2017年11月29日，北京——今天，2017邊緣計算產(chǎn)業(yè)峰會在北京舉行。本屆產(chǎn)業(yè)峰會旨在全方位探討了邊緣計算前沿技術、展現(xiàn)邊緣計算創(chuàng)新應用、聚合邊緣計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)、推動邊緣計算產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。作為初創(chuàng)成員和聯(lián)合發(fā)起企業(yè)之一，英特爾不僅分享了邊緣計算如何驅動未來物聯(lián)網(wǎng)變革，以及在人工智能如何賦能邊緣計算，同時英特爾還展示了聯(lián)合沈陽自動化研究所的邊緣計算測試床等研究成果。

在邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟峰會主題演中，英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術官張宇博士分享了如何在網(wǎng)絡邊緣實現(xiàn)智能化，是駕馭數(shù)據(jù)洪流的關鍵環(huán)節(jié)之一，也是物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的重要趨勢。而隨著人工智能如火如荼的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)需要快速有效地分析和提取洞察，這也大大加強了對于邊緣計算的需求。

英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術官張宇博士發(fā)表精彩演講

張宇博士強調(diào)了在邊緣側趨向負載整合是物聯(lián)網(wǎng)演進的一個必然趨勢。原來在不同設備上分立的負載會越來越多地通過虛擬化等技術，整合到一個單一的高性能的計算平臺上，來實現(xiàn)一個綜合的復雜的功能，各個功能子系統(tǒng)既能分享設備提供的計算，存儲，網(wǎng)絡等資源，同時還能具有一定的獨立性，避免彼此的相互影響，從而可以簡化系統(tǒng)架構，降低系統(tǒng)總體。同時，負載整合實際上也為邊緣計算的實現(xiàn)以及為實施人工智能的應用提供了條件。整合后的設備既是邊緣數(shù)據(jù)的匯聚節(jié)點，同時也是邊緣控制的中心，這為邊緣智能提供了處理所需的數(shù)據(jù)，同時也提供了控制的入口。因此英特爾認為人工智能和負載整合的結合，會在今后的邊緣計算的系統(tǒng)里發(fā)生。

張宇博士還指出物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一定是一個邊緣協(xié)同的端到端系統(tǒng)，人工智能會在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)里廣泛應用，不僅是在前端，也在后端。物聯(lián)網(wǎng)中不同的網(wǎng)源所需要的計算力需求不同，再加上人工智能部署，需要不同特性硬件平臺以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。英特爾提供了端到端的、業(yè)界領先的人工智能全棧解決方案，包括：涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾?Nervana?神經(jīng)網(wǎng)絡處理器和FPGA、網(wǎng)絡以及存儲技術等領先而完整的硬件平臺，以及多種軟件工具及函數(shù)庫，優(yōu)化開源框架。值得一提的是，對于邊緣計算而言如何平衡功耗和計算力所面臨的一大挑戰(zhàn)，憑借Movidius領先的單瓦計算能力，英特爾可以為業(yè)界提供低功耗、高性能的邊緣計算解決方案。

“邊緣計算不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關鍵趨勢，也為人工智能的應用提供了落腳點。作為邊緣計算聯(lián)盟的聯(lián)合發(fā)起者之一，英特爾聯(lián)合其他聯(lián)盟成員在架構創(chuàng)新、統(tǒng)一標準提案等方面取得了實質性進展，同時在如何將人工智能運用在邊緣系統(tǒng)中作為了具有參考意義的測試和實踐?！庇⑻貭柟疚锫?lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士表示。

在本次邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟峰會上，英特爾聯(lián)合沈陽自動化研究所展示邊緣計算測試床——智能機器人，目的是驗證基于深度學習的機器視覺方案在實際系統(tǒng)中的工作效果。該系統(tǒng)由英特爾? 實感? 技術實現(xiàn)3D 視頻采集，基于英特爾至強平臺完成物體的檢測與識別，結果將控制機器人的手臂完成物體抓取的操作。英特爾致力于通過測試床項目驗證并展示邊緣計算中的新技術和解決方案，與合作伙伴形成良性互動，最終引領人工智能走向邊緣。

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