至頂網計算頻道 08月05日 新聞消息（文/李祥敬）：當前，AI與視覺技術正在加速智能與邊緣計算的融合，將為汽車、互聯網、教育等十余個行業的數智化變革提速賦能，助推貨架分析、文本識別、熱力圖、車輛檢測識別、缺陷檢測等應用場景落地。作為邊緣計算的發展趨勢，智能邊緣將與AI、5G關鍵技術轉折點的相互交織，將推動智能進入新的發展拐點。

面對廣闊的市場機遇，英特爾憑借產品領導力、創新方案推動力、生態構建力“三力齊發”，持續推動智能邊緣、AI、5G關鍵技術轉折點的融合創新，并依靠多種形態、可靈活部署的卓越算力，一整套軟件棧，以及多點協同、廣泛互聯的生態協作，為加速智能邊緣的開發和部署，引領智能邊緣未來做好了準備。

近日，英特爾推出了全新“英特爾AI計算盒參考設計”（以下簡稱“AI計算盒”），還發布了“英特爾中國AI生態合作伙伴算法方案集萃”（以下簡稱“算法方案集萃”），全面展現了英特爾在視覺技術領域、智能邊緣市場卓越的產品組合，更彰顯了英特爾攜手生態合作伙伴利用視覺技術為城市管理、零售、工業、教育等各行各業帶來的“數智化”變革。

英特爾公司物聯網事業部副總裁、中國區總經理陳偉表示，數據不斷以指數級速度增加，如果全部數據都匯聚到云端處理，顯然當前的帶寬和傳輸速度都難以滿足龐大數據量要求，因此部分的數據處理在邊緣端發生，就十分必要。智能邊緣將會是未來一個巨大的轉型性技術。而英特爾以非常豐富的技術與完善的生態能夠推動并加速邊緣計算或智能邊緣的到來。

智能邊緣是一個賦能型的趨勢，通過人工智能方式實現邊緣智能化。英特爾在不久前提出了物聯網戰略，其中包含了三個組成部分：第一，為物聯網定制高性能的計算及加速芯片；第二，促進邊緣計算負載整合的技術發展方向，抓住網絡及器件邊緣計算的良好機遇；第三，專注于計算機視覺。我們認為計算機視覺以及AI計算的應用將帶來巨大的轉型型變化。

為了實現這三個戰略，英特爾在開發者工具和生態環境方面進行了大量的投入；通過與生態的合作，共同為終端用戶提供行業整體解決方案，“智能邊緣＋AI＋產業”的故事才剛剛開始。

“邊緣計算的落地，尤其是邊緣計算＋AI＋行業的應用模式，表明只有用貼近真實應用需求的方式，才能讓邊緣計算在當下數字社會生根發芽。英特爾AI計算盒參考設計，是英特爾在中國本土做的又一次嘗試，我們著力發展能力型合作伙伴，協調生態關系，發揮生態的多邊網絡效應，協同各位生態合作伙伴，讓生態發揮合力，實現真正的智能邊緣進化。”陳偉說。

產品力組合與軟件賦能 細數英特爾AI計算盒參考設計亮點

針對邊緣計算中，不同應用場景對算力需求靈活，并且會使用不同神經網絡模型的特點，英特爾AI計算盒參考設計搭配了一系列軟硬件的組合，來高效幫助開發人員及客戶靈活選擇，優化部署，縮短開發時間及成本，支持多元的計算需求和不同的應用場景。英特爾AI計算盒參考設計包括三個主要的方面：一個是各種各樣的硬件參考平臺，一個是各種各樣的算法，一個是各種各樣的解決方案。

英特爾技術專家表示，英特爾AI計算盒參考設計硬件的特質可以概括為通用計算、媒體能力、超凡AI力和可拓展，四大亮點盡顯產品力。“英特爾最大的優勢就是我們的硬件平臺優勢，英特爾公司在半導體的生產、制造和設計上，投入了巨大的研發、生產的成本，也就是說我們的產品是多種多樣的，是可以滿足各種客戶需求。”

在硬件層面，依托于英特爾高性能CPU、具備集顯的CPU和X86架構強大的算力保障，AI計算盒可為多樣化企業級應用軟件提供強勁兼容能力；功耗和成本方面，AI計算盒可提供從英特爾凌動到英特爾酷睿、英特爾至強處理器的不同選擇；可擴展性上，除了主控CPU強勁的處理性能外，還可提供VPU為AI加速的多種搭配方案，在高并發的計算量需求下進行靈活擴展。

“英特爾AI計算盒參考設計以不同算力CPU平臺可以作為主控平臺，充分考慮到客戶應用場景的不同，對算力的需求也有差異。所以我們完全可以在主控平臺的計算盒上輔助一些插卡式的FPGA或者ASIC加速卡，使整個客戶的應用場景在算力需求上得到一個有彈性，有伸縮性的解決。”英特爾技術專家說。

而在軟件層面，英特爾提供了一個完整的軟件棧用以加速智能邊緣的開發，包括示例應用、管道優化、框架媒體和庫運行。在底層，AI計算盒提供了針對英特爾硬件優化的底層庫來提升性能，包括媒體處理Media SDK，深度學習推理工具OpenVINO工具套件，算法庫及算子級優化的庫和編程接口。在此之上，AI計算盒還可支持如G-streamer, FFMPEG等不同的媒體框架，并提供如IPC輸入、解碼/VPP、轉碼、RAID存儲、視頻分析、拼接/顯示、特征匹配等基于視頻場景優化的管道，更易于使用和集成。此外，在應用層，AI計算盒還可提供近似實際應用的參考示例，實現快速原型開發，縮短上市時間。

英特爾技術專家表示，在早期進行方案預演和原形過程當中，客戶面臨一個很大的問題，就是怎么樣能使目標平臺的計算性能還是功耗達到最優。英特爾AI計算盒參考設計以OpenVINO工具套件、Media SDK為主的一系列的軟件工具，可以使客戶在更短時間內除了實現早期功能預演之外，也可以快速達到優化的效果，使他們對于最終部署落地的目標平臺有一個更精確的定位。

邊緣側要實現人工智能加速，特別是AI加速計算，從開發到部署還是有很多痛點，所以英特爾AI計算盒參考設計強調軟硬件，特別是在軟件方面進行了強化，主要是為了解決客戶或者生態伙伴如何實現人工智能算法落地，把算法融入到客戶的最終應用場景當中，促進客戶研發，提升研發效率，降低研發成本，縮短研發周期的作用。

而在新的AI落地開發環節當中，OpenVINO工具套件起到了非常好的作用，OpenVINO工具套件專注于充分利用了當前學術界和業界相對成熟的基于主流框架如TensorFlow、Caffe、MXNet等預訓練模型，對這些標準的網絡進行相應的優化，并對其在Runtime下進行相應的硬件計算資源配置，從而達到降低開發難度，縮短開發周期的效果。

除此以外，為了讓客戶和AI-ON-IA生態伙伴更方便地進行開發AI，除了提供了英特爾AI計算盒參考設計之外，英特爾還會舉辦一系列地研討會并提供了一個相關的一站式網站，包括技術資料、在線課程和案例分析。

引領智能邊緣未來市場 英特爾與生態伙伴的協同創新

生態建設是智能邊緣得以發展壯大的重要因素。除了完備的軟硬件產品組合和出眾算力外，英特爾攜手小鈷科技、科沃斯、云圖睿視等十余家合作伙伴共同打造了“英特爾AI生態合作伙伴算法方案集萃”。它將全面展現智能邊緣在市場與技術方面的發展趨勢，基于英特爾架構的智能邊緣平臺、算法，以及英特爾與各領域生態伙伴為智慧城市、智慧零售、智慧教育、工業互聯網等多元化場景打造的應用實踐。

算法層面，SV（軟件開發商）可實現對不同應用場景軟件及算法的快速定制和場景化，加速整個產品定義、算法研發及AIoT整體解決方案的落地速度，是推動智能邊緣精準落地的催化劑。此外，英特爾還與ODM/OEM（原始設計制造商/原始設備制造商）、SI（系統集成商）合力，在目標檢測、活體檢測、缺陷檢測、視頻結構化等多方面深度合作，共同驅動智慧商超、智慧城市、智慧醫療、智能檢測等多領域的創新發展。

在英特爾公司物聯網銷售市場部中國區總監謝青山看來，不管是人工智能還是邊緣計算需要更多的系統集成商和軟件服務商共同完成。人工智能要想在邊緣應用上獲得成功，有三個基本的要素：算力、算法和生態合作伙伴。其中生態合作伙伴負責根據實際用戶的需求將算力和算法做成解決方案。“只有這三個因素有機結合起來，才能夠推動行業的整體發展。開發我們的算力，聯合有算法能力的合作伙伴，聯合有生態拓展能力的合作伙伴，讓他們更多考慮細分市場和場景的問題，一起讓人工智能在邊緣側獲得成功。”

英特爾AI計算盒參考設計是一個包括硬件平臺、軟件開發工具和實用案例一站到位的解決方案，將算力、算法、生態能夠有機結合起來，幫助合作伙伴進行完整的產品設計，快速開發出真正滿足用戶的產品。除了AI計算盒參考設計，英特爾還發布了英特爾中國AI生態合作伙伴算法方案集萃。“在算法方案集萃白皮書中，我們提供了15家合作伙伴的60多種算法，幫助客戶解決邊緣人工智能的問題，更快地加速智能邊緣的部署。”謝青山說。

在生態構建方面，英特爾公司依托多年在IT領域包括PC、服務器的成功合作經驗，推出了完整的合作伙伴計劃。其中包括英特爾物聯網解決方案聯盟、英特爾物聯網行業整體解決方案、英特爾物聯網開發套件、英特爾物聯網解決方案聚合商等市場合作計劃，攜手進軍邊緣計算和人工智能的市場。

“未來，英特爾將繼續推進物聯網合作伙伴計劃，攜手越來越多的行業合作伙伴，推出從原型到生產加速智能邊緣的解決方案，共建AI-on-IA生態，共享智能邊緣市場機會，共贏AIoT ‘數智’時代新機遇。”謝青山最后說。