في السنوات الأخيرة، أظهرت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اتجاهًا للتطور من “المركزية السحابية” إلى “التعاون على حافة الجهاز”.
في عام 2026، يواصل تقرير عمل الحكومة الصينية التأكيد على عمل “الذكاء الاصطناعي +” ويعزز بوضوح انتشار النماذج الكبيرة إلى الأجهزة الطرفية، التي تغطي الهواتف الذكية، والسيارات الذكية المتصلة، وسيناريوهات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT).
وقد أدى هذا التوجه السياسي والتطور التكنولوجي إلى تنفيذ واسع النطاق لـ “الذكاء الاصطناعي على الجهاز”، وخاصة في المجال الصناعي، مما أدى إلى تغييرات هيكلية.
تعتمد الأتمتة الصناعية التقليدية على وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs)، وقواعد محددة مسبقًا وأنظمة مراقبة مركزية، وتفتقر إلى التكيف البيئي وقدرات اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
ينشر الذكاء الاصطناعي على الجهاز نماذج شبكة عصبية خفيفة الوزن على الأجهزة الطرفية لتحقيق زمن وصول منخفض وخصوصية عالية وذكاء محلي قوي، مما يوفر نموذجًا جديدًا للتطور من الصناعة 4.0 إلى 5.0.

الذكاء الاصطناعي من جانب الجهاز له تأثير أساسي متعدد الأوجه على الأتمتة الصناعية. من حيث التحكم في خط الإنتاج، تعمل خطوط الإنتاج التقليدية بمنطق ثابت ويصعب التعامل مع الاضطرابات الديناميكية.
يمكّن الذكاء الاصطناعي من جانب الجهاز المعدات مثل الروبوتات الصناعية ومركبات AGV من الحصول على قدرات تفكير محلية.
على سبيل المثال، يمكن للذراع الآلية المجهزة بنموذج الرؤية واللغة المقطرة فهم تعليمات اللغة الطبيعية (مثل “الاستيلاء على الأجزاء المخدوشة”) ودمجها مع الصور في الوقت الفعلي لإكمال المهمة.
تحقق الأنظمة متعددة الوكلاء إعادة توزيع المهام وتحسين المسار من خلال التعاون على الحافة، مما يؤدي إلى تحسين مرونة النظام بشكل كبير.
فيما يتعلق بالكشف الذكي عن الحافة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الطرفية (مثل MobileViT وYOLOv9 – Tiny) إكمال تحديد العيوب خلال أقل من 50 مللي ثانية، مما يلبي متطلبات الإيقاع لخطوط الإنتاج عالية السرعة.
والأهم من ذلك، أنه لا يلزم تحميل البيانات إلى السحابة، وهي تتوافق مع متطلبات الامتثال لـ “قانون أمن البيانات” و”إرشادات تصنيف البيانات الصناعية وتصنيفها” لبيانات التصنيع الحساسة “لعدم مغادرة منطقة المصنع”.
تظهر حالة إحدى شركات الطاقة الكهروضوئية أن استخدام رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية لنشر اكتشاف تشققات الخلايا يمكن أن يوفر أكثر من 3 ملايين يوان من تكاليف العمالة السنوية لخط واحد.
فيما يتعلق بقدرات التصنيع المرنة، في مواجهة احتياجات الإنتاج الصغيرة ومتعددة الأصناف (مثل تخصيص مركبات الطاقة الجديدة)، يدعم الذكاء الاصطناعي الجانبي التغيير السريع للنموذج.
من خلال الهندسة السريعة (الضبط الفوري) أو الضبط الدقيق المحلي، يمكن لنفس الجهاز تبديل منطق الكشف أو استراتيجية التجميع في دقائق.
وتتوقع جارتنر أنه بحلول عام 2026، ستنشر أكثر من 70% من شركات التصنيع المنفصلة في العالم وحدات خطوط إنتاج مرنة تتمتع بقدرات الذكاء الاصطناعي النهائية.

استنادًا إلى التأثيرات المذكورة أعلاه، يمكن تحديد خمسة أنواع من فرص الأعمال الأساسية. ومع ذلك، على الرغم من آفاقه الواعدة، لا يزال الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز يواجه تحديات متعددة في تطبيقه الصناعي. هناك تعارض بين قوة الحوسبة وتعقيد النموذج.
يصعب نشر النماذج الكبيرة التي تحتوي على عشرات المليارات من المعلمات مباشرة على الأجهزة المتطورة وتحتاج إلى الاعتماد على تقنية الضغط الفعالة.
النظام البيئي مجزأ، بما في ذلك بنية الرقاقة (ARM/RISC-V)، ونظام التشغيل (Linux/RTOS)، وبروتوكولات الاتصال (OPC). UA/Modbus) غير موحدة، مما يزيد من تكاليف التطوير؛ هناك فجوة كبيرة في المواهب الشاملة، وهناك نقص خطير في المهندسين الذين يتقنون التحكم الصناعي، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، ونشر الحافة. وبحسب وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، تقدر الفجوة بأكثر من 500 ألف؛ ويحتاج نموذج الأعمال إلى التحقق منه، ولدى المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم رغبة ضعيفة في الدفع، لذلك يجب استكشاف النماذج المستدامة مثل اشتراك SaaS وتقاسم الأداء.
يوصى بكسر هذا الوضع بشكل منهجي من خلال إنشاء واجهات قياسية في الصناعة (مثل بروتوكول اتصال AI-PLC)، وتعزيز البناء متعدد التخصصات لـ “تصنيع الذكاء الاصطناعي +” في الكليات والجامعات، وزيادة الدعم لتحديث المعدات.
يقوم الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز بإعادة بناء القاعدة التقنية للأتمتة الصناعية.
فهو لا يعمل على تحسين دقة الكشف وسرعة الاستجابة فحسب، بل يمنح أيضًا نظام التصنيع الإدراك المستقل وقدرات التفكير واتخاذ القرار. إنها الناقل الرئيسي لتحقيق “الذكاء الاصطناعي + التصنيع”.
باعتباره “العام الأول للذكاء الاصطناعي من جانب الجهاز”، يمثل عام 2026 دخول الذكاء الصناعي في بلدي إلى منطقة المياه العميقة.
في المستقبل، مع تحسن أداء الرقائق المحلية، ونضوج تكنولوجيا ضغط النماذج، وتحسين أنظمة الامتثال للسلامة، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي على الجهاز تكوينًا قياسيًا للجيل الجديد من المصانع الذكية، مما يساعد صناعة التصنيع في الصين على الانتقال إلى النهاية العليا لسلسلة القيمة العالمية.
ص>