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英特尔如何做工业互联网

2019-03-01 15:41 · 稿源:雷锋网

英特尔 (3)

图片版权所属:站长之家

雷锋网消息,近日,由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、中国通信学会联合主办的 2019 工业互联网峰会在北京成功举行。本次峰会的主题是“智联赋能,融通创新”,相关各界代表共聚北京,探讨有关工业互联网方面的热点话题。

在本届峰会上,Intel发表了题为“边缘计算+人工智能,助力工业互联网”的主题演讲,展示了Intel在工业互联网领域的技术进展及产业应用,详细介绍了Intel如何借助其领先的边缘计算与人工智能技术帮助合作伙伴解决实际问题,推动我国工业互联网发展。

会后,雷锋网同Intel物联网事业部中国区首席技术官张宇,以及工业互联网业务和战略客户总监尚勇,就Intel工业互联网业务的发展状况进行了交流对话。

工业互联网离不开生态

从工业互联网这个名词来看,分为“工业”和“联网”两个部分。工业是定义一个场景,联网是带来一个技术,即将联网技术应用到工业这个场景里。

众所周知,工业领域的场景极其复杂,工业互联网想要发展,需要在两个方面下功夫,一是如何从场景中抽象出共性的功能,这是未来工业互联网平台能否在国内普及非常重要的路径;二是商业模式,整个工业互联网的商业路径一定要形成闭环,如果产业链合作伙伴不能给到终端用户量化收益的价值展示,这个闭环就很难形成,而这是目前工业互联网平台的薄弱环节。

据雷锋网(公众号:雷锋网)观察,在工业升级改造领域,中国有“中国制造2025”计划,美国有工业互联网,欧洲也提出了“工业4.0”概念。纵观国内生产状况,很少真正看到4. 0 的企业,现在很多企业的实际水平仍处于工业3.0、2. 0 甚至1. 0 阶段。

张宇分析称,这些早期阶段中存在很多挑战:其一是他们的设备比较老,没有相应的接口提供设备状态;其二是有数据接口,但企业没有相应提取能力,如果要通过机器的生产厂商提供的话需要额外购买服务;其三是产线上的设备来自不同的生产厂商,他们之间没有互联互通。

作为上游芯片及服务供应商,Intel认为目前工业互联网在价值方向上已经比较清楚,且无论是构建什么样的工业互联网都需要芯片。尚勇表示,Intel希望通过芯片和互联网技术,以及一些开放的标准化解决方案,来推动数据收集、数据分析的解决方案更快的落地。

同时,随着工业互联网的迅猛发展,网络带宽已逐渐无法满足海量数据的流通,因此边缘计算被越来越多的采用。

不过,边缘端只能处理局部数据,无法形成系统认知,因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息融合。“边缘计算是互联网发展的趋势,云计算在工业互联网中有重要角色,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑互联网的两大支柱。”张宇说。

通用平台解决碎片化问题

中国是世界上唯一拥有全部 525 个制造业门类的工业大国,然而这也带来了一个现实问题,即国内的工业发展水平参差不齐,不同门类所需要的方案也千差万别。

针对工业互联网领域的碎片化问题,Intel的解决思路是尽量考虑到产品和方案的可复制性,使其惠及更多不同行业的用户。张宇表示,一方面Intel积极参与标准组织、开源社区合作,共同构建针对共性问题的开源解决方案,以便能被更广的受众应用集成到方案中去;另一方面,提供完整的从底层芯片到上层软件的相关产品,帮助行业用户解决实际问题。

据介绍,在技术应用上,Intel结合自身芯片优势,在芯片、板卡以及软件工具等方面推出解决方案,包括视觉加速芯片、支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理的软件开发包等,而在软件方面,Intel也在一直跟踪如网络压缩等前沿的AI技术,还可提供垂直领域使用场景的参考案例,帮助开发者快速构建应用。

以视觉领域为例,网络硬盘录像机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,Intel发布了基于Intel Movidius Myriad X视觉处理器和Arria10 FPGA的视觉加速器产品系列。其中Movidius方案能够在一块板卡上集成 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。

同时为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发,Intel还发布了OpenVINO工具包,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Intel平台中轻松实现边缘到云的异构执行。

张宇强调,工业互联网的发展离不开完整生态的构建。目前,Intel同全球工业物联网联盟、开放互联基金会、开放雾计算联盟、边缘计算产业联盟以及工业互联网产业联盟等联盟组织开展紧密合作,将产业链上下游的合作伙伴整合在一个平台,共同探讨解决方案。

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