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智东西7月28日消息，今天下午，英特尔在线上举办了“英特尔智能边缘创新日”活动。这次活动中推出了“英特尔边缘软件中心”，旨在助力开发者和客户快速获取软件工具，加速智能边缘创新的步伐。此外，英特尔还在活动中对“智能边缘”的概念做了一个从行业、技术、解决方案、生态落地全方面的展现。

▲英特尔（中国）物联网体验中心

▲英特尔边缘软件中心

2020年已经过半，在今年这场持久的“科技战役”中，远程会议、在线教育、智慧医疗、无接触智能零售等新业态加速部署和发展。

英特尔也找到了在这波智能创新浪潮中前行的新机遇和新方向——智能边缘。

据IDC预测，2025年全球物联网连接数预计将增长至270亿，物联网设备数量将达到1000亿台，全球数据总量预计2025年将达到163ZB。而未来超过70%的数据和应用将在边缘产生和处理，边缘市场正在快速崛起，推动了边缘计算技术的发展。预计到2025年，智能边缘总体市场规模将增长至650亿美元以上。

▲智能边缘市场规模

一、智能边缘、AI和5G是关键技术转折点

英特尔公司物联网事业部副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟，在署名文章中对智能边缘做了以下描述：

所谓边缘，是指在靠近物与数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。而智能边缘则是边缘计算的发展趋势，它以人工智能和其他形式的交互式计算下沉到边缘位置为主要特征。

与传统云解决方案相比，智能边缘能有效实现数据智能化的本地分析，可有效减小数据传输带宽和计算系统的延迟，提供超大网络连接，缓解云计算中心压力，保护数据安全与隐私。

▲英特尔公司物联网事业部副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟

在创新日活动中智东西提出了这样的一个问题：“网络上有一个说法，将云计算比作章鱼的大脑记忆系统，边缘计算比作章鱼8个爪子上的吸盘，用来思考解决问题，您觉得用这个比喻形容智能边缘合适吗，或者您认为智能边缘通俗来讲最像什么？哪些场景更适合部署在边缘侧？”

陈伟博士回答说，这个比喻来源于对章鱼有“9个脑子、3个心脏”特性的延伸，从这个角度来看，这个比喻与云和智能边缘的关系有一定的相似之处，但是边缘计算整体来看还是一个非常复杂的转折性的技术，我们说的边缘更是接近物体和数据发生的网络结构的边缘，它是一个计算、存储和运用结合的开放性平台。而智能边缘是一种边缘计算发展的区间，是将来AI、5G和智能边缘共存的新的巨大的，预计超过650亿美元的市场。

智能边缘技术的运用场景非常普遍，包括工业、教育、医疗、交通等。

从具体场景方面，英特尔边缘人工智能总监顾典做了补充，他说，英特尔在全球范围内与很多合作伙伴合作，致力于解决在边缘能够解决的问题。举两个案例来说，一个是英特尔与海外的配件厂商合作，在应用了英特尔的人工智能软硬件后能够使这个配件厂商更加及时地检测出轮胎中的缺陷，每天能够检测的轮胎数量达到2万个，在每一条生产线上可以节约近4.2万美元的成本，这样的案例体现出智能边缘满足的实时性需求。

另一个案例也比较典型，是英特尔和海外的一个医疗影像公司合作，帮助他们提升肺部切片图像的诊断，因为医疗图片本身有需要进行隐私保护的特点，数据往往不会传送到云端，因此智能边缘就可以适时地解决这个问题。

在英特尔看来，智能边缘、AI和5G是真正实现数据价值的关键技术转折点，它们加速突破和融合，成为智能世界的新型基础设施，驱动各行各业新一轮的智能创新。

陈伟在智能边缘创新日的演讲中说：“作为人工智能的最后一公里，智能边缘的崛起将为产业数字化、智能化发展注入强劲动力，带来增长新机遇。英特尔将持续推动和引领智能边缘、AI、5G关键技术转折点的融合创新，凭借多样的软硬件产品组合、灵活的创新方案推动力和庞大的生态系统，英特尔将全面赋能生态伙伴释放智能边缘的价值，携手产业加速智能升级，开启中国‘数’‘智’新时代。”

二、硬件产品组合：数据处理、传输、存储全覆盖

那么英特尔的产品是如何赋能智能边缘的呢？

英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官及首席工程师张宇在演讲中说，现在的物联网系统是由智能边缘与云计算平台所构建的一个边云协同的系统。根据IDC的估计，在今年，在这个系统当中大概有各50%的数据分别在智能边缘和云中心技术处理。

而到了2025年，估计有将近75%的数据是在边缘进行处理的，在这些大量的数据当中，有很大一部分数据要利用人工智能的技术来进行处理。

▲英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官及首席工程师张宇

当下的边缘设备对芯片的性能功耗比的要求，往往是要高于数据中心对芯片的性能功耗比要求的。以智能摄像机为例，智能摄像机整机功耗大概是10W-15W，这其中大概只有2W能够用来进行人工智能推理加速。如何在2W的功耗下来提供人工智能推理所需要的算力，这是业界面临的挑战。

英特尔的产品可以协助应对这些挑战，比如说英特尔推出了第二代的Movidius人工智能加速芯片Myriad X。这款芯片的面积是8.8mm×8mm，功耗是2W，可以提供1T的算力，它能够对卷积神经网络当中的卷积层、全连接层和激活函数进行全面加速。良好的算力使得这款芯片可以用来构建人工智能摄像机这样的产品，同时1T算力又可以满足一路高清视频处理的要求。

除了提供这样的芯片之外，为了帮助开发人员快速进行人工智能应用开发，英特尔还推出了很多开发平台，这些开发平台有不同的形态。最小的开发平台就像一个USB的U盘，英特尔称之为“人工智能计算棒”。开发者可以把这些计算棒插到笔记本的USB端口之上，配合相应的软件就可以进行人工智能应用开发。

为了满足边缘计算开发人员的需求，加速智能边缘的创新，英特尔提供了从开发人员套件到测试工具，到培训认证等全方位的服务。

在智能边缘领域，英特尔构建了一应俱全的硬件产品组合，实现了数据处理、传输、存储的全覆盖，支持客户快速进行智能化部署。

▲硬件产品组合

算力方面，英特尔提供灵活的XPU组合，包括以至强为核心的CPU系列、英特尔FPGA、英特尔集成显卡GPU以及英特尔Movidius视觉处理器等不同架构产品组合，使得客户可以根据自己的实际需求进行灵活选择。

▲边缘性能要求

在传输方面，英特尔提供了以太网、硅光子为代表的一系列技术，大幅提升数据传输能力。

在存储能力上，英特尔打造了独具代表性的英特尔傲腾技术，突破内存和存储瓶颈，最大化地提升了数据、存储和内存的可用性、经济性和灵活性。

在开发人员套件方面，为了帮助开发人员进行计算机视觉和深度学习应用的开发，英特尔提供了OpenVINO工具套件，利用OpenVINO工具套件，开发者可以很方便的利用英特尔提供的各种计算资源，包括CPU、GPU、FPGA和Movidius的VPU，利用这些资源去开发计算机视觉和人工智能的应用，这个工具目前已经开源了。

英特尔专为智能边缘打造的灵活硬件产品组合，不仅赋能人工智能，而且提供功能安全、虚拟化、时间敏感网络等多样化的能力。

英特尔今天推出的“英特尔边缘软件中心” 可通过一站式的生态资源供给，帮助开发者和客户获取软件工具，快速开发原型，减少研发成本，加速产品上市。

依托英特尔开源的OpenVINO工具套件在异构计算平台的智能边缘推理加速效能，目前“英特尔边缘软件中心”已可为视觉、工业、零售领域提供相对应的一站式边缘洞见软件包，帮助企业开发降本增效，提升用户体验，赋能行业技术创新。

▲边缘洞见软件包

“英特尔边缘软件中心”就像一个储备精良的“线上超市”，琳琅满目的产品摆放在虚拟货架上，可为工业互联网、智能机器人、智慧零售、智慧城市等领域的创新研发提供丰富的资源配置。

开发者可通过该列表获得用于边缘洞见软件部署的一系列XPU推荐硬件，以及神经计算棒等物联网开发者套件，来满足不同应用场景的个性化、定制化需求。

张宇说，目前英特尔已和众多合作伙伴一起，通过边缘洞见软件包，为工业、零售、视觉三大领域客户提供了更加优异的用户体验。

张宇还提到，英特尔的软件会配合硬件，以充分发挥硬件的性能。未来每个季度英特尔都会对边缘软件中心进行更新，提供源源不断的产品支持和创新输出。

近期英特尔还将推出全新“英特尔AI计算盒参考设计”，通过计算机视觉加速AI与边缘计算的融合，加速人工智能方案在边缘的部署。

三、更新生态链，边缘计算用户部署超1万

在生态方面，英特尔在全世界有1200个，在中国有170个生态合作伙伴，英特尔物联网解决方案联盟是以解决方案为主的生态组织，可以弥补会员公司在物联网解决方案的空白，英特尔在全球已有超过300个与合作伙伴一起研发的生态系统解决方案，其边缘计算最终用户的部署在全世界已有10000多个。

▲英特尔AIP智能边缘方案推广

英特尔把打造生态视作自己的DNA，其生态系统不断更新，至今共经历了生态系统扩展、生态系统加速、生态系统解决方案部署以及使用领先的开发者工具和生态系统方案四个阶段，最终目标是把各行各业面对的痛点转换为生产力。

英特尔的AIP是一个边缘智能系统的人工智能平台，在生产过程中将有价值的资源结合到一起，因此合作厂商可以随时提取有用的资源信息。

我国是一个工业大国，也正在逐渐迈向工业强国目标，在这一过程中带来的新特点也同样产生了新痛点。

自动化设备的使用越来越多，也就意味着对算力和分析的要求越来越高，针对更多设备之间的协调合作也成为了一个新的问题，并且产线的柔性化也成为了一个新的问题。

因此英特尔也发力与合作伙伴共同创新，在工业方面搭建新型基础设施，实现智能工厂解决方案；在教育方面，让技术回归教育，为教育现代化建设打造智能引擎。

▲智能工厂解决方案

▲教育现代化打造智能引擎

结语：智能边缘正在快速崛起

英特尔CEO司睿博认为：“用户目前对于数据分析、传输和存储的需求增速远超以往任何时候。”边缘市场正在快速崛起，推动了边缘技术的发展。

传统的物联网系统分为感知层、网络层、平台层和应用层。随着物联网数据量的急剧增加，以及行业数字化转型对敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等的诉求不断提升，在感知层与网络层之间增加边缘层的趋势愈发明显。

智能边缘的崛起未来将会为数字化、智能化的发展注入强劲动力，从而开启“数”“智”新时代。