英特尔支持多元计算需求和不同应用场景

随着智慧城市、商超、交通、工业互联网等应用场景对视频数据分析的需求激增，AI与视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，将为汽车、互联网、教育等十余个行业的数智化提速赋能。

据麦肯锡预测，全球市场深度学习收入将呈现飞速增长，到2030年，AI有望造就13万亿美元的经济活动。面对广阔的市场机遇，英特尔凭借产品领导力、创新方案推动力、生态构建力“三力齐发”，持续推动智能边缘、AI、5G关键技术转折点的融合创新。

英特尔于线上举办AI计算盒参考设计发布会，推出了全新的“英特尔AI计算盒参考设计”，还发布了“英特尔中国AI生态合作伙伴算法方案集萃”，全面展现了英特尔在视觉技术领域、智能边缘市场卓越的产品组合，更彰显了英特尔携手生态合作伙伴利用视觉技术为各行各业带来的“数智化”变革。

应势而生，应势而为

随着数据不断以指数级速度的增加，将全部数据汇聚到云端处理，以当前的带宽和传输速度都难以满足庞大的数据量要求。因此，如果把部分的数据处理在边缘端发生，就十分的必要。

英特尔公司物联网事业部副总裁、中国区总经理陈伟认为，智能边缘将会是未来一个巨大的转型性技术，而英特尔以丰富的经验与完善的生态能够推动并加速边缘计算或智能边缘的到来。

英特尔公司物联网事业部副总裁、中国区总经理陈伟

“边缘计算的落地，尤其是边缘计算+AI+行业的应用模式，表明只有用贴近真实应用需求的方式，才能让边缘计算在当下数字社会生根发芽。”据陈伟介绍，“英特尔AI计算盒参考设计”，是英特尔在中国本土做的又一次尝试，着力发展能力型合作伙伴，协调生态关系，发挥生态的多边网络效应，协同生态合作伙伴，让生态发挥合力，实现真正的智能边缘进化。

陈伟表示，“英特尔AI计算盒参考设计”是应势而生、应势而为，该平台的正式发布，是英特尔为坚守的深耕者提供的再创造的力量。

支持多元计算需求和不同应用场景

随着边缘计算的初步成熟，AI在边缘场景中的应用和落地也越来越受到各个行业的关注。在智能交通、零售、工业等主流应用场景中，可以看出视频及相应的分析需求也在急速增长。

那么，面对广泛的应用场景，以及快速增长的市场机会，以视觉为主的智能边缘到底有什么样的特点？如何抓住这些特点，帮助我们进行快速应用开发实现商业化的部署和落地呢？

英特尔专家认为，从开发的角度来说，无论场景如何变化，一个计算机视觉或智能计算都可以用一个流水线的方式来表达。在很多落地的应用当中，应用开发商会基于客户场景去灵活地搭建不同的流水线，并使用不同的神经网络，这又对相应的硬件设备提出了灵活、易用、可拓展、成本可优化等诸多要求。

基于这些期望，英特尔推出了AI计算盒参考设计平台。据介绍，“英特尔？AI计算盒参考设计”首先包括了从英特尔凌动、酷睿到至强的CPU，以及基于集显或者独立显卡，或Movidius的VPU或者是FPGA的AI计算加速卡在内的全系列芯片产品组合。在硬件系统上，英特尔还和ODM厂商配合设计了不同整机机箱类型以及不同接口的加速卡。在软件和开发工具上，英特尔提供了包括OpenVINO工具套件、Media SDK、System Studio在内的一系列开发及调优工具。其中，不同算力CPU平台可以作为主控平台，和以OpenVINO工具套件、Media SDK为主的一系列的软件工具是其两大亮点。

总而言之，在软硬件工具组合下，“英特尔AI计算盒参考设计”可以帮助开发人员及客户灵活选择，优化部署，缩短开发时间及成本，支持多元化的计算需求和不同的应用场景。

携手合作伙伴共赢

除了软硬件产品组合和算力外，此次发布会还发布了“英特尔AI生态合作伙伴算法方案集萃”，提供了英特尔15家合作伙伴的60多种算法，全面展现了智能边缘在市场与技术方面的发展趋势，基于英特尔架构的智能边缘平台、算法，以及英特尔与各领域生态伙伴为智慧城市、智慧零售、智慧教育、工业互联网等多元化场景打造的应用实践。英特尔公司物联网销售市场部中国区总监谢青山表示，这是开发“英特尔AI计算盒参考设计”当中非常关键的一部分。

谢青山认为，如何做到宏观层面的效率、成本问题，与细分市场的场景问题相平衡，那就是要各自做好各自擅长的地方。谢青山解释道，“英特尔公司擅长做芯片，擅长做支撑芯片的各种各样的软件开发工具，同时我们也擅长把我们的合作伙伴汇聚在一起，共同解决市场的问题。解决细分市场的问题，由我们各个领域合作伙伴的专家和软硬件工程师、现场工程师共同来解决。”

谢青山表示，发布“英特尔AI计算盒参考设计”最核心的目的，就是希望将算力、算法、生态能够有机结合起来，生态建设是智能边缘得以发展状态的重要因素，英特尔愿与越来越多的合作伙伴共建AI-on-IA生态，共享智能边缘市场机会，共赢AIoT “数智”时代新机遇。
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