從Intel 近年來的戰(zhàn)略中不難發(fā)現(xiàn)，“數(shù)據(jù)”是其做出一切判斷的重要基礎。Intel 方面認為，我們已經(jīng)來到了數(shù)據(jù)時代，數(shù)字化、智能化、融合化，就是這一次大浪潮中最激動人心的特征。而智能邊緣，正在與 AI、5G 進行歷史性的交匯，三者加速突破和融合，成為智能世界新的基礎設施。

Intel 如何定義智能邊緣？這個市場的想象空間有多大？Intel 又是如何身體力行推動其發(fā)展的？一個穿越多次行業(yè)轉(zhuǎn)型浪潮仍然屹立的龍頭企業(yè)，其前瞻視野和行業(yè)洞察值得關(guān)注并深究。

智能邊緣是人工智能最后一公里

在 Intel 看來，云計算和邊緣計算是支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的兩大支柱，而智能邊緣則在加速物聯(lián)網(wǎng)的演進過程，它讓云邊協(xié)同擴大價值，從而成就更大的格局。以 IDC 對于全球物聯(lián)網(wǎng)市場的預測來看，2025 年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)預計將超過 270 億個，而物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量將達到 1000 億臺。到 2025 年，企業(yè)生成的數(shù)據(jù)中，約有 75%會在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和云之外去創(chuàng)建并處理。也就是說，預計 2025 年，智能邊緣總體規(guī)模將會超過 650 億美元，市場潛力巨大。

那么，究竟該如何定義智能邊緣？

根據(jù) Intel 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士的解讀，邊緣是指在靠近物與數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺。智能邊緣是邊緣計算新的發(fā)展趨勢，它以人工智能和其他形式的交互式計算下沉到邊緣位置為主要特征。

Intel 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理 陳偉博士

與傳統(tǒng)云解決方案相比，智能邊緣技術(shù)對數(shù)據(jù)直接進行采集和智能化分析，可有效減小數(shù)據(jù)傳輸帶寬和計算系統(tǒng)的延遲，提供超大網(wǎng)絡連接，緩解云計算中心壓力，保護數(shù)據(jù)安全與隱私。隨著越來越多的數(shù)據(jù)和應用在邊緣產(chǎn)生和處理，智能邊緣正在快速崛起。

智能邊緣作為人工智能的最后一公里，其關(guān)鍵性在于能夠提供巨大的潛在數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)正是人工智能獲得成功的必要因素，能更充分地發(fā)揮人工智能的作用。此外，智能邊緣與垂直行業(yè)的結(jié)合，也將加速人工智能的實際落地與應用創(chuàng)新。

如何突破智能邊緣、AI、5G 的融合難點？

在使用智能邊緣之前，大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)只適合本地處理，并不會傳送到云端，這意味著這些數(shù)據(jù)的“保鮮期”很短，一旦出現(xiàn)延誤，就會“變質(zhì)”，數(shù)據(jù)價值會呈現(xiàn)斷崖式跌落，而智能邊緣的速算則可以解決這個問題。這也就是說，智能邊緣、AI 和 5G 真正融合后，將有助于數(shù)據(jù)在邊云協(xié)同中發(fā)揮出真正的價值。那么，三者在融合創(chuàng)新上有哪些難點？

Intel 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官兼首席工程師張宇表示，三者在融合過程中對系統(tǒng)能力的要求是多方面的，映射到具體技術(shù)的要求上也是多方面的，包括計算、存儲、通信等，如何賦能一個邊云協(xié)同的系統(tǒng)，是業(yè)界所面臨的共同挑戰(zhàn)。對 Intel 來說，主要通過廣泛的硬件產(chǎn)品線、豐富的軟件工具、以及不斷構(gòu)建的強大生態(tài)去實現(xiàn)賦能。

在智能邊緣領域，硬件產(chǎn)品組合可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、傳輸、存儲。計算力方面有 XPU 組合，包括以至強為核心的 CPU 系列、FPGA、集成顯卡 GPU 以及 Movidius 視覺處理器等不同架構(gòu)產(chǎn)品組合；傳輸方面包括以太網(wǎng)、硅光子為代表的一系列技術(shù)；存儲方面有突破內(nèi)存和存儲瓶頸的傲騰技術(shù)。這一系列硬件產(chǎn)品組合，不僅賦能人工智能，而且提供功能安全、虛擬化、時間敏感網(wǎng)絡等多樣化的能力。

從 AI 方案落地的角度來說，一個較大的瓶頸就是基于深度學習開發(fā)的流程，如何使之盡量縮短和更有效地方便最終客戶的部署。特別是面對大量而繁雜的軟件工具時，開發(fā)者往往會出現(xiàn)“選擇障礙”。在實操過程中，軟件工具使用困難、與硬件產(chǎn)品的協(xié)同性差、以及長期更新維護可靠性低等問題，已成為企業(yè)及開發(fā)者的普遍痛點。

面對這些問題，Intel 推出了“邊緣軟件中心”，希望通過一站式的生態(tài)資源供給，幫助開發(fā)者和客戶獲取軟件工具，快速開發(fā)原型，減少研發(fā)成本，加速產(chǎn)品上市。據(jù)了解，依托于 OpenVINO 工具套件在異構(gòu)計算平臺的智能邊緣推理加速效能，目前英特爾邊緣軟件中心已可為視覺、工業(yè)、零售領域提供相對應的一站式邊緣洞見軟件包。

當然，除了從硬件和軟件層面幫助業(yè)界克服現(xiàn)在所面臨的挑戰(zhàn)，生態(tài)力量也是重要因素。目前，英特爾在全球物聯(lián)網(wǎng)領域已擁有超過 1200 個生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴，提供了超過 300 個邊緣解決方案，自 2018 年以來實現(xiàn)了超過 10000 個最終用戶部署。在中國的物聯(lián)網(wǎng)領域，也實現(xiàn)了 170 多個生態(tài)合作伙伴布局，提供了超過 90 個邊緣解決方案及 1200 個最終用戶部署。

面向智能邊緣廣闊的市場機遇，Intel 表面表示，將通過產(chǎn)品、方案、生態(tài)——三“力”齊發(fā)的策略去加速賦能?！爸悄苓吘壥钦麄€物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，尤其是邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展的一個新階段。但它并不是最終階段”，張宇強調(diào)，“整個物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展最后會經(jīng)歷從互連到智能到最后的自主階段。隨著人工智能的技術(shù)和其他的相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，整個行業(yè)會發(fā)展到一個更高的新的階段?！?/p>