编者按:物联网应用是碎片化的,通用技术需要与各个具体行业应用结合,芯片厂商需要与合作伙伴共同完成。2019年10月,英特尔在厦门举办了以“识微见远”为主题的“2019英特尔物联网峰会”,介绍了英特尔物联网业务的落地策略。
答:以高性能计算、边缘赋能、视觉(视频)推理为支柱,将通用、无缝的软件和开发者体验贯穿其中,不断拓展生态合作,提供行业整体解决方案,并以此推动一个又一个激动人心的物联网创新实践。
从2018年开始,英特尔物联网事业部聚焦在机器学习、计算机视觉、AI应用,围绕零售、工业、智慧城市及视觉、交通、公共部门、教育、医疗、汽车、金融九大细分领域。
答:视觉计算技术和摄像头创建数据的能力将会发挥催化剂的作用。计算机视觉与AI推理的结合,这种应用就是“杀手级应用”。
为此,英特尔提供了一个共同的软件框架OpenVINO,使生态链合作伙伴能更加高效、快速的创新,我们叫做计算机视觉的民主化、普及化。
答:有几个因素,一个就是行业的大小,这是很重要的。第二,英特尔的产品是不是适合这个产业的应用,能不能直接带来生产力的提高。第三,我们在中国有个很重要的切身体会,就是政府和政策的推动十分重要,尤其涉及基础设施建设或者是教育、医疗等行业。
答:第一,中国市场的创新速度是惊人的快,第二,中国市场规模非常庞大且很具有潜力。所以从创新的速度以及市场规模来看,中国是英特尔做物联网事业的一块最理想的土壤和市场。
“物联网从过去近十年的历史看,我们大家都认为物联网就是生产力,它的推广真正能够直接影响到企业的生产能力。”
答:英特尔最强的竞争力不单单是产品,更多的是生态的整合和生态的成型和发展。
答:针对垂直行业,英特尔看重的是提供通用性/平台性或是横向的解决方案,这中间还包括我们强调的计算机视觉,包括OpenVINO,以及边缘的推理等横向的平台性技术。
另外,英特尔很关注的是跟每一个开发者垂直社区的互动联系,最终到软件开发和实际应用开发层面依赖于开发者的群体,正是他们帮助英特尔把边缘推理及机器视觉应用开发出来并且进行落地。这也是怎么回事英特尔积极推出新的工具包括像OpenVINO、AI、边缘推理,以及计算机视觉方面的工具、开发者的软件。
答:首先是非常碎片化,要搭建一个解决方案应用到很多工厂里去的话,会遇到非常大的挑战。
同时我们现在看国内制造成本,不管是人力还是物流等都在提高,所以没时间去等待这些解决方案的成熟才使用。怎样跟企业能够尽早地合作?我经常讲一个例子,企业的COO(首席运营官)、CIO(首席信息官)都要能够意识到应用物联网的重要性,使他们尽快把这个解决方案能够测试,真正把它使用到生产线年前基于IT(信息技术)的技术,把IT和OT(操作技术)融合做到几乎极致了,但今天还是有很多机会没有彻底抓到。
答:中国是一个制造大国,而中国现在的技术还基本停留在局部,例如停留在一条生产线的所有的环节上。
这些基础工作还要求我们和庞大的生态合作伙伴携手,以及工厂本身要有很好的通过实践不断递进的技术循环,还需要一个发展过程。英特尔对于工业应用是非常有信心的,无论是机器视觉、运动控制,以及工作负载整合、产线控制,还有在此基础之上再建立边缘的云,以及5G技术导入,形成智能化更人性的工厂,⋯⋯这些一定是未来的前景。
所以技术导入方面,例如机器视觉还是用在产线里局部的地方,尤其以质量检验为中心。关于产线控制/PLC,即一条生产线有各种控制单元,由分立的微小系统构成,这样会造成产线局部的僵化,而要做出调整很复杂。回到英特尔技术平台上面,通过虚拟化整合,可以把生产线控制端通过虚拟化和负载均衡使性能极大提高,对产线柔性化有很大的支撑。
技术还不断在演进,英特尔的技术平台上未来会加入工业工厂中最重要的时间敏感性的要求,真正覆盖到生产控制中的运动及控制部分。
无人超市等数字化渗透的程度如何?答:从营业收入方面来看,2018年中国已超越了美国,成为第一大消费者市场。在这方面看到比较有鲜明的趋势:1)中国花了钱的人技术的感兴趣程度是很突出的;2)他们盼望能享有更好的体验,包括在零售、教育、餐厅等方面,他们追求更好的客户体验,这就是为什么过去几年英特尔把注意力转到中国市场。
英特尔做得更多的业务是为商业伙伴赋能,即更多的是2B(面向商家)的应用,帮助零售商伙伴、银行、餐厅等,让他们能实现更多技术上的突破。通过2B的环境再去2C(面向消费者)。
“消费者才是我们一切业务来源的根本。我们业务发展或者拓宽的重要目的都是要满足那群消费的人的愿景和希望。”
智能零售行业这一年来的新动向是什么?答:消费者才是我们一切业务来源的根本,而且我们业务发展或者拓宽的重要目的都是要满足那群消费的人的愿景和希望。所以整体看来,消费者日渐希望能达到一个无缝的、平缓的以及仍然能保持高效运作的商业效率。
而且能够正常的看到消费者对于消费预期的变化。例如传统上消费者是跟公司实体进行商业的合作,但是现在消费的人更看重的是自己的一些良好的商业体验,例如线上购物。
除了在消费者一端有需求的改变,另外对于商家,尤其是在库存方面,商家也面临一些难题,特别是在精准库存方面。据统计,库存的精准率大概只有60%,这给商家带来了很大的麻烦和损失。
例如,一家传统的生鲜店如果要精准掌握库存和消费的人采购了什么商品。就要用很多摄像头来监督每一个货架和每一个消费行为,要部署非常多的摄像头,例如部署400个摄像头,如果这400个摄像头每个都需要跟一个单一的计算机做处理的线个机器要在一起工作,处理数据十分艰难。面对这样的挑战,我们大家都希望尽可能用集中的高性能CPU/服务器,只需要几台来做这种负载统一管理,或者叫负载均衡,把所有400个摄像头数据放在一起做处理,来提升处理效率。
答:现在中国家庭对于教育的重视程度很高,这带来了对技术需求的急迫性和渴望性。在教育场景,英特尔所做的并不是给每位教师或学生提供一台电脑,或是通过一些视频数据设备来优化教育的质量和体验,更多的是希望能够通过人工智能把教育视频或教育材料能够真正个性化地运用到每一个学生身上。例如通过人工智能的技术,来让老师精确了解到学生的进度,使得老师提供的教学内容和每位学生的学习进度能够保持一致。
另外家长有这样的需求,他们盼望从学校或者从某个渠道收到压缩视频包,这样做才能够看到自己的孩子在学校里互动的状况。在实际场景中,我们应该有这样一些软硬件录像下来,能够把每位学生个体这样的视频影像再分别私下发给各自的家长。
在教育的人工智能软件和硬件的提供方面,英特尔的一些商业伙伴可提供此类教育系统。
当然,中国的教育部也在做非常多的尝试,希望可以在各省市或者各地实施或者推出统一的标准。
(注:本文来源于科技期刊《电子科技类产品世界》2019年第11期第1页,欢迎您写论文时引用,并标注明确出处。)
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