提到邊緣計算，

就以為是被邊緣化的計算？

要知道，

邊緣計算的功能并不邊緣。

它蘊藏著巨大的威力，

可以完美彌補云計算的漏洞，

讓數(shù)據(jù)釋放更大的價值。

現(xiàn)在就讓英特爾為你展示它的魅力吧！

據(jù)IDC預(yù)測，到2020年，將有超過500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，這意味著有大量實時數(shù)據(jù)產(chǎn)生。若把這些數(shù)據(jù)的分析處理都放到云端，既會帶來高昂成本，又難以滿足邊緣側(cè)的業(yè)務(wù)實時性，還存在安全與隱私風險。

于是，可以就近提供邊緣智能服務(wù)的邊緣計算系統(tǒng)應(yīng)運而生，其在推動行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型中有著重要意義。在11月29日召開的邊緣計算產(chǎn)業(yè)峰會上，作為邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟初創(chuàng)成員的英特爾也參與其中，與眾多行業(yè)專家和企業(yè)探討邊緣計算前沿技術(shù)、展現(xiàn)邊緣計算創(chuàng)新應(yīng)用、推動邊緣計算產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

人工智能與負載整合的結(jié)合趨勢

隨著智能設(shè)備的增多，在不同設(shè)備上分立的負載會越來越多地整合到單一高性能的計算平臺上，以此實現(xiàn)綜合復(fù)雜的功能。而各個功能子系統(tǒng)既能分享設(shè)備提供的計算、存儲等資源，還能具有一定的獨立性，避免彼此的相互影響，從而簡化系統(tǒng)架構(gòu)。

同時，負載整合也為邊緣計算的實現(xiàn)以及人工智能的應(yīng)用提供了條件。整合后的設(shè)備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(jié)合，會在今后的邊緣計算的系統(tǒng)里發(fā)生。

英特爾端到端人工智能全棧解決方案

邊緣計算不僅是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢，也為人工智能的應(yīng)用提供了落腳點。英特爾聯(lián)合其他聯(lián)盟成員在架構(gòu)創(chuàng)新、統(tǒng)一標準提案等方面取得了實質(zhì)性進展，同時，對于人工智能在邊緣系統(tǒng)中的應(yīng)用問題，英特爾也做出了具有參考意義的測試。

針對物聯(lián)網(wǎng)中不同的網(wǎng)源所需的不同計算力，英特爾提供了業(yè)界領(lǐng)先端到端的人工智能全棧解決方案，為物聯(lián)系統(tǒng)提供不同特性的硬件平臺，助力軟硬件的協(xié)同優(yōu)化。另外，英特爾還為業(yè)界提供了低功耗、高性能的邊緣計算解決方案，實現(xiàn)了邊緣計算中功耗和計算力的平衡。

邊緣計算測試床的精彩亮相

為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，英特爾聯(lián)合沈陽自動化研究所研發(fā)出邊緣計算測試床—智能機器人，并在本次峰會上進行了精彩亮相。該系統(tǒng)基于英特爾實感技術(shù)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，最終實現(xiàn)控制機器人的手臂完成物體抓取的操作。

英特爾將繼續(xù)致力于邊緣計算解決方案的研發(fā)，并通過測試床項目驗證邊緣計算中的新技術(shù)，與合作伙伴形成良性互動，最終引領(lǐng)人工智能走向邊緣，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型添翼。