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英特尔如何布局工业互联网

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-05-28  作者:工控网  浏览次数:26
     随着5G、边缘计算、人工智能等支撑技术逐渐成熟,互联网和工业之间界限逐渐模糊,两者融合的工业互联网不再遥远,在制造业产业升级背景下得到各方重视。芯片巨头英特尔亦看到其中机会,积极布局相关技术与产业运用。
    制造业是英特尔在物联网市场布局的重点场景之一,在这个链条悠长、场景纷繁复杂的制造业市场,英特尔拿什么来敲门呢?
    01.用“生态牌”撬动工业互联网市场
    PC是一个通用的标准化市场,服务器市场也是,只要做出一款芯片基本上就可以“通吃”天下,在手机和平板没有兴起之时,英特尔在IT标准化产品市场是“吃遍天下的”。而移动互联网兴起,英特尔在纠结中失手手机市场的故事大家都知道。所以当物联网市场还没有完全发展起来的时候,英特尔就毫不犹豫地高调布局,以免再犯手机市场之错。但物联网是一个碎片化的市场,追求量大面广、标准化、规模化、市场最大化的英特尔怎么来适应就成了头疼之事。
    不过英特尔的决心似乎很大,2013年将嵌入式事业部的名字换成了物联网事业部,并把工业作为四大试水的重点场景之一,因为这个市场有巨大的需求而且有购买力。
    如何启动工业这个碎片化市场,如何找到其中的规模化需求是英特尔亟须考虑的问题。英特尔物联网事业部副总裁兼工业解决方案事业部总经理ChristineBoles给出的英特尔的路径是创造参考设计、提供参考平台,让客户和合作伙伴看到在特定场景下如何使用英特尔的技术和解决方案来提质增效、转型升级。
    用英特尔物联网事业部中国区总经理陈伟的话说,提供“参考设计”是从解决方案的角度出发,使一块芯片能够很快做到垂直行业的应用里去。他进一步解释,提供“参考设计”是指英特尔自己设计一些解决方案供解决方案厂商参考,起到启发作用,让芯片能够快速地进入垂直行业的应用中。提供“参考平台”,是指英特尔拟定义出一些完整的工业互联网构成,包括传感器、网关以及后端等,让不同的合作伙伴看到一个完整的闭环,据此决定自身和其他合作伙伴在该工业互联网中的角色,组合在一起形成整个解决方案,从而为最终的用户提供市场就绪的解决方案。
    撬动工业互联网,英特尔打的依然是“生态牌”,尽管工业互联网的生态与PC和服务器的生态大不相同,比如工业互联网的生态链要比PC市场长得多,但是用参考设计和参考平台能够快速组合并串联起每一个细分领域的工业互联网生态。合作伙伴看到完整的商业闭环、看清楚完整的商业模式,就会积极投身其中,这个生态就会不断丰富起来。英特尔物联网事业部成立的第二年,营业额呈现高速增长,但是利润下降,为此很多人不解。现在看来很好理解,因为要撬动一个市场,就要培育一个生态,它是需要付出时间和成本代价的,需要做很多投入工作。
    02.通用平台解决碎片化问题
    针对工业互联网领域的碎片化问题,Intel的解决思路是尽量考虑到产品和方案的可复制性,使其惠及更多不同行业的用户。张宇表示,一方面Intel积极参与标准组织、开源社区合作,共同构建针对共性问题的开源解决方案,以便能被更广的受众应用集成到方案中去;另一方面,提供完整的从底层芯片到上层软件的相关产品,帮助行业用户解决实际问题。
    据介绍,在技术应用上,Intel结合自身芯片优势,在芯片、板卡以及软件工具等方面推出解决方案,包括视觉加速芯片、支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理的软件开发包等,而在软件方面,Intel也在一直跟踪如网络压缩等前沿的AI技术,还可提供垂直领域使用场景的参考案例,帮助开发者快速构建应用。
    以视觉领域为例,网络硬盘录像机和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,Intel发布了基于IntelMovidiusMyriadX视觉处理器和Arria10FPGA的视觉加速器产品系列。其中Movidius方案能够在一块板卡上集成8至16颗MovidiusMyriadX芯片,提供8至16T的计算能力,用户可以根据各自边缘设备的性能指标,选取不同的配置。
    同时为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发,Intel还发布了OpenVINO工具包,支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种Intel平台中轻松实现边缘到云的异构执行。
    工业互联网的发展离不开完整生态的构建。目前,Intel同全球工业物联网联盟、开放互联基金会、开放雾计算联盟、边缘计算产业联盟以及工业互联网产业联盟等联盟组织开展紧密合作,将产业链上下游的合作伙伴整合在一个平台,共同探讨解决方案。
    03.直击产业痛点推出全栈解决方案
    针对边云协同的产业趋势,英特尔凭借其领先的边缘计算和人工智能技术推出了适用于边缘计算,涵盖芯片、板卡以及软件工具的人工智能产品的全栈解决方案。可以应用在从智能摄像机,智能网络视频存储器到智能视频服务器的各种设备中。
    2018年,英特尔发布了新一代的视觉加速芯片英特尔MovidiusMyriadX。这一面积仅有8.8x8mm,功耗仅为2W的芯片,能够提供1T的计算能力,进而实现对卷积神经网络中卷积层,全连接层和激活函数的加速。在实际应用中,MyriadX能够很好的满足功耗层面的要求,同时其算力也足以满足处理一路高清视频的需求。
    相较于低功耗芯片,网络硬盘录像机(NVR)和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,英特尔发布了英特尔视觉加速器产品系列——基于英特尔MovidiusMyriadX视觉技术处理器和高性能英特尔Arria10FPGA。以Movidius的方案为例,该解决方案能够在一块板卡上集成英特尔8至16颗MovidiusMyriadX芯片,提供8至16T的计算能力,用户可以根据各自边缘设备的性能指标,选取不同的配置。
    为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发,英特尔还发布了OpenVINO工具包。OpenVINO工具包支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种英特尔平台中轻松实现边缘到云的异构执行。
    英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士表示,英特尔从实际生产状况来看,中国工业长期水平参差不齐,多处在1.0、2.0、3.0阶段,少有严格意义上的“4.0”。原因多方面存在,如数据收集能力不够,接口缺失,以及不同设备之间互通困难等。
    但是张宇认为,“工业行业先天对实时性、可靠性有着较高的要求,面向工业,英特尔正在凭借领先的技术和产品,以客户场景为驱动,打造边缘计算+人工智能的解决方案,帮助客户解决实际问题。在未来,英特尔愿意继续同合作伙伴合作,开发符合国内市场用户需求的技术和方案,助力我国工业互联网产业的发展。”
 
关键词: 人工智能
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