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英特尔物联网战略三大重心:物联网芯片、边缘计算、计算机视觉

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经过几年发展,物联网概念越来越清晰,而英特尔的战略也变得更简单与聚焦。从三个层面重新梳理:第一为物联网设计高性能芯片,第二增强边缘计算,第三专注于计算机视觉,这是英特尔物联网全新战略和业务重点。

来源:至顶网智能硬件频道【原创】2018-09-21 18:10:04

关键字: 物联网 英特尔

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至顶网个人商用频道 09月21日 北京消息(文/黄当当):曾经,有人认为这个世界的计算能力已经足够,让提供计算动力的英特尔一度很迷茫。但时间的年轮在扩张,到了大数据时代,世界又发生了变化,整个业界对计算能力的需求提出了前所未来的挑战。

这正是英特尔的机会,回溯这家公司的发展,由最初一家内存公司转型为处理器公司,由早期以PC为主的业务转型为今天以服务器、云计算为核心的业务,其中物联网这一块,英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟表示,经过几年发展,物联网概念越来越清晰,而英特尔的战略也变得更简单与聚焦。

概括来说,从三个层面重新梳理:第一为物联网设计高性能芯片,第二增强边缘计算,第三专注于计算机视觉,这是英特尔物联网全新战略和业务重点。

就在上周2018英特尔物联网峰会后,英特尔公司高级副总裁兼物联网事业部总经理 Thomas (Tom) Lantzsch与英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟接受了至顶网的采访,对全新物联网战略进行深度解读。

战略一:物联网芯片—不管你想要什么,我都会给你

物联网如何真正实现?在英特尔看来,需经历三个阶段:第一个阶段是连接尚未连接的设备,提取数据并转移到云。第二个阶段使万物智能互联,使用智能的物把数据传输到计算,并在云中和端点进行分析。第三个阶段是软件定义的自主世界。

英特尔物联网全新战略重心:物联网芯片、边缘计算、计算机视觉

在面对物联网应用的独特需求,英特尔物联网的产品包括从凌动到至强英特尔全系列处理器来支持各种行业应用。此外,英特尔的管理和虚拟化技术、Movidius芯片、FPGA为代表的硬件加速、5G等互联技术;以OpenVino为代表工具包/软件加速物联网应用的开发。

战略二:45%数据将发生在边缘,英特尔有招应对

随着物联网的飞速发展,听到“边缘计算”的概率明显增多。从数据量增长来看,到2025年,全球数据量将剧增至现在的10倍,达到163ZB。但不是所有数据都是通过网络传到云端处理的。

英特尔预计,到2019年,45%的物联网数据将存储、分析和利用于边缘计算。未来,越来越多人工智能场景发生在边缘端,要求在边缘端就将数据进行处理,做出快速预判,比如在自动驾驶、智能安防等场景。

英特尔物联网全新战略重心:物联网芯片、边缘计算、计算机视觉

而谈到边缘计算产生的真正原因,Tom Lantzsch认为主要有以下两点:其一,把所有数据传到后台需要运营商不断对网络进行更新,需要一个大量的投资,这并不是所有的电信运营商都能够负担得起,这是边缘计算产生的第一个原因。其二,很多物联网的应用对实时性的要求比较高,过高的网络的延迟往往不能满足这些应用的要求。

“由于网络的束缚原理,如果我把网络的瓶颈打掉之后,它可能会影响整个终端到边缘计算、到网络、到后端的所有平台。”陈伟表示,这反倒让英特尔的思路更加清晰,不做所有而是专注于边缘,做负载整合、应用整合。

于是,英特尔将OpenVINO带入中国——面向中国市场推出专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的OpenVINO工具包,帮助企业在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发。

战略三:聚焦计算机视觉,提供开发“百宝箱”OpenVINO工具包

OpenVINO软件平台,全称是 Open Visual Inference & Neural Network Optimization,开放视觉推理及神经网络优化。它是一个快速开发高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的工具包。其中包括英特尔深度学习部署工具包,具有模型优化器和推理引擎,以及面向OpenCV和OpenVx的优化计算机视觉库。

英特尔物联网全新战略重心:物联网芯片、边缘计算、计算机视觉

OpenVINO工具包可通过基于英特尔架构的处理器及核显和深度学习加速器(FPGA、Movidius VPU)的深度学习加速芯片,包括CPU、GPU、FPGA以及Movidius的VPU,来进行深度学习,同时它能够直接支持异构的执行。它使用的对象是软件开发人员以及开发、监控、零售、医疗、办公自动化以及自动驾驶等领域的数据科学家。

重点发力智能视觉方案,已在多个行业最佳实践

英特尔向来都是行动派,在瞄准了计算机视觉打造一套全面的解决方案,现在英特尔的智能视觉方案已经具备提供数据处理的灵活性、提高数据处理的实时性,并且在云端实现可扩展性,帮助用户实现快速访问边缘数据、高效处理和分析带宽密集型视觉数据,促进深度学习推理功能在各行业渗透:

  • 交通监控。采用英特尔FPGA和Movidius VPU的摄像头可捕捉数据,并自动将其发送至下游十字路口系统,帮助交通部门优化交通和做好规划。这些信息可通过车载系统或应用直接传达给司机,帮助他们规划路线。
  • 公共安全。借助使用OpenVINO工具包开发的Myriad VPU和算法,经过训练的深度神经网络现在可利用推理功能通用面部识别分析并识别失踪儿童。采用了这一技术的城市执法机构可在经过训练的数据集匹配到人群中已报告失踪儿童的脸部时,即时收到相关通知。
  • 工业自动化。英特尔视觉解决方案可帮助智能工厂融合OT和IT,重塑工业业务模式和增长战略。生产控制将可自动、流畅运转,缩短上市时间。
  • 机器视觉。借助人工智能增强工业机器视觉,支持更精准的工厂自动化应用。解决方案组合摄像头、电脑和算法,以分析图像和视频,在边缘提供可以用于指导行动的重要信息。
  • 响应式零售。在边缘使用英特尔计算机视觉解决方案的零售商,可以快速识别特定客户或客户行为模式,从而提供个性化的精准营销服务。
  • 运营管理。通过使用基于英特尔架构的计算机视觉解决方案,零售商可简化运营、管理库存、优化供应链和增强推销能力,并帮助他们发掘数据的更高价值。

值得一提的是,在本次物联网峰会上,英特尔重点介绍了在中国的产业伙伴在教育、工业、视频等方面合作进展和最佳实践。英特尔还分享了工业物联网方面的愿景、解决方案、生态布局和关键性投资。在智能零售方面,英特尔分享了包括边缘计算负载整合等智能响应式物联网技术,助力零售业的数字化转型。英特尔还携手本地的合作伙伴,现场展示了包括零售、安防和工业等行业在内的几十个基于英特尔技术的物联网产品和解决方案。

英特尔物联网事业部副总裁兼中国区总经理陈伟博士表示:“凭借着英特尔在物联网领域丰富的经验、创新技术以及在细分行业全面布局,英特尔继续拓展生态合作,联合中国的合作伙伴以视觉计算、人工智能和边缘计算为助力,驱动物联网在中国的全面升级,推动端到端智能的物联网在中国的加速落地和应用。

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