提到邊緣計算，

就以為是被邊緣化的計算？

要知道，

邊緣計算的功能并不邊緣。

它蘊藏著巨大的威力，

可以完美彌補云計算的漏洞，

讓數據釋放更大的價值。

現在就讓英特爾為你展示它的魅力吧！

據IDC預測，到2020年，將有超過500億的終端與設備聯網，這意味著有大量實時數據產生。若把這些數據的分析處理都放到云端，既會帶來高昂成本，又難以滿足邊緣側的業務實時性，還存在安全與隱私風險。

于是，可以就近提供邊緣智能服務的邊緣計算系統應運而生，其在推動行業數字化和智能化轉型中有著重要意義。在11月29日召開的邊緣計算產業峰會上，作為邊緣計算產業聯盟初創成員的英特爾也參與其中，與眾多行業專家和企業探討邊緣計算前沿技術、展現邊緣計算創新應用、推動邊緣計算產業快速發展。

人工智能與負載整合的結合趨勢

隨著智能設備的增多，在不同設備上分立的負載會越來越多地整合到單一高性能的計算平臺上，以此實現綜合復雜的功能。而各個功能子系統既能分享設備提供的計算、存儲等資源，還能具有一定的獨立性，避免彼此的相互影響，從而簡化系統架構。

同時，負載整合也為邊緣計算的實現以及人工智能的應用提供了條件。整合后的設備為邊緣智能提供了處理所需的數據，同時也提供了控制的入口。因此英特爾認為，人工智能和負載整合的結合，會在今后的邊緣計算的系統里發生。

英特爾端到端人工智能全棧解決方案

邊緣計算不僅是物聯網發展的趨勢，也為人工智能的應用提供了落腳點。英特爾聯合其他聯盟成員在架構創新、統一標準提案等方面取得了實質性進展，同時，對于人工智能在邊緣系統中的應用問題，英特爾也做出了具有參考意義的測試。

針對物聯網中不同的網源所需的不同計算力，英特爾提供了業界領先端到端的人工智能全棧解決方案，為物聯系統提供不同特性的硬件平臺，助力軟硬件的協同優化。另外，英特爾還為業界提供了低功耗、高性能的邊緣計算解決方案，實現了邊緣計算中功耗和計算力的平衡。

邊緣計算測試床的精彩亮相

為驗證基于深度學習的機器視覺方案在實際系統中的工作效果，英特爾聯合沈陽自動化研究所研發出邊緣計算測試床—智能機器人，并在本次峰會上進行了精彩亮相。該系統基于英特爾實感技術實現3D 視頻采集，基于英特爾至強平臺完成物體的檢測與識別，最終實現控制機器人的手臂完成物體抓取的操作。

英特爾將繼續致力于邊緣計算解決方案的研發，并通過測試床項目驗證邊緣計算中的新技術，與合作伙伴形成良性互動，最終引領人工智能走向邊緣，為企業的數字化轉型添翼。