•使用神经网络分析视频、声音或CPU等数据
•可以在生产过程中使用机器学习算法
•有效地执行分拣/放置应用或基于（人类）专家知识的质量检验
西门子推出一款集成了人工智能（AI）芯片的全新模块，用于SimaticS7-1500控制器和ET200MPI/O系统。SimaticS7-1500TM神经处理器（NPU）使用英特尔MovidiusMyriadX视觉处理器。
（VPU），能够实现神经网络的高效处理。新模块配有USB3.1接口和千兆以太网端口，通过SD卡获得训练过的神经系统中的功能。传感器的数据和来自CPU程序的数据，在神经网络的基础上进行处理。借助机器学习算法，诸如生产工厂的视觉质量检验或图像引导的机器人系统等应用将得以有效实现。这些行为从而变得更高效、更像人类专家。随着该模块的推出，西门子将更多的未来技术整合到工业应用场景。
SimaticS7-1500TMNPU上安装的VPU采用英特尔新款MyriadXVPU芯片，配有深度神经网络结构的专用硬件加速器。集成了图像处理单元与神经网络计算单元的MyriadX是计算机视觉应用的先驱。嵌入式英特尔芯片可基于训练过的模型来加速图像处理过程和快速本地数据评估，从而促进工业自动化领域新的应用。
用户可以在S7-1500TMNPU模块的集成接口上连接可兼容的传感器，例如摄像头或麦克风，传感器数据和来自CPU程序的信息，利用神经网络进行处理，处理的结果再在CPU程序中进行评估。利用传统图像处理技术识别工件时，必须极其精准地设置每个工件的数据；而应用学习算法对所识别的图像数据进行分析，工件数据的设置在一定程度上可以更加灵活。Tensorflow等开放式人工智能框架就是应用于此。
SimaticS7-1500TMNPU的优势在分拣/放置应用场景里，体现在移动机器人必须能够识别、分拣并放置随意摆放在箱子中的部件。此外，在质检方面也将带来附加价值，例如利用联网摄像头所采集的图像或数据对神经网络进行不断训练，模块将像专家一样具备判断产品或工艺一致性、颜色和质量参数的知识。
背景信息：
人工智能用途繁多，在工业领域的应用有助于大幅减轻编程和工程开发的工作量，可使控制逻辑更加灵活敏捷地应对环境条件变化，也可更加灵活精确地组织生产流程。
西门子的自动化未来（FutureofAutomation）项目展示了西门子对自动化未来发展方向的远见卓识，以及人工智能在全集成自动化产品组合中的应用前景。这意味着从现场层、控制器层和边缘层直至云端，都具有灵活的解决方案。也意味着用户可以根据环境和目标应用来调整人工智能解决方案的规模：例如现场层需要迅速作出响应，而在跨设备和车间层，则需要对海量数据进行处理并且需要相应的计算能力。
