在物联网、5G、AI、在大数据等技术融合发展的背景下，智能边缘计算迅速从概念走向落地。特别是新冠以来，视频监控、智能零售、智能制造、智能城市等网络应用越来越多，越来越多的数据开始在边缘存储和处理。根据Gartner预计到2025年，75%的数据将产生在数据中心以外的边缘，数字化转型将从云转向网络和终端。然而，智能边缘也给行业企业带来了更多新的挑战。如何发展技术趋势？端到端数字基础架构如何搭建？如何实施相关应用，赋能医疗、农牧、智能交通、零售等行业？
智数融合
边缘计算走向舞台中心
物联网不是一个新概念。如果从2009年提出感知中国概念开始，这是中国物联网概念提出的标志性时间，至今已有13年。边缘计算概念于2013年正式提出，至今已近10年。然而，随着数字经济的进一步深化，人们对网络和计算能力提出了更高的要求。物联网与边缘计算的融合趋势越来越明显，智能边缘概念已成为新的行业热点。
全球首席技术官张宇
在全球首席技术官张宇看来，人们之所以对智能边缘计算给予越来越高的重视，其中一个大背景是整个社会正在经历一场深刻的数字化转型。在此过程中，各行各业的运作必须依靠一套端到端的数字基础设施作为支撑。边缘侧是整个系统的有机组成部分，其作用越来越突出。
强调‘端到端’的原因，因为系统需要提供端到端服务，从前端数据采集，到数据传输，到一些关键节点数据处理、存储和反馈，整个服务是端到端的完整过程，只有这样整过程才能有效完成。张宇指出。在这样的数据传输过程中，有些数据可以在中心节点完成，有些数据必须在边缘节点完成，这取决于数据应用程序的不同需求。对实时性要求较低的应用程序可以将数据从应用前端传输到远程云，存储空间更大，计算能力相对过剩，可以以更低的成本计算和存储。但对于自动驾驶、工业互联网等实时要求较高的应用，也不适合将数据传输到远程处理。这种情况的操作通常需要通过计算网络等边缘计算架构来承载。这就是智能边缘计算越来越受到重视的主要原因。
没有物联网的智能化和计算能力网络的泛在化，就无法支持应用前端的实时高效操作需求。张宇强调。
未来智能边缘计算将呈现三种发展趋势。首先，数字基础设施的构建将是端边云协同集成的系统。端边云是必不可少的。同时，根据不同的应用场景，它们扮演不同的角色和侧重点。一些数据处理的边缘侧起着更重要的作用，有时云起着更重要的作用。
其次，软件在数字化转型中的作用不容忽视，也就是人们常说的软件定义。随着远程办公的发展，人们对网络灵活性的要求不断提高。这就要求有一个可以灵活配置的网络，不仅是核心网络，还有数据中心的配置。以太网芯片和编程语言已成为数据中心建设的重要支撑。
最后，人工智能在边缘计算中的渗透越来越广泛。本轮人工智能的应用热潮虽然起始于数据中心，而初始阶段大量数据的处理在云端完成，但随着技术的发展，越来越多的数据处理向边缘侧转移。人工智能的泛在化趋势是不可避免的，边缘计算与人工智能相互渗透融合。
总之，在物联网，5G、AI、在大数据等技术融合发展的背景下，智能边缘计算正迅速从概念走向落地。根据IDC到2025年，约75%的数据将在边缘生成和处理。对边缘计算能力的要求也在不断提高。智能边缘将成为数字时代端到端数字基础设施的重要计算领域。
软硬结合
支持算力网络泛化发展
芯片在智能边缘计算的快速发展中起着关键作用。事实上，智能物联网的创新应用只能通过底层芯片和配套软件来实现。随着计算能力需求的增加，对芯片的要求也会越来越高。张宇指出。
为了满足用户的需求，英特尔长期以来一直深入从事物联网行业。今年的国际消费电子产品展（CES2022年，英特尔发布了第12代酷睿处理器(代号)Alder Lake S系列和H系列)。这是英特尔首个优化边缘领域的处理器系列。采用高性能混合架构，将性能核与能效核与硬件线程调度器相结合（Thread Director）有机集成，优化加快物联网应用创新，适用于图形、多媒体、显示、人工智能等零售、制造、医疗、视频等领域的用户。
张宇还强调，英特尔在致力于提高芯片产品性能的同时，也非常重视实现可持续发展的绿色计算理念。我们不能盲目强调计算能力的提高，但也要认识到提高效率比的重要性。英特尔始终关注以一种可持续的方式，促进社会的有序发展。”
英特尔酷睿产品线的能效比从2010年到2020年提高了14倍。从2020年到2030年，英特尔的目标是将其产品线的平均能效比提高10倍。为此，英特尔在第12代核心处理器中引入了大小核的概念，包括性能核和功效核，利用不同的核匹配计算需求来实现最佳负载，以降低整体功耗。
异构计算也是应对差异化需求、提高处理器能耗比的重要技术方向。许多负载都是典型的，无论是视频会议场景、智能零售场景还是云游戏场景，其背后的技术都涉及到视频的编码、解码和转码。对于这些相对固定的负这些相对固定的负载，效率更高，功耗更低。因此，在酷睿产品线中，英特尔很早就整合了集成显卡，形成了硬件单元，专门编辑、解码和转码视频。英特尔还可以为性能要求较高的用户提供独立的显卡解决方案。整体思路是通过异构架构提高能效比。
没有软件的支持，如何调用这些硬件产品。张宇强调，一个好的软件工具可以让开发者充分发挥硬件性能。英特尔一直在与合作伙伴合作，包括推出oneAPI通过底层DPC 开放接口，访问异构硬件资源。利用开发者oneAPI统一编程不同硬件。
还推出了英特尔OpenVINO工具套件，加速边缘侧AI推理。OpenVINO能够使开发者在不同人工智能框里做训练。在一些AI在模型场景中，OpenVINO能提供高达7倍的推理加速，有效提高工作效率，提高平台竞争力。
工业 零售
边缘智能加速着陆
随着智能边缘计算的发展，它成功地应用于某些领域。
云计算方案：建立大型云计算平台和解决方案（超详细）
工业制造是智能边缘计算渗透发展的关键领域之一。MarketsandMarkets根据发布的最新研究报告，2021年全球智能制造市场规模为887亿美元，预计到2027年将达到2282亿美元，年复合增长率为18.5%。对此，张宇表示：随着人工智能的快速发展，机器视觉作为制造业智能转型的重要技术，正在发展，其市场规模迅速增长。事实上，这一轮人工智能的爆发是基于对图像识别的深入研究。目前物联网领域收集的数据约80%与图形图像有关。”
基于此，英特尔与信步科技携手推出了一系列机器视觉开发套件。工业边缘洞察平台开发套件（EII）以视觉软件优化为框架，集成OpenVINO、DPC /C 编译器、oneAPI核心数学函数库（oneMKL）、Vtune Profiler、IPP、OpenMP和TBB预置典型工业应用场景的参考案例和算法优化参考方法，如软件工具和程序库，为用户开发机器视觉应用提供端到端的一站式软件框架。目前，汽车制造和3已C实现半导体、食品包装、物流仓储等行业的应用，有效帮助制造业向智能化、信息化方向发展。目前，汽车制造和3已C实现半导体、食品包装、物流仓储等行业的应用，有效帮助制造业向智能化、信息化方向发展。
全球零售商普遍关注零售市场零售商普遍关注人工智能的重要价值。零售商可以更有效地了解消费者的偏好，为消费者提供个性化、独特的服务，增强零售服务的吸引力。与此同时，人工智能助零售商将更多的流程转化为自动化流程，实现更多的收入。数据显示，到2035年，人工智能将使零售和批发业务的利润率提高近60%。
面对这一新兴的应用市场，英特尔与汉朔科技和微软共同推出了零售业的智能边缘解决方案，主要应用于智能货架管理和自助出纳防损。人、货、场是传统零售的主要环节。该方案集成了英特尔从软件到硬件的全栈技术，可以帮助零售客户构建高性能、易于管理的智能零售管理系统。
此外，边缘智能在智能医疗、智能交通、加快企业数字化转型等方面具有广泛的应用潜力。边缘网络中人工智能的发展空间巨大，市场需求明确。过去去，人们总是认为人工智能是一高门槛、难以部署的东西。但现实是，越来越多的公司已经开始部署和使用人工智能技术，并取得了成功。这种情况恰恰说明人工智能的使用门槛在降低，也是人工智能无处不在的典型例子。张宇指出。英特尔的技术，包括OpenVINO工具套件和一系列硬件产品也起着关键作用。
做好本地化适配
突破最后一公里
在智能边缘计算加速落地的过程中，如何使其与本地需求更好地进行适配，突破最后一公里瓶颈，也是非常关键的一个环节。在采访中，张宇特别指出:技术在数据中心和边缘的着陆方式不同。毕竟平台不同，计算能力不同，条件不同，落地方式也不一样。也就是说，当人工智能在边缘侧着陆时，必须解决边缘侧的一些具体问题。
例如，人工智能通常分为训练和推理两个阶段。在培训阶段，我们需要使用大量的数据进行培训。同时，我们应该在培训前标记数据，标记数据中需要注意的对象，然后将标记后的图片传输到培训平台进行培训，最后生成一个可以推理的人工智能网络模型。
但在边缘，这种模式可能会遇到挑战。因为在现实当中，边缘侧往往没有那么多数据可以用作训练。例如，缺陷检测是人工智能在智能工厂中最常见的应用之一。但在工厂里，正常生产线上缺陷的可能性并不大。这意味着可用于训练的样本数据相对有限。智能边缘计算需要解决的问题是如何在小样本的情况下训练可用模型。
另一个例子是，培训需要标记，但在边缘应用中，真正操作人工智能的人往往是生产线上的生产人员。这些人很难有额外的精力去做这个标记。因此，如何开发一些自动标记工具，减轻操作人员的负担，使从训练、标记到推理的闭环真正运行，也是英特尔在边缘做人工智能时需要解决的问题。
事实上，边缘有很多问题需要通过特定的方式来解决。张宇强调。
创造产业生态
解决碎片化挑战
当然，在智能边缘领域，英特尔所有这些工作都离不开合作伙伴的支持。英特尔长期深入从事物联网行业，提供丰富的产品类型。我们希望通过这些不同组合的产品，合作伙伴能够在物联网领域有更大的发挥空间。张宇指出。
谈到英特尔在智能边缘的竞争优势，张宇将其归功于广泛的合作伙伴基础 础。“这使我们能够更加深刻地理解用户的诉求，再根据这样的诉求，制定软硬件解决方案。无论这些用户位于网络前端、边缘侧，还是数据中心，英特尔都能提供端到端的、符合
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