关于英特尔物联网的价值分析和介绍

从保障整个城市的安全建设，到快速识别和分类复杂的医疗影像数据，英特尔正在加速实现物联网的价值。

伴随着数十亿的互联事物以呈指数增长的速度生成的海量数据，物联网（IoT）和人工智能（AI）正在通过不断融合引领着一个关键的转型的发生——通过边缘计算的进行处理和分析的数据越来越多。实际上，IDC预测，在2020年，物联网设备中生成的所有数据中，有45%的数据将在网络边缘或附近被存储、处理、分析并起作用。

身处海量数据持续爆炸之中，若想保持竞争优势、把握人工智能与物联网交融带来的机会，就需要边缘计算拥有更好的性能同时更加智能。借助高性能计算与人工智能的技术，企业能够通过边缘计算获取、处理和分析数据，从而实现近乎实时的业务洞察。

内置深度学习功能的全新第二代英特尔至强可扩展处理器，可为下一代以数据为驱动的物联网边缘平台带来卓越的性能和人工智能能力。第二代英特尔至强可扩展处理器可为诸如语音识别、目标检测、图像分类等深度学习推理的工作负载显著提升高达14倍的性能。当其与英特尔分布式OpenVINO工具包结合使用时，开发人员可以简化深度学习的应用部署，并优化边缘深度学习推理应用程序的性能。

看到这些新技术可以满足不同市场的特殊需求，这着实是一件令人兴奋的事情。智慧城市、工业制造商、医疗保健供应商、学校、银行和零售商都可以通过推动增长、提升洞察力的方法中获益。凭借着基于人工智能的物联网工作负载的能力，第二代英特尔至强可扩展处理器能够实现：

★保障整个城市的安全；

★对复杂的医疗影像数据进行快速识别和分类；

★实现线下零售店的库存管理与顾客分布热力图的绘制；

★推动工业机器人视觉的发展；

★打造个性化零售购物体验和无障碍结账系统；

★加速制造业中的缺陷检测应用。

正如我所展望的未来一样，实现在物联网的网络边缘集成人工智能与智能视觉技术的发展前景，现在正刚刚起步。

西门子医疗系统有限公司（SiemensHealthineers）正致力于为放射科医生实现加速心脏MRI成像的工作，就是一个很好的例子。每年预计有1800万人，即平均每分钟有34人由于心血管疾病而导致死亡，死亡人数约占全球死亡总数的三分之一。心血管疾病的流行现状，导致了放射科医生的工作负荷——每天有上百次研究、工作日的工时超过12个小时——持续大幅度增加，这种情况对放射科医生来说是家常便饭。第二代英特尔至强可扩展处理器，助力放射科医生优化心脏MRI分割模型，让西门子医疗系统有限公司能够满足健康和生命科学行业中日益增长的数据密集型人工智能的应用需求。

无论是通过整合工作负载，还是深度学习推理，都需要边缘的强大处理性能和智力，从而在当下海量数据持续爆炸的大环境中把握新的机会、形成竞争优势。您仅仅需要一个集成的CPU和英特尔分布式OpenVINO工具包优化的AI工作负载，便可以获得更好的内置深度学习推理功能，加速部署和降低总体成本。