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英特尔谈工业物联网:从边缘到云 提供全栈式解决方案

导读: 在2019工业互联网峰会后,张宇和英特尔技术专家接受了笔者采访,详细介绍英特尔如何借助其边缘计算与人工智能技术帮助合作伙伴解决实际问题,推动我国工业互联网发展。

1965年,英特尔创始人之一戈登·摩尔提出了震惊世界的摩尔定律;半个世纪后,英特尔物联网赋予摩尔定律全新的涵义——联接、智能、自治,适用于物联网各个领域,包括工业物联网。

与传统物联网应用场景不同的是,英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇认为,工业物联网在实时性、可靠性上提出了巨大挑战,是当前工业物联网面临的典型痛点。

此外,英特尔还从大量实践中发现,“平台化”是未来工业物联网在国内市场普及的重要路径,而从商业模式上,要解决一个根本问题,就是商业路径一定要形成闭环。

英特尔谈工业物联网:从边缘到云 提供全栈式解决方案

在2019工业互联网峰会后,张宇和英特尔技术专家接受了笔者采访,详细介绍英特尔如何借助其边缘计算与人工智能技术帮助合作伙伴解决实际问题,推动我国工业互联网发展。

面对工业各种“疑难杂症”,英特尔拿出全栈解决方案

此前,英特尔曾指出物联网战略和业务重点,将聚焦三个层面:为物联网设计高性能芯片、增强边缘计算、专注于计算机视觉,而工业物联网遵循了同样的思路。

依靠在边缘计算和人工智能领域的优势,英特尔推出了适用于边缘计算,涵盖芯片、板卡以及软件工具的人工智能产品的全栈解决方案,可以应用在从智能摄像机,智能网络视频存储器到智能视频服务器的各种设备中。

在2018年,英特尔针对物联网应用,特别推出视觉加速芯片——英特尔Movidius Myriad X。这是一款面积仅有8.8x8mm,功耗仅为2W的芯片,能够提供1T的计算能力,实现对卷积神经网络中卷积层,全连接层和激活函数的加速。张宇表示,在实际应用中,Myriad X能够很好的满足功耗层面的要求,同时其算力也足以满足处理一路高清视频的需求。

相较于低功耗芯片,工业领域的网络硬盘录像机(NVR)和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,英特尔发布了英特尔视觉加速器产品系列——基于英特尔 Movidius Myriad X视觉技术处理器和高性能英特尔Arria10 FPGA。

除了一系列硬件产品覆盖,英特尔还为开发者提供 OpenVINO工具包, 以帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发。

不止物联网摩尔定律,这3个方面英特尔重点发力

基于上述一套全栈式解决方案,英特尔正以“边缘计算+人工智能”深入工业领域,化解大型工厂、 中小型制造业企业在信息化和自动化转型过程中的难题。

遵循英特尔物联网的摩尔定律(联接、智能、自治)发展,很多企业在实际过程中还存在很多难题,比如互联互通能力不足——设备种类多,协议私有,标准复杂多样;数据分析能力碎片化——价值应用稀缺,缺少深度整合,这都是英特尔实际调研中看到的问题。但张宇表示,英特尔正通过一些开放的标准化解决方案来推动数据收集、数据分析的解决方案落地。

英特尔谈工业物联网:从边缘到云 提供全栈式解决方案

在推动物联网摩尔定律之外,张宇表示英特尔将工作重点放在3个方面,第一是视频技术的全面支撑,第二是做针对性的人工智能加速器,第三是通过虚拟化技术及相应软件工具开发,帮助合作伙伴更快的构建基于负载整合的新解决方案。

工业物联网实战经验:部署之后,一张满意的成绩单

如何利用物联网技术规模化提升产品质量和良品率问题,恰恰是大型工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的核心问题之一。

对此,英特尔联合国内合作伙伴,在汽车相关产业链、电子和纺织等行业,实现了基于边云协同的计算平台,切实将机器学习和深度学习技术应用于工厂产品质量检测。实际应用结果显示,相较于人工操作,效率提升至少5倍,产品缺陷类型的检测率也提升到了100%。

另外一点严峻的考验,我国拥有众多产值在1000万元以下的中小型制造业企业,面对这些中小型工厂,工业互联网的应用和普及更加具有挑战性。此类工厂缺乏IT基础设施,没有完备的生产管理流程,对工人操作规范的监督等也缺乏有效的管理手段。面对这一问题,英特尔联合合作伙伴推出了非侵入式和易部署的基于视觉AI的工业物联网方案,成功实现了对该类小型工厂的产能实时管理和预测,有效提升了工人效率。目前,该方案已经在江浙沪及广东地区实现初步规模化部署运营。

张宇表示,在未来,英特尔愿意继续同合作伙伴合作,以客户场景为驱动,打造边缘计算+人工智能的解决方案,帮助客户解决实际问题,开发符合国内市场用户需求的技术和方案,助力我国工业互联网产业的发展。

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