2017年11月29日，北京——今天，2017邊緣計算產(chǎn)業(yè)峰會在北京舉行。本屆產(chǎn)業(yè)峰會旨在全方位探討了邊緣計算前沿技術(shù)、展現(xiàn)邊緣計算創(chuàng)新應(yīng)用、聚合邊緣計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)、推動邊緣計算產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。作為初創(chuàng)成員和聯(lián)合發(fā)起企業(yè)之一，英特爾不僅分享了邊緣計算如何驅(qū)動未來物聯(lián)網(wǎng)變革，以及在人工智能如何賦能邊緣計算，同時英特爾還展示了聯(lián)合沈陽自動化研究所的邊緣計算測試床等研究成果。
在邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟峰會主題演中，英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士分享了如何在網(wǎng)絡(luò)邊緣實現(xiàn)智能化，是駕馭數(shù)據(jù)洪流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，也是物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的重要趨勢。而隨著人工智能如火如荼的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)需要快速有效地分析和提取洞察，這也大大加強了對于邊緣計算的需求。
英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士發(fā)表精彩演講
張宇博士強調(diào)了在邊緣側(cè)趨向負(fù)載整合是物聯(lián)網(wǎng)演進的一個必然趨勢。原來在不同設(shè)備上分立的負(fù)載會越來越多地通過虛擬化等技術(shù)，整合到一個單一的高性能的計算平臺上，來實現(xiàn)一個綜合的復(fù)雜的功能，各個功能子系統(tǒng)既能分享設(shè)備提供的計算，存儲，網(wǎng)絡(luò)等資源，同時還能具有一定的獨立性，避免彼此的相互影響，從而可以簡化系統(tǒng)架構(gòu)，降低系統(tǒng)總體。同時，負(fù)載整合實際上也為邊緣計算的實現(xiàn)以及為實施人工智能的應(yīng)用提供了條件。整合后的設(shè)備既是邊緣數(shù)據(jù)的匯聚節(jié)點，同時也是邊緣控制的中心，這為邊緣智能提供了處理所需的數(shù)據(jù)，同時也提供了控制的入口。因此英特爾認(rèn)為人工智能和負(fù)載整合的結(jié)合，會在今后的邊緣計算的系統(tǒng)里發(fā)生。
張宇博士還指出物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一定是一個邊緣協(xié)同的端到端系統(tǒng)，人工智能會在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)里廣泛應(yīng)用，不僅是在前端，也在后端。物聯(lián)網(wǎng)中不同的網(wǎng)源所需要的計算力需求不同，再加上人工智能部署，需要不同特性硬件平臺以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。英特爾提供了端到端的、業(yè)界領(lǐng)先的人工智能全棧解決方案，包括：涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾?Nervana?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和FPGA、網(wǎng)絡(luò)以及存儲技術(shù)等領(lǐng)先而完整的硬件平臺，以及多種軟件工具及函數(shù)庫，優(yōu)化開源框架。值得一提的是，對于邊緣計算而言如何平衡功耗和計算力所面臨的一大挑戰(zhàn)，憑借Movidius領(lǐng)先的單瓦計算能力，英特爾可以為業(yè)界提供低功耗、高性能的邊緣計算解決方案。
“邊緣計算不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢，也為人工智能的應(yīng)用提供了落腳點。作為邊緣計算聯(lián)盟的聯(lián)合發(fā)起者之一，英特爾聯(lián)合其他聯(lián)盟成員在架構(gòu)創(chuàng)新、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)提案等方面取得了實質(zhì)性進展，同時在如何將人工智能運用在邊緣系統(tǒng)中作為了具有參考意義的測試和實踐。” 英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士表示。
在本次邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟峰會上，英特爾聯(lián)合沈陽自動化研究所展示邊緣計算測試床——智能機器人，目的是驗證基于深度學(xué)習(xí)的機器視覺方案在實際系統(tǒng)中的工作效果。該系統(tǒng)由英特爾? 實感? 技術(shù)實現(xiàn)3D 視頻采集，基于英特爾至強平臺完成物體的檢測與識別，結(jié)果將控制機器人的手臂完成物體抓取的操作。英特爾致力于通過測試床項目驗證并展示邊緣計算中的新技術(shù)和解決方案，與合作伙伴形成良性互動，最終引領(lǐng)人工智能走向邊緣。
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