匯整全產品AIOT軟體布局，英特爾推出邊運算軟體集散中心網站

本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/202010/419075.htm　　關于人工智慧、物聯(lián)網（AIOT）的支援，英特爾提供的解決方案不只是硬體層面的運算技術，也包含軟體應用技術，而近兩三年以來，他們發(fā)展的軟體平臺當中，經常被該公司所提及的開發(fā)工具套件是OpenVINO Toolkit，產品全名為Intel Distribution of OpenVINO Toolkit，而OpenVINO這個品牌的全名，則是Open Visual Inference & Neural Network Optimization，支援的運算與加速技術也相當廣泛，包含該公司旗下的中央處理器、整合繪圖處理器、FPGA、Movidius VPU。
　　若要取得各種軟體開發(fā)的相關資源，英特爾原本就設立了專屬網站Intel Developer Zone，目前針對IoT、AI等類別的應用，都已設立了專區(qū)。
　　而在IoT的部份，目前區(qū)分為兩大部分，一個是云端硬體部署測試平臺Intel DevCloud for the Edge，在2019年11月舉行的Intel AI Summit大會推出，另一個則是今年6月悄悄登場的邊緣運算軟體專區(qū)Intel Edge Software Hub。
針對多種邊緣運算應用場景，提供多種預先驗證的容器化套件
　　Edge Software Hub如今之所以受到矚目，主要是因為他們在9月23日舉行的Intel Industrial Summit大會，發(fā)表研發(fā)代號為Elkhart Lake的處理器Atom x6000E系列、Pentium與Celeron的N系列與J系列，以及采用Tiger Lake微架構的第11代Core通用嵌入型處理器，同時也開始積極主推這套軟體資源共享平臺，一周后，在臺舉行的2020英特爾邊緣運算媒體暨分析師說明會當中，他們也特別提及Edge Software Hub。
　　一周后，在臺舉行的2020英特爾邊緣運算媒體暨分析師說明會當中，他們也特別提及Edge Software Hub。
　　在這個網站當中，不僅有開發(fā)工具Intel Distribution of OpenVINO Toolkit，也提供Edge系列軟體套件，可針對不同產業(yè)的專屬應用需求，目前有Converged Edge Insights（搭配MEC與5G網路的IoT應用）、Edge Insights for Vision（電腦視覺）、Edge Controls for Industrial（將固定功能的工業(yè)控制系統(tǒng)轉型為軟體定義方案）、Edge Insights for Industrial（產品品質、預測性分析、工業(yè)自動化），以及Edge Insights for Retail。
　　英特爾表示，上述這些都是經過最佳化調校、容器化的軟體套件，而能促成狀態(tài)感測、視覺辨識、自動化處理等種種變換型的邊緣運算應用，可協(xié)助業(yè)者與開發(fā)人員更快推出相關產品，并且提供更強大的效果。
　　不過，Edge Software Hub的出現(xiàn)，也經歷了一些過程，英特爾公司亞太區(qū)物聯(lián)網事業(yè)部平臺行銷經理張沛哲表示，他們過去三年推廣OpenVINO時，學到很多事情，今年5月推出Intel Edge Software Hub，希望提供一站式的邊緣運算軟體集散中心，解決方案的開發(fā)者可以連到這個網站，就能拿到針對英特爾最新平臺優(yōu)化的軟體，這當中也提供一些除錯工具協(xié)助應用程式的設計。
　　除此之外，有些系統(tǒng)整合廠商也有發(fā)展整體解決方案的需求，張沛哲提到，在Intel Edge Software Hub里面，也提供不同的軟體套件，而在這個網站，可以看到Edge Insights for Industrial、Edge Control for Industrial，都是針對工業(yè)4.0專屬的套裝軟體，同時，也有Edge Insights for Retail，是為了零售業(yè)而提供的軟體套件，針對視覺運算、AI推論處理的部份，也提供專門的套件，未來英特爾還會提供更多的套件，讓開發(fā)人員、開發(fā)廠商或系統(tǒng)整合廠商使用。
展示5G網路環(huán)境下的同步生產作業(yè)原型
　　在Intel Industrial Summit期間，英特爾透過影片展示了他們設計的5G原型系統(tǒng)，展示工業(yè)級、無線的時間敏感網路（Time Sensitive Networking，TSN），而TSN和時間協(xié)調運算（Time Coordinated Computing，TCC）技術，正是上述Elkhart Lake與Tiger Lake處理器所強調的新增特色，支援即時、可靠的工業(yè)運算應用。
　　本場展示提供1微秒以內的同步處理精準度，可支援關鍵的流量處理時間延遲度需求──在兩個端點之間的反應時間，可達到4毫秒以內，而且能在流程中的每個環(huán)節(jié)實施服務品質控管（QoS），于是，在混合網路流量環(huán)境下，可確保TSN效能。
　　為何要有這樣的示范？英特爾表示，傳統(tǒng)機臺都是單打獨斗，一個設備只做一件事情，而英特爾展示的是多機臺的協(xié)作，以汽車制造為例，在輸送帶的車體上，機器手臂若要進行焊接，需跟著車體的位置移動，隨時調整焊接的位置（車子在動，機器手臂也在動），也就是在兩個運動控制之間，必須做到非常精準的同步。
　　在英特爾的展示當中，設置了兩個遠端設備，各搭配一臺控制器，兩個遠端設備之間是透過5G網路來進行通訊，而且，兩邊也都有一臺TSN交換器，把5G訊號轉換成TSN的有線訊號，然后再傳送至這兩臺控制器。
　　其中一臺控制器搭配第11代Core處理器，另一臺則是Atom x6000E處理器，這兩臺控制器底下各連接一個馬達驅動器、控制一個齒輪的轉軸。而英特爾也在齒輪的一邊設置了雷射光發(fā)射器，將光線投射至另一邊的齒輪上，以此驗證兩邊的齒輪轉動是否同步，若是、兩邊的轉軸是完全密合的，雷射光無法穿透到另一邊，反之，就會看到雷射光穿透，代表出現(xiàn)兩邊轉軸不密合、不同步的狀況。
　　例如，一邊齒輪的突出剛好符合另一邊齒輪的凹洞，此時，雷射光就不會穿透，但如果兩邊沒做好同步，就很容易忽快忽慢，導致雷射光會發(fā)生穿透過去的狀況。
　　除此之外，英特爾又在這個環(huán)境當中，特別加上了AI人臉辨識的應用，他們在另一個環(huán)境架設了網路攝影機，將視訊畫面連接到TSN交換器，以模擬網路同時有大量封包傳送的情境。他們想以此突顯，即使在有其他大型運算流量的干擾下， 透過5G、TSN等網路傳送的這種即時訊號封包，不會受到影響。
　　而基于這樣的應用方式，英特爾認為，英特爾Atom x6000E與第11代Core處理器可提供更強大的運算能力，對于影像運算、AI處理，也都有很大的改善，另外，它們也支援最新工業(yè)應用的特色。像是TSN、TCC，以及工業(yè)領域日益受到重視的功能安全（Functional Safety）。
　　透過TSN的運用，我們可以實現(xiàn)5G無縫而全面的即時控制，例如，在醫(yī)療領域，我們可以從遠端進行達文西手術。另外，這樣的架構也能增加IT與OT網路之間的整合。
　　在傳統(tǒng)的工業(yè)環(huán)境里面，傳送IT資訊與OT訊號的網路是分開的，而在OT環(huán)境當中，底層的律動控制或機器手臂控制都在封閉網路下進行，以免受到干擾；若能透運用TSN，就可以把這兩種網路技術直接統(tǒng)合在TSN身上，在同個網路上，也就可以兼容多種網路協(xié)定，此時，網路頻寬不僅增大，能具有時間確定的、同步的特性，而不需要布建多種網路的環(huán)境，進而節(jié)省成本。
　　而在軟體的配置上，英特爾表示，若搭配英特爾提供的Edge Control for Industrial平臺，可以更容易實現(xiàn)IT與OT的整合，提升產品使用的彈性、可用性、可靠性，并且能節(jié)省整體營運資本支出。
　　除了用齒輪來印證可同步進行制造流程，英特爾另一個提出的例子是無人搬運車，能讓搬運車到達輸送帶的時間跟輸送帶能夠產出物品的時間，兩者完美匹配，而不會發(fā)生搬運車在一旁處于等待的閑置狀態(tài)，可提升整體利用率。
　　關于網路環(huán)境的應用，不論是5G或是Wi-Fi路，要用到TSN，才能支援決斷性時間（deterministic time）的特性，英特爾強調，工業(yè)網路環(huán)境并不是連線速度夠快、頻寬夠大就好，還要很確定的時間，而不能忽快忽慢，增加生產的不確定性。以5G網路而言，里面有個規(guī)范是URLLC（超可靠低延遲通信），支援deterministic time，若是Wi-Fi，則需要搭配TSN，即可支援決斷性時間網路。
　　而在軟體的搭配上，英特爾在此運用Edge Insights for Industrial和Edge Control for Industrial，前者可用來執(zhí)行影像與非影像資料的采集、分析、運算、儲存、通訊，后者支援即時與TSN的控制。
介紹連續(xù)型制造與離散型制造的應用
　　在2020英特爾邊緣運算媒體暨分析師說明會，以另一支影片展示他們用于制造業(yè)的軟體應用，當中區(qū)分為連續(xù)型制造與離散型制造等兩種情境。
　　以連續(xù)型制造的場景為例，最大的挑戰(zhàn)在于如何確保工廠內部的控制系統(tǒng)，不會因為任何異常而中斷。像是石化、飲料、食品或是醫(yī)療等產業(yè)的制程是連續(xù)、不可中斷的，若在某個環(huán)節(jié)發(fā)生故障，系統(tǒng)需要關機、重新設定，將會導致很大的損失。
　　而英特爾展示的作法是運用超融合系統(tǒng)（Hyper Converged System），以及Edge Control for Industrial的軟體套件，若企業(yè)臨時要把當中的某個運算節(jié)點下架，來進行維護，原本在節(jié)點執(zhí)行的應用程式，會自動移轉到另一個可執(zhí)行的節(jié)點，以便繼續(xù)運作；若因為意外而導致運算節(jié)點離線，這些工作也會自動切換到可用的運算節(jié)點，避免產生服務中斷的情況。
　　在離散型制造的部份，像是汽車制造、手機或3C產品加工等生產環(huán)境，業(yè)者面臨的主要挑戰(zhàn)在于，如何生產得更快、具備更高的生產效能、產量要倍增、增加生產準確性與產品品質，因此他們的制程要很聰明、靈活、可根據外在環(huán)境不同而進行調整。英特爾在此展示的例子是機器手臂結合視覺辨識的物件抓取，當一個六面的立方體被一支機器手臂擲出、放在輸送帶上移動，即便物體發(fā)生不規(guī)則的滾動，所在的位置與本身的角度都處于不規(guī)則的狀態(tài)下，但機器人還是可以即時偵測到物體所在位置并進行判讀，而且跟隨得很緊，做到精準抓取，反應時間可達到兩毫秒。
　　相較于傳統(tǒng)機器手臂的功能都是固定，現(xiàn)在結合視覺辨識與終端控制軟體的機器手臂，可隨時根據定義好的物件來進行追蹤，而能夠將其用在高度不確定、且需即時控制的環(huán)境里面，對于汽車制造這類產業(yè)的生產制造流程很有益。因為，對制造業(yè)而言，越來越常面臨「少量」「多樣」的產品，因此會需要具備這樣快速、動態(tài)的調整能力。