AI落地進(jìn)入深水期，英特爾為邊緣AI提供廣泛產(chǎn)品和統(tǒng)一工具包

1   英特爾在打造廣泛的邊緣AI產(chǎn)品

當(dāng)下，隨著AI 落地進(jìn)入深水期，在嵌入式AI 成為炙手可熱的賽道同時，越來越多AI 需要從云端擴(kuò)展到設(shè)備端和邊緣端。英特爾不僅重視嵌入式AI，同時也在打造更廣泛的邊緣AI 產(chǎn)品。從擅長對大量非結(jié)構(gòu)化語音和文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推理的英特爾^? 至強(qiáng)^? 可擴(kuò)展處理器，到為實時推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾^?FPGA 以及支持深度學(xué)習(xí)加速并適合廣泛AI 應(yīng)用的酷睿處理器，再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾^?Movidius? 視覺處理單元（VPU）等，無論數(shù)據(jù)存在于設(shè)備還是邊緣，英特爾都能提供全面的芯片產(chǎn)品組合，來滿足所有邊緣場景的需求。

英特爾公司高級首席工程師、物聯(lián)網(wǎng)視頻事業(yè)部全球首席技術(shù)官、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官 張宇博士

2   邊緣計算的優(yōu)勢

在AI 場景落地過程中，隨著越來越多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景需要更加靠近實際應(yīng)用地點(diǎn)（這導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生于邊緣），因此我們需要通過邊緣計算的加持來突破瓶頸。例如在工業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)執(zhí)行重復(fù)的、有潛在危險的任務(wù)時，基于AI 技術(shù)的機(jī)器人速度和準(zhǔn)確度都遠(yuǎn)高于人類。在此過程中，機(jī)器視覺可用于驗證功能和缺陷檢測，從而盡可能提升產(chǎn)品交付質(zhì)量。我們通過智能邊緣技術(shù)幫助英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了100 倍，而延遲只有18 ms，奧迪2 個主要組裝工廠之一位于德國內(nèi)卡蘇姆的工廠人工成本更是降低了30% ～ 50％。

3   OpenVINO可將不同特性的硬件平臺及軟硬件協(xié)同優(yōu)化

對于工程師或研發(fā)人員等開發(fā)者來說，由于物聯(lián)網(wǎng)中不同網(wǎng)元所提供的計算量存在差異，能夠支撐的操作系統(tǒng)也不盡相同，因此適用的芯片架構(gòu)也不一樣。如要部署AI，就需要將不同特性的硬件平臺以及軟硬件進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。我們始終視開發(fā)者為英特爾強(qiáng)大生態(tài)圈的重要組成部分。我們推出的基于英特爾硬件平臺專注于加速深度學(xué)習(xí)的OpenVINO? 工具包，能夠?qū)崿F(xiàn)對于英特爾多個硬件平臺的軟硬件協(xié)同，幫助開發(fā)者在邊緣側(cè)快速實現(xiàn)高性能計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的開發(fā)。英特爾^?OpenVINO? 工具套件因其開發(fā)簡便、易于使用、一次編寫任意部署，以及加速深度學(xué)習(xí)并將視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)洞察的強(qiáng)大優(yōu)勢，已攜手眾多開發(fā)者、生態(tài)合作伙伴通過AI 等前沿技術(shù)及開發(fā)平臺進(jìn)行深度融合，并在工業(yè)預(yù)測維修、醫(yī)療健康輔助診斷、零售門店智慧管理等多個場景打造出了多樣化應(yīng)用解決方案，釋放智能邊緣的強(qiáng)大潛力。OpenVINO? 工具套件也以每季度一次的頻率不斷迭代更新，以滿足快速變化的市場所提出的新需求。長期以來，英特爾一直秉持開放共贏的生態(tài)理念，專注于推動生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)化。憑借著產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)力、生態(tài)構(gòu)建力、創(chuàng)新方案推動力的核心優(yōu)勢，英特爾將與更多合作伙伴共享、共贏邊緣AI 市場廣闊機(jī)遇，并持續(xù)為推動更多精彩邊緣AI 應(yīng)用落地提供助力。

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年9月期）