近年來，政府部門陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策支持我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的推廣及生態(tài)建設(shè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展。與此同時(shí)，帶寬的增長速度已經(jīng)無法匹配工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)，因此，邊緣智能技術(shù)被越來越多的采用。

據(jù)IDC預(yù)測，到2020年全球?qū)⒂谐^50%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在邊緣處理。而邊緣設(shè)備只能處理局部數(shù)據(jù)，無法形成全局認(rèn)知，因此實(shí)際應(yīng)用中仍然需要借助云計(jì)算平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)信息的融合，可以說，云計(jì)算與邊緣計(jì)算正逐漸成為支撐物聯(lián)網(wǎng)的兩大支柱。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的高要求

與傳統(tǒng)意義上的物聯(lián)網(wǎng)不同，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)面臨著一些新的挑戰(zhàn)，尤其是和消費(fèi)類物聯(lián)網(wǎng)相比有很大大同：第一，它對實(shí)時(shí)性要求非常高，一般在消費(fèi)領(lǐng)域不談自動(dòng)化（OT），在消費(fèi)領(lǐng)域談的都是信息化（IT），只有在工業(yè)領(lǐng)域才涉及到OT的問題，這直接涉及到對于產(chǎn)量信息的控制管理，而對機(jī)器控制管理，往往都是毫秒級甚至在微秒級，所以它對實(shí)時(shí)性的要求更高。第二，英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士表示：“我們看到在跟產(chǎn)線上的工廠的一些用戶進(jìn)行交流的時(shí)候，他們對于可靠性方面的要求也更高，對產(chǎn)品監(jiān)控質(zhì)量往往都是很高要的。在其他的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，如果有一些小的差錯(cuò)，客戶也許是能夠容忍的，但是在工業(yè)領(lǐng)域要求是不一樣的，這就帶來了技術(shù)方面的要求，包括芯片的算力、可靠性，以及軟件相應(yīng)的功能、可靠性都提出了更高要求。”

圖：英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇博士

現(xiàn)在，5G很熱，而且與4G相比，5G網(wǎng)絡(luò)具有高帶寬和低時(shí)延的優(yōu)勢，另外，5G能夠做通信的信道隔離，使得不同應(yīng)用之間有很好的隔離度。但如果把5G用到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，其能力還是不夠的，因?yàn)?G在網(wǎng)上承載了TCPIP協(xié)議，它的服務(wù)質(zhì)量不能完全保證，它是把一個(gè)包從A點(diǎn)放到B點(diǎn)的方式，在中間可能經(jīng)過若干個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)，但是每一個(gè)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)過程中都會(huì)帶來延時(shí)，這個(gè)延時(shí)怎么控制是目前協(xié)議沒有完全解決的。

如果把5G技術(shù)用在工業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谘訒r(shí)的要求那么的苛刻，必須有新技術(shù)輔助，如TSN（時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)），它可以解決上述問題。英特爾看到了5G等其他通信技術(shù)，包括工業(yè)Wi-Fi技術(shù)等。該公司深度參加了同國際標(biāo)準(zhǔn)組織的合作，來推動(dòng)最新的通信技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的落地。

技術(shù)布局

從技術(shù)角度來看，英特爾對物聯(lián)網(wǎng)有著全面布局。據(jù)張宇博士介紹，除了互聯(lián)到智能，從智能到自主的趨勢以外，從近期來看，該公司把工作重點(diǎn)放在以下幾個(gè)方面：第一，視頻技術(shù)的全面支撐，在安防、工業(yè)的機(jī)器視覺領(lǐng)域，現(xiàn)在看到越來越多的零售終端帶有人工智能的處理能力，包括教育領(lǐng)域有很多教室里的電子白板，也通過一些視頻的分析去了解學(xué)生對老師教授內(nèi)容的反饋；另外隨著芯片計(jì)算能力的不斷提升，用戶有越來越強(qiáng)的需求，怎么樣能夠充分利用這樣的算力，把原來需要在幾臺(tái)機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的工作整合在一臺(tái)機(jī)器上，從而降低整體擁有成本。

張宇表示：“基于這樣的趨勢，我們做了產(chǎn)品、解決方案、工具等開發(fā)規(guī)劃。比如在視頻處理方面，尤其是硬件，現(xiàn)在通用處理器里，隨著集成性能越來越強(qiáng)大的顯卡，利用這樣的硬件資源進(jìn)行加速，加速對于人工智能的處理。還專門做了有針對性的人工智能加速器，這些加速器的設(shè)計(jì)也是不斷迭代和發(fā)展的。除了一些傳統(tǒng)的對于卷積的加速，我們也一直跟蹤最新的人工智能前沿技術(shù)，比如現(xiàn)在業(yè)界比較熱的‘網(wǎng)絡(luò)壓縮’技術(shù)，怎么把現(xiàn)有的人工智能算法里不需要的部分抽掉，從而提高整體的計(jì)算能力，整體系統(tǒng)性能。類似于這樣最前沿的技術(shù)點(diǎn)，我們一直在跟蹤，也會(huì)不斷地融入到我們的產(chǎn)品當(dāng)中去。”

“另外，我們的軟件會(huì)配合我們的硬件，硬件的所有能力最終都是要通過軟件發(fā)揮出來。開發(fā)者除了需要能夠很好地調(diào)用硬件之外，還需要更好的案子，告訴我怎么實(shí)現(xiàn)我需要使用的案例。我們的工具里既包含對這些類似于驅(qū)動(dòng)、開發(fā)界面，幫助開發(fā)者能夠更好地把這些開發(fā)的工作完成，我們也會(huì)給出一些參考，告訴他在不同的垂直領(lǐng)域使用場景里怎么快速構(gòu)建應(yīng)用。”

“我們也在推動(dòng)虛擬化技術(shù)以及相應(yīng)軟件工具的開發(fā)，幫助合作伙伴更快地構(gòu)建基于負(fù)載整合的新解決方案。這兩個(gè)方面是我們現(xiàn)在工作的重點(diǎn)”，張宇博士說。

全棧解決方案

針對邊云協(xié)同的產(chǎn)業(yè)趨勢，英特爾推出了適用于邊緣計(jì)算，涵蓋芯片、板卡以及軟件工具的人工智能產(chǎn)品的全棧解決方案。可以應(yīng)用在從智能攝像機(jī)，智能網(wǎng)絡(luò)視頻存儲(chǔ)器到智能視頻服務(wù)器的各種設(shè)備中。

2018年，該公司發(fā)布了新一代視覺加速芯片Movidius Myriad X。這一面積僅有8.8x8mm，功耗僅為2W的芯片，能夠提供1T的計(jì)算能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層，全連接層和激活函數(shù)的加速。在實(shí)際應(yīng)用中，Myriad X能夠很好的滿足功耗層面的要求，同時(shí)其算力也足以滿足處理一路高清視頻的需求。

相較于低功耗芯片，網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)（NVR）和視頻服務(wù)器對算力有著更高的要求，同時(shí)能夠接受的功耗也更高。針對這類需求，英特爾發(fā)布了視覺加速器產(chǎn)品系列——Movidius Myriad X視覺技術(shù)處理器和高性能Arria 10 FPGA。以Movidius的方案為例，其能夠在一塊板卡上集成8~16顆Movidius Myriad X芯片，提供8~16T的算力，用戶可以根據(jù)各自邊緣設(shè)備的性能指標(biāo)，選取不同的配置。

為了幫助開發(fā)者進(jìn)行機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開發(fā)，英特爾還發(fā)布了OpenVINO工具包。OpenVINO工具包支持加速高性能計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)推理，幫助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家加速計(jì)算機(jī)視覺工作負(fù)載，并簡化深度學(xué)習(xí)部署，在各種英特爾平臺(tái)中輕松實(shí)現(xiàn)邊緣到云的異構(gòu)執(zhí)行。

加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作

據(jù)悉，英特爾在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域在加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，具體包括以下幾個(gè)方面：第一，在國內(nèi)和大學(xué)有非常好的合作，去年該公司還舉辦了最近的一屆大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競賽，圍繞著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能主題開展。去年，張宇博士作為評委參加了上海交大的活動(dòng)，活動(dòng)里用到了很多技術(shù)，如人工智能加速棒、計(jì)算棒等硬件，來幫助大學(xué)生更快地把好的方案落地，英特爾這方面也提供了一定的支持。

據(jù)張宇博士介紹，2018年，有一個(gè)大學(xué)生的案例令其印象深刻，他做了一個(gè)通過靜脈血管的檢測來做門鎖控制，以前門鎖控制通過虹膜或者指紋，但現(xiàn)在有越來越多的手段能夠破解，但如果利用人工智能的方式，利用血管的造影做一些門鎖的開鎖操作，相對來說是新技術(shù)，這些技術(shù)在大學(xué)生當(dāng)中已經(jīng)有探索和嘗試，英特爾則通過硬件加速它的處理和操作。

英特爾和國外大學(xué)也有比較多的合作，例如和美國卡耐基梅隆大學(xué)有一個(gè)專門的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，主要針對視頻云等最新的前沿技術(shù)。通過這樣的合作，一方面幫助在學(xué)術(shù)領(lǐng)域一些前沿的技術(shù)能夠更快推進(jìn)，另一方面也把該公司在產(chǎn)業(yè)所看到的用戶需求帶到合作當(dāng)中，指導(dǎo)他們的研究方向，把他們的研究成果通過英特爾的渠道更快落地。