất và dịch vụ, tăng tốc độ đưa ra thị trường và giảm chi phí phát triển. Phần mềm EDA là việc sử dụng công cụ thiết kế hỗ trợ máy tính (CAD) để tự động hóa qui trình thiết kế mạch tích hợp (IC) và hệ thống điện tử phức tạp, bao gồm thiết kế logic, mô phỏng mạch, bố cục, xác minh, v.v.)

Sinh đôi kỹ thuật số giảm chi phí thử và sai, suy luận cạnh giảm tốc độ hiệu suất

Khi nói đến tác động của AI đối với thế giới thực, Hoàng Nhân Huân lấy “Vera Rubin” làm ví dụ, giải thích rằng độ phức tạp của hệ thống và áp lực chi phí đã cao đến mức cần một cách thiết kế hoàn toàn mới, hệ thống này do sáu chip tích hợp, tiêu thụ điện của mỗi GPU đơn lẻ lên tới 240.000 watt, hiệu suất năng lượng và hiệu suất chi phí đều tăng gấp 10 lần so với thế hệ trước.

Trọng tâm của ông là nếu có thể hoàn thành toàn bộ thiết kế và xác minh hệ thống trong sinh đôi kỹ thuật số của Siemens, thì có thể giảm đáng kể chi phí thử và sai, biến “không thể” thành “có thể sản xuất hàng loạt”, và còn gần với một lần thành công hơn.

Busch cũng bổ sung rằng chiến trường của AI không chỉ ở các trung tâm dữ liệu, mà giá trị thực sự nằm ở việc suy luận độ trễ thấp có thể triển khai tới cạnh nhà máy hay không; bây giờ chip AI đã vào các bộ điều khiển, máy tính công nghiệp và thiết bị cạnh, cho phép nhà máy điều chỉnh và tối ưu hóa trong thời gian thực, thay vì phân tích sau này, tiếp tục thúc đẩy tỷ lệ sản phẩm tốt, tiêu thụ năng lượng và hiệu suất tổng thể.

( Ghi chú: Thiết bị cạnh, là máy tính/bộ điều khiển lắp đặt trong nhà máy, máy móc hoặc hiện trường, có thể cảm nhận, tính toán và phản ứng trong thời gian thực.)

Nhà máy tự hành động và nút cổ chai năng lượng song hành, áp lực chuỗi cung ứng kéo dài đến vũ trụ

Hai bên đều nhất trí rằng nhu cầu về nhà máy tự động hóa hoàn toàn và bán tự động đang gia tăng, với những động lực đằng sau bao gồm thiếu hụt lao động, cải thiện tỷ lệ sản phẩm tốt, hiệu suất năng lượng tốt hơn, và đặc biệt quan trọng đối với việc sản xuất Mỹ quay lại.

Hoàng Nhân Huân mô tả, nhà máy hiện đại chính nó là một “robot khổng lồ”, trước đây khó nhất là robot quá khó dạy, tiêu tốn quá nhiều nhân lực phần mềm. Trong khi giá trị của AI vật lý nằm ở việc làm cho robot dễ được “dạy” hơn, sử dụng mô phỏng thay vì viết mã nhiều.

Về năng lượng, Hoàng Nhân Huân thẳng thắn nói tất cả các cuộc cách mạng công nghiệp đều bị hạn chế bởi năng lượng, cuộc cách mạng AI cũng không ngoại lệ, do đó mỗi thế hệ sản phẩm đều phải tiết kiệm điện hơn. Busch lại đưa góc nhìn đến toàn bộ chuỗi cung ứng điện, chỉ ra rằng nhu cầu của trung tâm dữ liệu về điện chất lượng cao đã gây áp lực lên phát điện, tua-bin khí, máy biến áp cao áp đến thiết bị phân phối điện, một số khu vực có thể xuất hiện nút cổ chai.

Chủ đề mở rộng sang thị trường Trung Quốc, Hoàng Nhân Huân cho biết nhu cầu vẫn mạnh, thái độ phần lớn được phản ánh gián tiếp thông qua phía doanh nghiệp. Busch cũng đề cập rằng đầu tư phần mềm Siemens sẽ tiếp tục mở rộng, không loại trừ việc bổ sung thông qua sáp nhập.

Cuối cùng, hai người kéo dài suy tưởng đến khoảng thời gian dài hơn, tức là trung tâm dữ liệu vũ trụ có thể có ưu điểm về năng lượng và làm mát, và nếu thực sự muốn sản xuất trong vũ trụ, sản phẩm phù hợp nhất là sản phẩm có thể nhanh chóng truyền lại trí tuệ và sức mạnh tính toán trở lại Trái Đất. Trong 2 đến 3 năm tới, khi AI, sinh đôi kỹ thuật số và tự động hóa hoàn toàn hòa nhập, nhà máy tự hành động sẽ không còn chỉ là khái niệm, mà là điểm khởi đầu mới của cạnh tranh sản xuất toàn cầu.

( Hệ sinh thái Alpamayo của NVIDIA ra mắt: Cho phép các xe tự trị AI có khả năng suy luận, còn có thể giải thích lý do quyết định)

Bài viết này Siemens và NVIDIA hợp tác thúc đẩy hệ thống AI công nghiệp: Từ sinh đôi kỹ thuật số đến nhà máy tự hành động, tăng tốc triển khai AI sản xuất lần đầu tiên xuất hiện trên ABMedia Chuỗi Tin Tức.