本文摘要：“曾多次，有人指出世界上早已有充足的計算能力，我們不必須計算能力了。

“曾多次，有人指出世界上早已有充足的計算能力，我們不必須計算能力了。說實話，如果這個世界不必須計算能力，英特爾做到什么呢？可是大數據時代的來臨，給計算能力帶給了前所未有的挑戰。

”英特爾市場營銷集團副總裁、中國區總經理王銳博士的一番話意味深長。計算力不會有走過嗎？智慧城市、智慧工業、智能駕駛、新零售等物聯網應用于無一不和數據密切涉及，每種應用于的落地都預示大量數據的產生。

據分析師預測，到2025年，全球數據量將激增至現在的10倍，超過163ZB。如此極大的數據只有通過算法分析萃取有效地數據，才不會作出辨別產生價值，而且隨著人工智能的發展，新的應用于對計算力的市場需求不會更高。三大戰略驅動數據革命英特爾正在展開以數據為中心的轉型，從端口設備到云計算，再加內存和存儲、FPGA加速器技術、再行再加網絡以及5G相連技術和軟件反對，淪為數據革命的驅動力。

王銳博士回應，“未來是AI時代，一個公司能否存活、能否順利，最后倚賴的是他們究竟有多強勁的計算能力。更加多的應用于、邊緣計算出來、云端計算出來，必須的是強勁的計算出來、連接起來和存儲的能力。

英特爾的戰略就是為新的數據世界奠下技術基礎，強化他們計算出來、相連、存儲的實力?！睍r代在行進，技術在變革，不管享有市場領導地位的國際巨頭，還是握一技之長的后起之秀，都要隨著時代演變，才能在競爭中立于不敗之地，而在這場數據革命中，英特爾主要探討三個方面，王銳博士說明，“第一，半導體生產領導者。我們之后推展摩爾定律，雖然它是一個人為定律，但在過去的數十年里，而且在未來不會之后推展最基本的計算能力，我們要利用半導體計算能力打造出一流的平臺；第二，我們要淪為世界領先的末端到末端提供商，為企業獲取從設備到云端無縫協作的方案；第三，引導人工智能和自動化革命，為卓越的、精致的應用于場景獲取強勁的技術支持?！庇⑻貭柟靖呒壐笨偛眉嫖锫摼W事業部總經理TomLantzsch看上邊緣計算出來，應用于落地十分很快數據在大大減少，如果全部傳輸到云端展開處置，似乎當前的比特率和傳輸速度都無法滿足要求，因此將數據處理從云端遷入到邊緣末端十分必要。

英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理TomLantzsch指出，“我們需要推展的下一次改變就是在邊緣計算出來。在去年，英特爾明確提出了物聯網的三個戰略，分別是：第一，為物聯網設計高性能芯片；第二，強化邊緣計算出來，專心于網絡邊緣計算出來方面的較好機遇；第三，專心于計算機視覺，我們指出計算機視覺這項AI技術將帶給變革性變化。為了構建這三個戰略，我們在開發者工具及生態環境方面展開了大量投放，我們還與合作伙伴聯合為終端客戶獲取了行業整體解決方案（IntelIOTMarketReadySolutions），將這三個戰略應用于教育、零售、工業、智能城市等領域。

”明確提出一個概念非常容易，構建一起一般很難，邊緣計算出來是不是也是這樣？在今年的物聯網峰會上我們看見很多實際應用于案例，比如人臉檢測與屬性萃取方案，可以通過人工智能算法萃取人臉特征，從而辨別人的情緒；基于英特爾OpenVINO技術的人臉識別系統，可以應用于教育行業，協助老師動態辨別學生的放學情況；智能身體健康測試系統，可以動態測試用戶的健康狀況并獲取改良方案。展覽現場筆者看見了幾十種基于邊緣計算出來的產品。人臉檢測與屬性萃取方案基于英特爾OpenVINO技術的人臉識別系統智能身體健康測試系統用英特爾副總裁兼物聯網事業部中國區總經理陳偉的話就是，“中國市場是既大又慢，有點違背物理定律，因為牛頓第二定律是質量大了之后速度就不會快。

邊緣計算出來在過去兩三年，發展完全多達了所有的行業預計，很多實際的案例落地，將來這個落地不會之后加快?！蔽磥碛柧毑粫俅伟l生在邊緣從數據的產生來看，大部分數據產生在邊緣，但是由于比特率的容許有45％的數據都在邊緣展開計算出來，占到比十分低，未來邊緣計算出來不會再次發生什么變化？TomLantzsch分析，“我指出未來我們將看見一些新產品不會開始在邊緣展開自學。

現在所有的訓練數據集都再次發生在云端，將來有更加多的數據不會產生于邊緣，而訓練也不會最后移往至邊緣。這就是我們所意識到的未來。而自能系統（autonomoussystems），不會顯得更加自能，比如自動駕駛汽車、機器人系統、更加先進設備的視覺系統等。由于本地產生了大量的數據，所以自主性也不會逐層自始，這是我們將面臨的一項根本性轉變。

比如，一臺存在50萬張人臉的攝像機，數據十分可觀。而這些算法將之后在本地的系統層面上獲得提高，而會牽涉到到云端，它將淪為一臺邊緣設備中的攝像機，而適當的自學也不會在邊緣展開?！睘榱嗽龃筮吘売嬎愠鰜淼乃懔?，英特爾發售了OpenVINO工具，經過對比找到，基于OpenVINO平臺的機器視覺深度自學系統，在用于OpenVINO平臺之后比沒用于OpenVINO平臺前速度提高7倍，如果用于OpenVINO平臺再行再加FPGA后，速度不會比最初提高20多倍。

在醫療影像領域，用于OpenVino平臺，可讓模型的運算能力提升188倍，也就是用在骨骼年齡檢測方面提升了188倍，肺部投影的速度提升了38倍。陳偉特別強調，“與幾年前比起，物聯網的概念更加明晰。我們在物聯網領域深耕了十年，從嵌入式概念到物聯網分布式計算的概念，概念的明晰也使得英特爾的戰略非常簡單了、探討了。

因為早期ARM和英特爾比起，如果物體無法產生數據，就不會用于低端的芯片，產生低端的數據單元，而數據產生之后沒判斷能力，所以要通過網絡傳遍后臺展開處置。當數據量呈圓形指數下跌時，網絡帶寬放開了，渠道更加靈活性。?？低暤倪吘壏掌骶褪且粋€很好的應用于，幾年前顯然沒服務器跑完在邊緣。

5G商用以后，如果我們打掉網絡的瓶頸，可能會影響整個終端到邊緣計算出來、網絡，以及后端的所有平臺。所以英特爾的思路清晰了，第一，專心于邊緣，邊緣本身就在不斷擴大，從零到不斷擴大；第二，做到阻抗統合、應用于統合；第三，做到視覺計算出來。未來可能會演進，但這些平臺簡化的技術，生態鏈的搭起，使得英特爾有一席之地。

”另外，TomLantzsch還談及了自動駕駛領域，英特爾早已并購了Mobileye；在消費物聯網領域，英特爾仍然在為企業、政府以及橫向領域不那么注重消費領域的客戶建構商業價值。陳偉回應，“英特爾很好地充分發揮了自己的戰略優勢，因為很多以消費者為導向的產品是一些很非常簡單、小巧、聰慧的東西相連到云端，這只不過并不是我們說道的邊緣，只是云端的非常簡單事物。所以我堅信，對于英特爾以及我們的合作伙伴來說，專心于以我們業務為導向的領域不會帶給更大的商業價值。