搭建端到端数字基础架构英特尔拥抱智能边缘新时代( 三 ) 本文转自：中国电子报在物联

工业制造是智能边缘计算渗透发展的重点领域之一。MarketsandMarkets发布的最新研究报告显示， 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，年复合增长率达18.5% 。对此，张宇表示：“机器视觉作为制造业智能转型的重要技术，正随着人工智能的高速发展而演进，其市场规模迅速增长。事实上，本轮人工智能的爆发正是基于以图片图像识别为基础的深度学习。目前在物联网领域采集到的数据， 80%左右都与图形图像相关。”
基于此，英特尔日前携手信步科技，推出一系列机器视觉开发套件。开发套件以工业边缘洞见平台（EII）和视觉软件优化包为框架，集成了OpenVINO、DPC++/C++编译器、oneAPI数学核心函数库（oneMKL）、Vtune Profiler、IPP、OpenMP和TBB等软件工具和程序库，预置典型工业应用场景的参考案例和算法优化参考方法，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，开发套件已在汽车制造、3C/半导体、食品包装、物流仓储等行业实现落地应用，有效助力制造业朝着智能化和信息化的方向演进。

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零售市场的竞争日趋激烈，人工智能展现出来的重要价值正在得到全球零售商的普遍关注。通过人工智能技术的应用，零售商能够更加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，增强零售服务吸引力。同时，人工智能也帮助零售商将更多流程转为自动化流程，实现更多收益。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% 。
面对这一新兴应用市场，英特尔携同汉朔科技及微软，共同推出针对零售行业的智能边缘解决方案，主要应用在智慧货架管理和自助收银防损两个方面。“人、货、场”是传统零售的主要环节，该方案融合了英特尔从软件到硬件的全栈技术，能够帮助零售客户构建高性能且易于实施管理的智慧零售管理系统。

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除此之外，边缘智能在智慧医疗、智慧交通，以及加速企业数字化转型等方面都有着广泛的应用潜力。“人工智能在边缘网络的发展空间巨大，市场需求也很明确。以前人们总认为人工智能是一种很高大上的东西，门槛很高，部署起来也十分困难。然而，现实的情况是有越来越多公司已经开始部署和使用人工智能技术，并且取得成功。这种情况恰恰说明人工智能的使用门槛正在降低，同时也是人工智能无处不在的一个典型例证。”张宇指出。在此过程中，英特尔的技术，包括OpenVINO工具套件以及一系列硬件产品也发挥了关键作用。
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。采访中，张宇特别指出：“技术在数据中心落地和在边缘侧落地，其落地的方式是不一样的。”毕竟平台不一样、算力不一样、条件不一样，落地方式也不会一样。也就是说，人工智能在边缘侧进行落地的时候，就必须解决好一些在边缘侧才会出现的特定问题。
举例而言，人工智能一般分为两大阶段——训练阶段和推理阶段。训练阶段需要利用大量数据进行训练，同时在训练之前要对数据做标注，把数据当中需要关注的物体标注出来，再把标注之后的图片传输到训练平台之上做训练，最后才能生成一个可以进行推理的人工智能网络模型。

搭建端到端数字基础架构 英特尔拥抱智能边缘新时代( 三 )

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