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    計世網

    聚焦“云邊協同”,英特爾正加速物聯網市場化進程
    作者:李麗 | 來源:計算機世界
    2018-09-19
    2018年,在中國市場,英特爾的市場化進程可謂功效顯著。就在本月的英特爾物聯網峰會上,我們已經看到中國合作伙伴推出了12個英特爾物聯網行業整體解決方案,真正意義上加速了物聯網技術的應用。

     

          云的規模無限擴大,深入到網絡并進而延伸到邊緣,5G技術即將到來,人工智能和分析技術快速增長,為市場帶來了巨大的變革,所有這些都將產生大量未利用的數據。

    從十幾年前的嵌入式到今天的分布式計算,物聯網的概念越來越清晰,這也使得英特爾在此方面的的戰略更簡單、更聚焦:為物聯網設計高性能芯片,增強邊緣計算,專注于計算機視覺。基于此,英特爾展開了全面的物聯網產品布局:從凌動到至強英特爾全系列處理器來支持各種行業應用;英特爾的管理和虛擬化技術、Movidius芯片、FPGA為代表的硬件加速、5G等互聯技術;以OpenVinoTM為代表工具包/軟件加速物聯網應用的開發。

    2018年,在中國市場,英特爾的市場化進程可謂功效顯著。就在本月的英特爾物聯網峰會上,我們已經看到中國合作伙伴推出了12個英特爾物聯網行業整體解決方案,真正意義上加速了物聯網技術的應用。

    聚焦邊緣計算,著力“云邊協同”

    ”如今我們看到大部分企業都是在云端上對數據集和人工智能進行訓練,而我認為未來必將會有一些訓練發生在本地。”英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理Thomas Lantzsch,在采訪中如此談邊緣計算產生的場景。


    英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理Thomas Lantzsch

    Thomas所預見的未來即是,將會有更多的數據會產生于邊緣,而訓練也會最終轉移至邊緣。與此同時自能系統(autonomous systems),會變得越來越自能。比如自動駕駛汽車、機器人系統、更為先進的視覺系統等。由于本地產生了大量的數據,所以自主性也會逐級下推,不是所有的學習都會發生在云端,這是我們將面對的一項重大改變。

    正是預見了這些重大改變,英特爾已經提前布局。

    以一款在端到端視頻監控系統為例,我們看到,不同于傳統監控系統的是,該系統是由多路IP Camera和NVR組成,利用IP Camera端基于深度學習算法得到的智能分析數據,進行人流目標檢測和跟蹤。該系統曾部署于2018年平昌奧運會,用于展廳人流統計和預測。

    在本次英特爾的物聯網峰會現場,我們就看到了來自不同領域合作伙伴的物聯網解決方案展示。

    其中,云從科技基于英特爾APL的AI相機,正是利用英特爾OpenVINO技術,在端側實現人臉檢測、特征提取,并利用英特架構下豐富的應用開發Develop Kit,實現完備的VIP系統,輕松滿足各種場景的定置化需求。

    英特爾物聯網事業部副總裁兼中國區總經理陳偉博士在采訪中也同樣談到:“早期我們的各種終端數據產生之后并沒有判斷能力,所以這些數據要通過網絡傳到后臺進行處理。如今,數據量指數上漲,因為帶寬的限制,我們將有45%的計算會發生在邊緣,大部分數據都是在邊緣產生的。”


    英特爾物聯網事業部副總裁兼中國區總經理陳偉博士

    而英特爾也看到,從4G跨向5G,將會有大量計算會繼續在傳感器上完成,數據有一部分會發到中心,還有一部分應用必須在邊緣完成,而不需要全部匯聚到數據中心去處理。

    這樣的應用場景不僅需要算力,還需要靈活度。與此相對應的就是平臺性的軟件以及硬件的系統化,這也是英特爾物聯網行業整體解決方案(Intel IoT Market Ready Solutions,MRS),推出的背景。與合作伙伴共同搭建端到端的解決方案,可以降低啟用門檻,并且惠及中小企業。

    數據越多,就越需要計算力。把應用在云端做分析相對于邊緣其效率也高、成本也可控,但并不是所有企業都具備語段處理能力。同時,如果邊緣計算使用凌動芯片,數據中心是至強的芯片,那你可能就需要把一部分切到邊緣,這是有一定的復雜性,就需要和算力相匹配。所以英特爾要做的就是把云里的算法、框架切到邊緣來,能夠保證開發者有同樣的框架可做,這就是云邊協同。

    新零售的挑戰:在邊緣設備混雜的環境上建立解決方案

    物聯網正在各個熱點行業迅速發展。以零售業為例,在線零售商,無論是阿里還是京東,他們都知道如何使用數據優化購買者的經歷,如何給他們展現最優化的方案,如何給他們展現最新的發展。然而,實體店在利用數據方面顯然落后許多。

    如何將實時的數據應用于店面,讓他們能夠為客戶提供更好的購物體驗?英特爾希望能夠為零售商提供更多使用數據的機會。在英特爾公司物聯網事業部副總裁兼零售解決方案部總經理Joe Jensen看來,人工智能能夠讓廣泛部署在店里的攝像頭具有更強的計算能力記錄數據,進行更精準的分析。不僅是為購買者提供更好的經驗,同時能夠提高售賣機的效率,這也是英特爾未來兩年在中國工作的重點。

    英特爾的物聯網戰略非常清晰,面向零售、視頻、工業和智慧城市等重點行業。在智能零售方面,英特爾主要通過邊緣計算負載整合等智能響應式物聯網技術,助力零售業的數字化轉型。

    Joe Jensen在采訪中也談到,將會有更多的傳感技術被帶入到零售行業,檢測音頻將會成為更重要的數據類型加入到分析中。比如會具體到,用熱感攝像機檢測出進店客人的體溫、面部表情。通過AI技術還能夠處理并找到顧客的消費模式與天氣和社會活動的聯系,預測新顧客將會怎樣消費,動態推銷客戶將會感興趣的商品。

    好店主都很了解顧客,他們了解當地市場,他們非常關注庫存情況,非常關注當地發生的事情,他們非常擅長將銷售最大化。那樣的店主對商店來說就是完美的人工智能。但是對于連鎖商店,如果能利用好AI和數據,就能使連鎖商店變得和最好的店主一樣聰明。

    我們知道,英特爾的專長在于為邊緣計算處理提供芯片,可以提供CPU處理器,FPGA加速技術,視頻處理利用以及GPU技術,為邊緣計算提供基礎的計算技術。

    現在英特爾正在創造一種方法,要把不同的應用計算量整合到一個通用的平臺上。這樣可以簡化平臺的管理,也能簡化零售業主們的應用部署。

    Joe同時也談到,當前無論是電商企業已經習慣了穩定和可控的互聯網環境和標準的線上店面管理環境。但是在實體商店里,每一家店面的情況完全不同,比如,路由器在哪里?電源插頭在哪里?有多少個諸如攝像頭一樣的邊緣設備需要管理?因此,對于英特爾來說將面臨的挑戰之一便是,通過邊緣計算負載整合等智能響應式物聯網技術,在邊緣設備混雜的環境上建立解決方案。

    英特爾正火力全開推動物聯網市場化進程,廣結善緣與各方合作伙伴建構物聯網未來。

     

    責任編輯:李麗

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