打造中国工业互联网平台，英特尔边云协同计算如何从技术角度赋能？

　　工业互联网概念最早来自于德国，主要通过软、硬技术打造智能工厂，提高机器的生产效率。我国工业互联网更具多元化特征，主要通过工业互联网平台的方式，汇聚协作企业、产品、用户等产业链资源，打造数据驱动的生态运营能力。尽管，我国工业互联网平台建设还处于刚起步的阶段，但是已经有多领先技术走在时代前沿，以英特尔代表的处于产业链重要位置的企业，已经基于自己在芯片、物联网、人工智能、云计算、边缘计算等方面的优势，打造出全栈解决方案。

　　其实，不管是德国的工业互联网，还是美国的“工业4.0”，亦或是中国制造2025，本质上都是工业与互联网技术的结合，通过数据收集、数据分析等实现升级再造。而我国制造业的水平和发达国家相比，还有一定的差距，并且发展水平参差不齐，很多企业还处于3.0、2.0甚至是1.0的阶段，很少能看到真正的4.0的企业。

　　大体来看，我国制造业企业主要面临两大挑战：一是设备比较老旧，不能更好地收集数据，没有数据接口;另一种挑战是，即使有数据接口，但是生产企业没有购买相应的服务，或者生产线上的设备以及MES系统、整个工厂的管理系统，来自不同厂商，没有做到互联互通。

　　▲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

　　“英特尔的工业互联网战略是，以用户应用场景为中心，比如：安防、零售、工业、交通、教育、医疗等领域，打造直击用户痛点的解决方案。”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， 英特尔的工业互联网解决方案能帮助合作伙伴解决实际问题，以标准化的解决方案进行数据收集和分析，从整体上推动我国工业互联网的发展。

　　凭借边缘计算和人工智能技术，结合芯片、板卡以及软件工具等，英特尔的全栈解决方案更受用户青睐。英特尔的工业互联网解决方案，包括三款主打产品，分别是：Movidius Myriad X视觉加速芯片、可扩展的人工智能加速解决方案和OpenVINO 深度学习部署工具套件 。

　　Movidius Myriad X于2018年发布，是一个面积仅有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，Myriad X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® Movidius Myriad X视觉技术处理器和高性能英特尔® Arria® 10 FPGA。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Movidius Myriad X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。

　　而OpenVINO工具包，主要是用来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。

　　为了应对工业互联网碎片化需求，英特尔还打出组合拳。首先，英特尔尽量考虑实际操作的可复制性，所有的解决方案、产品尽可能多地惠及不同用户。其次，英特尔和一些标准组织合作，共同制定行业标准。英特尔和开源社区合作，共同构建一些有针对性的开源解决方案。其三，英特尔提供相应的硬件、软件产品，提供一种类似于中间件的服务能力。OpenVINO，实际上是对计算机视觉处理加速的函数库，在这个库里面包含人工智能的一些模型，也包括一些传统计算机视觉经过优化的库，其实也是一个中间件角色。开发者或者一些系统集成商可以在OpenVINO的基础上，针对不同的垂直行业的要求，开发属于自己的千变万化的应用。

　　值得一提的是，工业互联网平台并不是一个重型架构，必须要有完整的云平台、边缘平台、传感器平台等。一些大型企业，可能会系统地构建工业数字化、智能化转型的商业模型，甚至有些大厂会构建自己的工业物联网平台，部署自己的私有云;但是一些中小企业会基于实际业务需求，去实现自动化生产。比如：很多环节还依赖于人眼进行质量检测，他们更希望通过自动化手段提速。这就带来了技术方面的要求，包括芯片的算力、可靠性以及与软件相关的功能等。中国拥有60%至70%的中小企业，正处于高速发展阶段。可以预测：未来三到五年，，中国工业互联网领域会迎来爆发式增长。

（编辑：源码网）

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