近年來，政府部門陸續(xù)出臺相關政策支持我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的推廣及生態(tài)建設，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展。與此同時，帶寬的增長速度已經(jīng)無法匹配工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域所產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)，因此，邊緣智能技術被越來越多的采用。
據(jù)IDC預測，到2020年全球將有超過50%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在邊緣處理。而邊緣設備只能處理局部數(shù)據(jù)，無法形成全局認知，因此實際應用中仍然需要借助云計算平臺來實現(xiàn)信息的融合，可以說，云計算與邊緣計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)，尤其是和消費類物聯(lián)網(wǎng)相比有很大大同：第一，它對實時性要求非常高，一般在消費領域不談自動化（OT），在消費領域談的都是信息化（IT），只有在工業(yè)領域才涉及到OT的問題，這直接涉及到對于產(chǎn)量信息的控制管理，而對機器控制管理，往往都是毫秒級甚至在微秒級，所以它對實時性的要求更高。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行交流的時候，他們對于可靠性方面的要求也更高，對產(chǎn)品監(jiān)控質量往往都是很高要的。在其他的物聯(lián)網(wǎng)領域，如果有一些小的差錯，客戶也許是能夠容忍的，但是在工業(yè)領域要求是不一樣的，這就帶來了技術方面的要求，包括芯片的算力、可靠性，以及軟件相應的功能、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)絡具有高帶寬和低時延的優(yōu)勢，另外，5G能夠做通信的信道隔離，使得不同應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，因為5G在網(wǎng)上承載了TCPIP協(xié)議，它的服務質量不能完全保證，它是把一個包從A點放到B點的方式，在中間可能經(jīng)過若干個節(jié)點的轉發(fā)，但是每一個節(jié)點轉發(fā)過程中都會帶來延時，這個延時怎么控制是目前協(xié)議沒有完全解決的。
如果把5G技術用在工業(yè)領域，工業(yè)領域對于延時的要求那么的苛刻，必須有新技術輔助，如TSN（時間敏感網(wǎng)絡），它可以解決上述問題。英特爾看到了5G等其他通信技術，包括工業(yè)Wi-Fi技術等。該公司深度參加了同國際標準組織的合作，來推動最新的通信技術在工業(yè)領域的落地。
技術布局
從技術角度來看，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，該公司把工作重點放在以下幾個方面：第一，視頻技術的全面支撐，在安防、工業(yè)的機器視覺領域，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生對老師教授內(nèi)容的反饋；另外隨著芯片計算能力的不斷提升，用戶有越來越強的需求，怎么樣能夠充分利用這樣的算力，把原來需要在幾臺機器上實現(xiàn)的工作整合在一臺機器上，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大的顯卡，利用這樣的硬件資源進行加速，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，這些加速器的設計也是不斷迭代和發(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，比如現(xiàn)在業(yè)界比較熱的‘網(wǎng)絡壓縮’技術，怎么把現(xiàn)有的人工智能算法里不需要的部分抽掉，從而提高整體的計算能力，整體系統(tǒng)性能。類似于這樣最前沿的技術點，我們一直在跟蹤，也會不斷地融入到我們的產(chǎn)品當中去。”
“另外，我們的軟件會配合我們的硬件，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用硬件之外，還需要更好的案子，告訴我怎么實現(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動、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，我們也會給出一些參考，告訴他在不同的垂直領域使用場景里怎么快速構建應用。”
“我們也在推動虛擬化技術以及相應軟件工具的開發(fā)，幫助合作伙伴更快地構建基于負載整合的新解決方案。這兩個方面是我們現(xiàn)在工作的重點”，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。可以應用在從智能攝像機，智能網(wǎng)絡視頻存儲器到智能視頻服務器的各種設備中。
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的計算能力，進而實現(xiàn)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積層，全連接層和激活函數(shù)的加速。在實際應用中，Myriad X能夠很好的滿足功耗層面的要求，同時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)絡硬盤錄像機（NVR）和視頻服務器對算力有著更高的要求，同時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)各自邊緣設備的性能指標，選取不同的配置。
為了幫助開發(fā)者進行機器視覺和深度學習應用的開發(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算機視覺應用和深度學習推理，幫助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家加速計算機視覺工作負載，并簡化深度學習部署，在各種英特爾平臺中輕松實現(xiàn)邊緣到云的異構執(zhí)行。
加強產(chǎn)學研合作
據(jù)悉，英特爾在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域在加強產(chǎn)學研合作，具體包括以下幾個方面：第一，在國內(nèi)和大學有非常好的合作，去年該公司還舉辦了最近的一屆大學生電子設計競賽，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，活動里用到了很多技術，如人工智能加速棒、計算棒等硬件，來幫助大學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，有一個大學生的案例令其印象深刻，他做了一個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，這些技術在大學生當中已經(jīng)有探索和嘗試，英特爾則通過硬件加速它的處理和操作。
英特爾和國外大學也有比較多的合作，例如和美國卡耐基梅隆大學有一個專門的聯(lián)合實驗室，主要針對視頻云等最新的前沿技術。通過這樣的合作，一方面幫助在學術領域一些前沿的技術能夠更快推進，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中，指導他們的研究方向，把他們的研究成果通過英特爾的渠道更快落地。