英特尔IOT中国GM陈伟：边缘计算正在重塑世界未来

（本站原创采访稿，作者：陈路，主编）【导读】英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士说：“数据都是在边缘产生的，但遗憾的是今天90%的数据被浪费掉了。如何借助边缘计算这一新兴的边云协和分布式系统架构把90%数据抢回来，将决定我们如何重塑这个世界，并创造未来的无限可能。”

今天，人工智能正在渗透到包括智慧城市、智慧社区、智慧家庭、智慧汽车、智慧机器人在内的几乎所有电子行业，而人工智能的基础是大数据，因此毫不夸张地说，我们今天已经进入大数据时代。

遗憾的是，今天边缘产生的数据有90%被浪费掉了。那怎么把这些数据抢回来呢？最近几年业界提出的边缘计算架构就是一个合适的解决办法。因为所有的数据直接送到云端是非常不现实的，不仅仅是数据中心会爆掉和计算能力跟不上的问题，实时性和成本我们也无法承受。

通过在边缘端增加一些数据预处理能力（包括深度学习能力）和本地存储能力，这种“边云协和”的分布式计算架构不仅可以大幅减轻云端压力，而且还可以实现以下4大好处：首先是可以保证实时性；二是成本大大降低；三是边缘具备了分析和预测的能力，过去我们很多时候只能是分析已经发生的事件，无法通过对已发生事件的了解预测将来；四是精准性地解决了信息安全和保密的问题。

来自《战略师的物联网指南》的数据显示，到2021年，边缘到云行业支出预计将达到110亿美元。在这一涵盖智能制造、智慧城市等领域的巨大物联网机遇中，智能设备、传感器和互联事物捕捉的视频将会占据60亿美元的份额。

视频将会是未来最主要的数据来源，它的信息浓度最高，对边缘的计算能力和深度学习能力的要求也最高。英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士表示：“把人工智能真正推向边缘并不是一个很简单的事情，今天来看也没有一个一劳永逸的方案。”

面对这一巨大的市场需求，作为技术领导者的英特尔自然不甘人后，必须要做出点什么来推动业界快速走向人工智能化的边缘端计算产品。这个产品就是上周英特尔隆重宣布的OpenVINO工具包，这是一个面向中国市场推出的、专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的工具包，它将充分帮助企业在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发，为智能视觉开辟了一条坚实的创新路径。

今天的英特尔已经拥有酷睿和至强处理器、GPU、Movidius加速器和FPGA四种处理器平台来帮助客户开发拥有多路视频并行处理能力和深度学习能力的边缘侧视频处理产品，这些计算平台使得客户可以根据应用去实现一个功耗、性能、成本最优化的解决方案，但这只是一个起点，光凭这些处理平台还很难让客户快速开发出一个具有深度学习能力的视频处理产品。

图1：陈伟博士，英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理

陈伟博士说：“拥有灵活、多元、高质量的硬件处理器只是一个必要条件，今天要用这些硬件处理器直接实现人工智能应用的开发，还有很多的壁垒，主要的壁垒是怎么样能够深度地挖掘或充分地运用硬件的能力，不管是计算还是图像分析、还是加速的能力。”

OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization, 开放视觉推理及神经网络优化) 软件平台是一个快速开发高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的工具包，其中包括英特尔深度学习部署工具包，具有模型优化器和推理引擎，以及面向OpenCV和OpenVx的优化计算机视觉库。OpenVINO工具包可通过基于英特尔架构的处理器（CPU）及核显（Integrated GPU）和深度学习加速器（FPGA、Movidius VPU）的深度学习加速芯片，增强视觉系统功能和性能。

图2：张宇博士，英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师

“今天具备深度学习能力的人工智能已经在安防和自然语言处理领域得到了非常好的应用，例如，我们已经能够通过摄像头数据分析出车的车型、颜色以及车标，刷脸过闸、支付和身份验证已经得到实际应用，谷歌Home、亚马逊Alexa、百度小度、小米小爱等智能音箱也广受欢迎。”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说，“从人工智能演进过程中可以看到，过去人工智能的计算，不管是训练还是推理实际上都是发生在数据中心，因为深度学习需要大量的运算量，只有在数据中心采用一些通用的处理器才能够提供如此巨大的计算能力，以及提供这些计算所需要的电力的消耗。但是，近年来随着人工智能算法和芯片都达到了一个很高的水平，使得一些深度学习的运算可以从云端推送到边缘，所以很多像智能摄像机、智能网络视频存储器、NVR等一些产品在市面上出现了。”

OpenVINO是一个可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发的一个工具套件，它能够支持英特尔平台的各种加速器，包括CPU、GPU、FPGA以及Movidius的VPU，来进行深度学习，同时它能够直接支持异构的执行。它使用的对象是软件开发人员以及开发、监控、零售、医疗、办公自动化以及自动驾驶等领域的数据科学家。

张宇博士表示：“OpenVINO包含一个深度学习的部署工具套件，这个套件可以帮助开发者把已经训练好的网络模型部署到目标平台之上进行推理操作，也就是说，OpenVINO是帮助大家做推理的，而不是帮助大家做训练的。如果大家做训练的话，现在已经有很多训练的方式，大家可以沿用，我们是帮助大家把这些训练的结果更好的、更快的能够部署到英特尔的目标平台上做推理操作。”

中科英泰副总裁刘福利表示：“英特尔的 OpenVINO工具包让我们能够大幅缩短新模型的开发时间。在英特尔GPU上运行该工具包，不但能提升计算性能，同时还能降低CPU占用率。我们的目标是帮助零售商引领智能零售行业的趋势，为客户提供更多互动式解决方案和服务。如果没有英特尔的领先技术，这些解决方案和服务将是无法实现的。”

OpenVINO工具包还可帮助创新者更灵活地平衡特定视觉解决方案的性能、功耗和成本效益，为那些寻求智能视觉解决方案的最终客户创造更高价值。

公司年产值达到几百个亿的宇视科技研发副总裁兼AI产品线总监汤立波一直是英特尔的核心合作伙伴，他非常看好OpenVINO这个产品。他表示：“我们很高兴地看到，英特尔推出了一系列针对深度学习的芯片和OpenVINO工具包，帮助我们在这个深度学习的时代抓住发展机会。在英特尔的技术支持下，宇视科技推出了全融合智能解决方案UniAI，支持从前端IPC到后台服务器的人工智能，从而为我们的用户提供了性价比更高、投入少以及总拥有成本最低的解决方案。”

目前，基于英特尔Apollo Lake平台，以面向金融、安防等领域为主的云从科技率先在国内发布了首款基于OpenVINO工具包开发的产品，并已开始进行大规模量产。

云从科技项目总监李军表示：“云从面向市场推出了自主研发的产品科技炬眼智能识别相机，这是一款基于英特尔 OpenVINO， 适用于各类综合场景，可组建大型网络商用应用系统的人脸识别智能设备。得益于OpenVINO这款产品可以广泛应用于金融、安防、商业、工业、教育、社区、医疗等各行业应用场景，快速部署人工智能，同时借助英特尔成熟的生态系统，我们可以更卓越地响应客户需求。”

“基于英特尔最新发布的OpenVINO工具包，我们正与英特尔展开合作，以提升AliOS AI使用案例的性能并缩短其开发周期。”阿里巴巴 OS事业部 核心系统研发负责人龙开文表示，“我们对AliOS 互联网汽车道路感知算法部分进行了加速优化，并在短短两周的时间内就把其性能提高了10倍。能取得这样的成果着实令人欣喜。我们将继续保持与英特尔的紧密合作，利用英特尔独一无二的异构AI平台和工具，进一步巩固我们在人工智能和深度学习领域的领先地位。”

英特尔视觉解决方案推动行业业务转型

集成了高级软硬件的英特尔视觉解决方案可在边缘节点（包括摄像头和本地服务器）提供出色的数据处理灵活性、提高数据处理的实时性，并且在云端实现卓越可扩展性，帮助用户实现快速访问边缘数据、高效处理和分析带宽密集型视觉数据、以出色的敏捷性和可管理性将数据快速转化为洞察，这些都将推动下一代人工智能和分析技术的发展，促进强大的深度学习推理功能在各行各业的应用。

英特尔物联网视觉技术集端到端智能和卓越性能于一身，在帮助解决方案提供商和企业利用先进技术推动公司发展的同时，还能帮助改善安全性、运营效率、生产力、医疗水平和生活质量，切实造福社会。

交通监控。采用英特尔FPGA和Movidius VPU的摄像头可捕捉数据，并自动将其发送至下游十字路口系统，帮助交通部门优化交通和做好规划。这些信息可通过车载系统或应用直接传达给司机，帮助他们规划路线。

公共安全。借助使用OpenVINO工具包开发的Myriad VPU和算法，经过训练的深度神经网络现在可利用推理功能通用面部识别分析并识别失踪儿童。采用了这一技术的城市执法机构可在经过训练的数据集匹配到人群中已报告失踪儿童的脸部时，即时收到相关通知。

工业自动化。英特尔视觉解决方案可帮助智能工厂融合OT和IT，重塑工业业务模式和增长战略。生产控制将可自动、流畅运转，缩短上市时间。

机器视觉。借助人工智能增强工业机器视觉，支持更精准的工厂自动化应用。解决方案组合摄像头、电脑和算法，以分析图像和视频，在边缘提供可以用于指导行动的重要信息。

响应式零售。在边缘使用英特尔计算机视觉解决方案的零售商，可以快速识别特定客户或客户行为模式，从而提供个性化的精准营销服务。

运营管理。通过使用基于英特尔架构的计算机视觉解决方案，零售商可简化运营、管理库存、优化供应链和增强推销能力，并帮助他们发掘数据的更高价值。

“当下，由数据驱动的技术正在重塑着我们所处的世界并为我们描绘着未来的无限可能。”英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士指出：“英特尔凭借强大的计算实力和领先的技术优势正推动计算机视觉加速发展，以帮助各行各业的企业化解复杂的数据挑战，将数据转变为行动依据。值得一提的是，中国市场在人工智能和计算机视觉方面的应用处于全球领先位置，我们已经把中国市场的需求信息规划到未来的产品线里。相信在不久的将来，我们会看到更多来自中国市场的智能视觉创新应用。”