英特尔构建智能边缘技术能力,助力工业互联网向高阶迈进|WAIC 2020

重庆的一家铝合金压铸厂里,刚刚出产的新品正有序地排放在生产线上,等待着出厂前的质量把关。不同于过往传统工厂里“生产线上质检忙”的景象,这家采用了智能边缘计算新平台的工厂,通过计算机视觉人工智能将边缘数据转换为业务洞察力,代替了人工质检,将缺陷的漏检率,误检率降低了80%。

这样的景象,在现代化的智能工厂里已越来越普遍。今年4月,工业互联网产业联盟与中国信息通信研究院发布的《工业智能白皮书》中指出,工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化,工业智能是工业互联网释放赋能价值的关键要素。

我们正处于第四次工业革命浪潮中,也正处于自2020开始新一轮的人工智能高潮中,人工智能与工业互联网的结合,推动了智能制造的发展。智能边缘,将加速助力工业互联网向更高阶段发展。

工业互联网领域的“摩尔定律”

在刚刚结束的2020 WAIC世界人工智能大会上,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,对工业物联网的三个发展阶段做了一个有趣的比喻。

“我们认为工业互联网的发展将经历‘互联’‘智能系统’‘自主系统’三个阶段,我们把这三个阶段比喻成‘工业互联网领域的摩尔定律’。在‘互联阶段’,我们利用各种有线、无线的技术,将数据汇总到数据中心或者是边缘计算的节点,这是发展的基础。在‘智能系统阶段’,系统将能够利用各种时间制定的规则,对数据进行处理、过滤,从中发现一些异常信息并及时报警。在‘自主系统阶段’,我们利用人工智能的技术以及IT(信息技术)、OT(运营技术)融合的技术,实现系统的自主化管理、学习及调整。这将是工业互联网发展的最高阶段。”张宇表示,“人工智能技术将在‘智能系统阶段’和‘自主系统阶段’发挥重要的作用。”

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在2020 WAIC上发表主题演讲

人工智能运用于边缘的技术挑战

据IDC预测,到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。这其中又有大量数据需要利用人工智能技术来处理。然而将人工智能运用于边缘,还面临着数据量大、低延迟、高性能功耗比、应用碎片化和开发成本高等技术方面的挑战。

以智能工厂为例,智能工厂一天可产生万亿字节量级的数据,对响应时间的要求已经达到了毫秒级。处理如此庞大的数据量,需要大量的算力支撑,大量的数据需要在边缘进行处理。

其次,边缘设备很

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