英特爾談工業物聯網：從邊緣到雲，提供全棧式解決方案

至頂網個人商用頻道 02月27日 北京消息（文/黃噹噹）：1965年，英特爾創始人之一戈登·摩爾提出了震驚世界的摩爾定律；半個世紀後，英特爾物聯網賦予摩爾定律全新的涵義——聯接、智能、自治，適用於物聯網各個領域，包括工業物聯網。

與傳統物聯網應用場景不同的是，英特爾中國區物聯網事業部首席技術官兼首席工程師張宇認為，工業物聯網在實時性、可靠性上提出了巨大挑戰，是當前工業物聯網面臨的典型痛點。

此外，英特爾還從大量實踐中發現，「平台化」是未來工業物聯網在國內市場普及的重要路徑，而從商業模式上，要解決一個根本問題，就是商業路徑一定要形成閉環。

在2019工業互聯網峰會後，張宇和英特爾技術專家接受了至頂網的採訪，詳細介紹英特爾如何藉助其邊緣計算與人工智慧技術幫助合作夥伴解決實際問題，推動我國工業互聯網發展。

此前，英特爾曾指出物聯網戰略和業務重點，將聚焦三個層面：為物聯網設計高性能晶元、增強邊緣計算、專註於計算機視覺，而工業物聯網遵循了同樣的思路。

依靠在邊緣計算和人工智慧領域的優勢，英特爾推出了適用於邊緣計算，涵蓋晶元、板卡以及軟體工具的人工智慧產品的全棧解決方案，可以應用在從智能攝像機，智能網路視頻存儲器到智能視頻伺服器的各種設備中。

在2018年，英特爾針對物聯網應用，特別推出視覺加速晶元——英特爾Movidius Myriad X。這是一款面積僅有8.8x8mm，功耗僅為2W的晶元，能夠提供1T的計算能力，實現對卷積神經網路中卷積層，全連接層和激活函數的加速。張宇表示，在實際應用中，Myriad X能夠很好的滿足功耗層面的要求，同時其算力也足以滿足處理一路高清視頻的需求。

相較於低功耗晶元，工業領域的網路硬碟錄像機（NVR）和視頻伺服器對算力有著更高的要求，同時能夠接受的功耗也更高。針對這類需求，英特爾發布了英特爾視覺加速器產品系列——基於英特爾 Movidius Myriad X視覺技術處理器和高性能英特爾Arria10 FPGA。

除了一系列硬體產品覆蓋，英特爾還為開發者提供 OpenVINO工具包， 以幫助開發者進行機器視覺和深度學習應用的開發。

基於上述一套全棧式解決方案，英特爾正以「邊緣計算+人工智慧」深入工業領域，化解大型工廠、 中小型製造業企業在信息化和自動化轉型過程中的難題。

遵循英特爾物聯網的摩爾定律（聯接、智能、自治）發展，很多企業在實際過程中還存在很多難題，比如互聯互通能力不足——設備種類多，協議私有，標準複雜多樣；數據分析能力碎片化——價值應用稀缺，缺少深度整合，這都是英特爾實際調研中看到的問題。但張宇表示，英特爾正通過一些開放的標準化解決方案來推動數據收集、數據分析的解決方案落地。

在推動物聯網摩爾定律之外，張宇表示英特爾將工作重點放在3個方面，第一是視頻技術的全面支撐，第二是做針對性的人工智慧加速器，第三是通過虛擬化技術及相應軟體工具開發，幫助合作夥伴更快的構建基於負載整合的新解決方案。

如何利用物聯網技術規模化提升產品質量和良品率問題，恰恰是大型工廠在數字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題之一。

對此，英特爾聯合國內合作夥伴，在汽車相關產業鏈、電子和紡織等行業，實現了基於邊雲協同的計算平台，切實將機器學習和深度學習技術應用於工廠產品質量檢測。實際應用結果顯示，相較於人工操作，效率提升至少5倍，產品缺陷類型的檢測率也提升到了100%。

另外一點嚴峻的考驗，我國擁有眾多產值在1000萬元以下的中小型製造業企業，面對這些中小型工廠，工業互聯網的應用和普及更加具有挑戰性。此類工廠缺乏IT基礎設施，沒有完備的生產管理流程，對工人操作規範的監督等也缺乏有效的管理手段。面對這一問題，英特爾聯合合作夥伴推出了非侵入式和易部署的基於視覺AI的工業物聯網方案，成功實現了對該類小型工廠的產能實時管理和預測，有效提升了工人效率。目前，該方案已經在江浙滬及廣東地區實現初步規模化部署運營。

張宇表示，在未來，英特爾願意繼續同合作夥伴合作，以客戶場景為驅動，打造邊緣計算+人工智慧的解決方案，幫助客戶解決實際問題，開發符合國內市場用戶需求的技術和方案，助力我國工業互聯網產業的發展。

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