從開展以數據為中心的轉型開始，英特爾就希望通過連接、存儲與計算的全方位能力來構建行業的智能化生態。
2020 年，從政府、企業，再到個人，新基建已經成為最核心的發展方向，實現智能化是新基建的重要目標。在這樣的背景下，也催生出了大批潛力十足的 AI 企業。
對于城市發展來說，智慧園區的作用除了能夠持續引領數字經濟發展外，還有一點就是可以做到對資源的有效利用。借助信息化手段，園區內的資源能夠快速整合、分配，讓其發揮出最大價值。
現階段，隨著人工智能技術的成熟，大量的智慧園區在城市中落地，這不僅給企業提供了更加方便的數字化轉型力量支持，同時也為城市的數字經濟建設注入強大生機。一場更大的智能化園區建設浪潮正在來臨。
迎接新變革 智慧園區推動城市全面轉型
智慧園區是新基建的標志性工程之一，也是城市向數字化時代邁進的重要紐帶。一般來講，智慧園區的建設需要應用大量的現代化技術，尤其是 AI 技術的成熟，讓園區在網絡化、信息化、細分化的基礎上，達到智能化的特色管理。
智慧園區的整體是一個智能化中心，里面聚集了 5G、AI、邊緣計算、IoT 等多方面新興技術，這些技術不僅可以將園區的創新、服務、管理能力提高到全新水平，更重要的是為園區奠定了強大的軟基礎。當前，智能化中心在中國各大城市紛紛落地，而隨著建設的深入，一些制約問題也逐漸顯現。
首先就是「老基建」帶來的困擾。在傳統園區的規劃中，由于當時技術的局限性，園區往往提供的只有交通、建筑、水、電等基礎類服務，深層次的信息化建設需要企業自己搭建，每一個企業都是一個資源集中的「孤島」。
其次是生態化平臺難以搭建。傳統園區的建設，園區運營管理平臺與入駐企業平臺相互分隔，缺乏交流，且不同企業之間的基礎設施建設也具備差異性。層級不同，難以構建一個整合化的生態平臺。
第三是服務能力覆蓋不全面。園區服務一般集中于安防、維修、消費等領域，對于企業用戶日常關心的資源管理、降本增效、時間管理等方面缺乏安排。而且園區內的服務模式很難形成統一標準，同時在服務響應上也不及時，造成客戶體驗差。
第四是持續提高對新資源的吸引力。對于智慧園區來說，除了打造一個智能化中心、生態化中心外，還要有源源不斷的創新力注入其中，這需要不斷強化的資源管理及用戶服務能力。
基于智慧園區建設的諸多難題，也讓其成為未來智慧城市發展的關鍵所在。在英特爾看來，智慧園區涉及方方面面，以 5G+AI 技術牽引，進行傳統基礎設施建設的升級與改造，這需要更為全面的數字化技術及產品支撐，而英特爾就具備這樣的實力。
在今年世界人工智能大會（WAIC 2020）上，英特爾中國研究院院長宋繼強指出，當前無論是個人還是企業都已經進入智能化時代，處在這個節點，英特爾以數據為中心，通過全面的軟硬件實力，來推動全行業的智能化變革。
多維度升級 英特爾至強加速AI應用落地
智慧園區的建設，很大程度上依賴于攝像頭終端的布建。在傳統的園區管理中，由于大多采用人員管理方式，使得流動監管十分困難，再加上安全警訊上報復雜，監控設施成本較高等難點，讓園區管理效率難以提速。
隨著 AI 與 5G 技術的不斷成熟，攝像頭的應用將會更加廣泛。據 Gartner 發布的預測數據顯示，2020 年戶外監控攝像頭將占 5G 物聯網（IoT）終端的 70%。未來三年，聯網戶外監控攝像頭安裝量將達到 1120 萬臺，成為智能化時代最龐大的觸角。
在英特爾看來，實現園區智慧化的核心需求，前期需聚焦于基于 AI 的視頻監控上。借助不斷升級的高清攝像頭，搭配高精度視頻，來打造先進的智慧園區管理系統，同時這也是構建園區安防體系的「城門墻」。
基于此，南京云創大數據科技股份有限公司（云創大數據）聯合英特爾打造了一套用于智慧園區視頻監控系統的解決方案，以視頻數據智能化處理為紐帶，將視頻采集、圖像檢測、安全監控等應用場景聚合在一起，以此幫助園區實現管理、服務及安防等能力的提升。
智慧園區的建設需要對場景有著十分精準的識別，這是保證管理及服務開展的基礎。對于云創大數據來說，完善的視頻監控方案，不僅要能從百萬量級的圖像中實現場景的秒級識別，還要對其進行及時分許處理，并將處理結果快速反饋，讓管理者做出及時有效應對。
為此，云創大數據在方案架構上進行了全局化設計，采用端到端的搭配方式，前端導入內置高清攝像頭、空氣傳感器及無線網絡設備的智慧路燈伴侶，這樣的組合兼具視頻監控、聲音錄制、空氣檢測、公共 WIFI 等功能。
前端設備進行數據信息的采集，并通過網絡傳輸到云端的大數據處理平臺上，這個平臺是整個方案能力的主要載體，包括視頻處理、AI 推理等，這是實現園區智能化視頻監控的核心。
在這個方案中，強大的視頻處理及AI推理能力是運行的關鍵。在園區管理過程中，由于采用 1080P 顯示格式，使得前端視頻采集的數據量十分龐大，每日 2TB 左右，圖片約 500 萬張。對這樣數量級的視頻圖像數據進行實時編解碼處理，需要強大的算力予以支撐。
基于此，云創大數據引入英特爾？視頻分析參考設計方案，采用基于英特爾？至強？可擴展平臺的編解碼服務器作為基本的算力輸出引擎，并在其上應用英特爾？ Media SDK 軟件工具包進一步加速視頻編解碼性能，通過軟硬結合的方式實現視頻數據的快速處理，同時也為云創大數據視頻監控方案未來應用場景的擴展奠定了基礎。
在 AI 推理能力方面，云創大數據采用集成 AI 加速能力的至強？可擴展平臺來實現云端數據的及時處理。借助該平臺中用以加速 AI 推理及部署效率的軟件工具套件—— OpenVINO? 工具套件，將方案中AI推理環節采用的 FP32 模型轉換成 INT8 模型。相較于前者，INT8 模型能夠為 AI 推理帶來更多的 OPS，在不影響準確率的前提下顯著提升推理速度。
與此同時，第二代英特爾？至強？可擴展處理器集成的英特爾？深度學習加速技術能夠進一步提升轉換后 INT8 模型的推理效率，雙管齊下，讓云創大數據視頻監控方案形成了高效的全流程數據處理能力。
軟硬件合力 英特爾助力行業智慧生態構建
從開展以數據為中心的轉型開始，英特爾就希望通過連接、存儲與計算的全方位能力來構建行業的智能化生態。英特爾將六大技術支柱（制程與封裝、架構、內存與存儲、互連、安全、軟件）作為推動智能化時代變革的基石，并在各個環節與 AI 技術融合，借助 CPU、GPU、FPGA、ASIC 全面的產品布局，讓英特爾能夠將AI技術滲透到行業的各個領域。
尤其是進入 2020 年，英特爾在 AI 領域的動作頻率不斷提高，不僅推出了一系列的 AI 軟硬件產品，還在一些行業應用上深度拓展。可以說，這些全面的實力讓英特爾在 AI 領域具備了得天獨厚的先行優勢。
軟硬件加持下，英特爾能夠為行業智能化解決方案落地提供全面支持。在與云創大數據合作開發視頻監控方案時，至強？處理器與英特爾？ Media SDK 組合帶來的軟硬協同加速效果可以高效進行海量高清視頻的編解碼任務。
此外更值得一提的是，在雙方的合作進程中，云創大數據還對英特爾 ?傲騰？持久內存及英特爾 ?Movidius? 視覺處理單元在視頻監控方案中的應用展開初步探索。而據已有結果表明，傲騰？持久內存可以對處理能力過剩但內存容量不足的應用場景提供有效支撐，并可降低系統建設成本；英特爾 ?Movidius? 視覺處理單元可以提供強勁的邊緣視覺計算性能，使得 AI 推理操作能夠延 伸到監測終端，以此來提升系統的靈敏度。目前，雙方已計劃圍繞這些具備潛在應用價值的技術來開展更深層次的合作，幫助客戶更好把控園區管理。
推動智慧園區的建設，是英特爾 AI 技術應用擴展版圖的重要一項，而通過在技術、產品和生態方面的不斷深入探索，英特爾將對行業升級需求有著更清晰的理解，同時為各行各業賦能。顯然，英特爾有這樣的決心，也有這樣的信心。