2019年5月德州仪器TI中国区业务拓展总监吴健鸿先生及处理器业务部负责人Sameer Wasson介绍了在工业4.0大环境下自动化过程中，怎样应对各种问题和挑战。
在过去的一两年以及未来五年、十年,我们看到整个工业市场里有一个加速的情况，那么，在工业自动化加速情况下到底需要有什么样的技术去解决碰到的问题呢？
1、通用统一的平台
在整个工业领域的自动化趋势中，首先，需要有通用平台来解决问题。有很多工业应用很分散，不同的应用情景用不同的平台去做研发，去做设计，不仅很花时间，而且没办法重用很多已经做好的东西。从这个角度来说，要解决现在工业自动化中研发部分，就需要有一个统一的平台，需要有一个平台化的设计，去节省成本，重用功能与应用。
2、数据保密和安全。
现在工业自动化最终目的可能在工厂里需要越少员工越好，甚至做无人工厂。一旦人员变得越来越少，自动化的程度要求就更高。从这个角度，安全保密方面就很重要，很多设备原来都是单一工作，现在要互联互通，这些设备在互联互通情况下，如果没有保密措施，系统很容易被破解，造成很大的灾难，这是有可能的。同时，在不是完全的无人工厂里面，要确保在自动化过程中需要有很高的安全性，确保不会伤害工人的生命。
因此，在设计工业自动化的时候，数据安全、人员安全是需要考虑的重要因素。
对平台性能的要求
当我们用统一平台去做不同设备的整合时，平台的性能需求越来越高。现在有很多云端服务器可以去做这些运算功能，很多工业应用也往云端推。但工业控制很多是实时控制，判断和控制需要很快的速度去响应。在这种情况下，云服务不一定是很好的解决方案。工厂里本身需要有强大的平台，来做实时处理。从这个角度来说，对平台性能也有比较高的要求。
对本地性能的要求
在数据收集部分和数据处理部分，边缘计算越来越重要，包括AI和实时运算。越来越多的工厂以前可能用MCU，现在要用一些高性能ARM处理器去解决。一方面在本地做运算，另一方面有很多数据需要传到云端。
特别是有一些与工厂业务相关的，按照业务的情况调整工厂生产线，去做什么样的产品，也就是定制化，这样的应用是需要本地的运算再加上云端的服务，整合在一起才能实现。
从这个角度，怎么样去与云端连接，包括无线传送、与云端服务器的连接，怎么样利用这些Gateway网关去连接各种设备和应用，是我们看到现在在工业自动化过程中很大的方向。
通用平台和保密、安全的需求，是我们在工业自动化过程中看到的趋势。
在工业自动化方面，越来越多的设备，包括机器人，需要互联互通。工业自动化里需要用到很多传感器，而不仅是简单的温湿度，还要有距离、激光雷达等。传感应用需要把数据传到处理器去做实时判断。边缘运算又包括AI和实时控制。最后，与一般的IoT应用一样，工业传感器需要做到低成本，要具备确定性。机器需要根据传感器所给信息去做判断，若数据传送不对，或是没有传送数据，都有可能对工厂造成很大影响。
“举例来说，我们可能用多足机器人去做农业应用。机器人里有很多电机，脚踝上需要有传感器。当它在不同田地里走时，需要将数据传送回去，以便实时判断在不平路上怎么走才不会摔倒。在很多场合，我们都能看到类似要求。”他补充说。
综合来说，对于工业4.0来说，控制、传感和通信三者是核心。当然，除此之外，还要做到安全和保密，要为之提供电源，以及保护和隔离。
从整个工厂来说，越来越多的系统需要去考虑。不管工厂是否有PLC，CNC，简单的电机控制，机器手臂，都需要互联互通。需要有较强的网络处理器和网关处理器，这就有可能用到TI的处理器，例如ARM 6，包括了实时，通信，安全性等。
从低端、中端到高端，DSP和ARM都有，TI可以提供这样一个平台给客户。
在工厂里，需要有更智能的部分。，比如机器本身需要去做自己的判断，以前是人判断，现在无人，需要机器快速判断，到底需要往前走，停止，还是加速。需要边缘运算，在传感部分，比如AGV，走来走去，要去检测物体，避开人体，就需要检测技术，这就是常用的雷达。
TI针对工业应用推出的新的60GHz CMOS雷达中，有很多已经整合了高速DSP，可以在雷达前端做高速运算。其带宽很宽，相比窄带24GHz雷达带宽高16倍，可以做到更精准测量。
下图是带有天线的雷达模块。“一颗IC包括了毫米波雷达、DSP和天线。天线设计起来很不容易，体积又很小。我们希望帮工程师解决天线这些最困难的设计。只要把它放在PCB上，就可以达到要求。”吴健鸿介绍说。他透露，甚至雷达上还带有了DSP。传统雷达只能获得一个个点的原始数据，而带有DSP的智能雷达，则可以在传感侧直接判断出物体性质。
TI在在ADAS主芯片里边做了很多的工作。怎么样利用在ADAS里已经研发好的AI技术，用在工业部分，这是TI在过去几年花时间去做的事情。确保在工业自动化，工业AI部分，也可以根据器械，高速的发展，可以把先进的技术加到工业里边，这个部分也是TI特有的优势，把工业与机械，AI部分一起去考虑。除了AI的部分，TI还花了很多时间考虑安全性，这个也是在无人驾驶里很重要的部分，怎么确保你的车不会撞到前面的车，前面的车上面或者前面过马路的老人，安全性部分也是需要用在工业里。从这个角度TI花了很多时间把在汽车上面的功能安全带到工业领域。
