工业智能化如何提速 对话英特尔张宇博士 (工业智能化如何影响生态福利绩效)
TrendForce预测显示，边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率超过30%的速度增长。而思科预测，三分之一的数据流量会完全绕过中心，下沉至城域，更靠近边缘。
目前，随着AI技术的发展，能够进一步激发工业AI潜能和下游产业价值的边缘计算正在更多领域显现出它的重要性。
英特尔中国区物联网事业部首席工程师及首席技术官张宇博士表示：
而在具体产业应用过程中，英特尔也将战略聚焦到了智能边缘，并寻求其在工业智能化领域的更多可能。
据了解，英特尔中国区物联网事业部是为工业企业的数字化转型提供技术、产品以及相应的生态，并推动智能边缘（IntelligentEdge）在工业领域的落地。他们不仅提供了用于计算的处理器产品、软硬件的产品组合，也与更多合作伙伴一起推动新的解决方案的研发和推广。
雷锋网近期采访了英特尔，了解到他们的智能边缘技术在工业制造领域的产品布局，以及在“新基建”的布局，对于工业智能化的最新观察等。目前，他们正从软、硬件以及生态等多方面推动“智能边缘X工业”，推动工业智能化的发展。
英特尔的“智能边缘X工业”
众所周知，工业领域的细分行业和需求场景众多，这就意味着该领域的企业有很多发力的方向，同时也给他们落地多场景解决方案带来了挑战。
那么智能边缘是什么？
据了解，智能边缘计算提出了一种新模式：利用云大规模进行安全配置、部署和管理边缘设备，并根据边缘设备类型和场景进行智能分配，让物联网的每个边缘设备都具备数据采集、分析计算、通信、以及最重要的智能，实现智能在云和边缘设备间的流动。
2019年初，百度发布了两款智能边缘硬件，它们分别是百度与英特尔合作推出的百度云智能边缘AI盒子BIE-AI-BOX，以及与恩智浦（NXP）联合发布的百度云智能边缘AI开发板BIE-AI-BOARD。
对于 智能边缘这种“正在快速崛起”的技术，英特尔作为产业链更上游的企业，他们的 “智能边缘X工业”都有哪些核心产品？
雷锋网了解到，在硬件方面，英特尔提供了各种不同的硬件架构来承载人工智能的负荷，包括传统的CPU、人工智能加速芯片VPU，还包括CPU里集成显卡的GPU、FPGA这些产品。他们的合作伙伴利用英特尔的处理器以及人工智能的视觉加速引擎，比如Movidius VPU来实现在边缘侧的视频处理，利用人工智能的方法对视频处理，实现物体的自动检测和自动识别。
“在软件方面，英特尔的软件工具可以帮助开发人员更方便地利用英特尔所提供的硬件芯片，把他们的人工智能应用快速的部署到最终的平台之上。”张宇表示：
目前，他们可以支持像CPU、GPU、FPGA和VPU这样不同的硬件平台，其合作伙伴利用英特尔所提供的这些硬件、软件的产品和解决方案来开发他们人工智能的应用。
从边缘计算到边缘智能，从『中国制造』到『中国智造』，人工智能技术是怎样影响着产业的变革？
转型升级的关键燃料：人工智能新基建
整体而言，近些年我国在人工智能、5G、边缘计算等技术助力下，工业智能化的进程不断提速。
基于工业系统全面感知、高效处理的基础，人工智能在工业领域的精准决策和动态优化等方面发挥重要作用。
而5G技术的低延时、高通量特点能保证海量工业数据的实时回传，同时，其网络切片技术能够有效满足不同工业场景的连接需求；边缘计算，通过在靠近工业现场的网络边缘侧运行处理、分析等操作，更好地满足制造业敏捷连接、实时优化等关键需求......
疫情中，一部分信息化、智能化程度较高的企业率先实现了复工复产，甚至在疫情期间达到“停工(人)不停产”这种模式。比如宝钢在上海宝山基地的冷轧热镀锌车间，多年来通过利用工业互联网进行数字化、网络化、智能化改造，实现了不需多人值守24小时运转的“黑灯工厂”，保证了疫情期间的高效生产。
今年3月4日，中共中央政治局常务委员会召开会议时指出，加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，以及加快AI、5G网络、工业互联网等新型基础设施建设进度。
对于新基建，英特尔是如何看的？他们又有哪些布局？
“新基建是正当时提出的政策，之前国家历史上也推出了很多促进经济发展的政策，都得到了非常好的效果。新基建现在以工业为例，从互联到智能这样的数字化转型，就是在正确的恰当的时间点提出了一个非常适宜的政策方针。”张宇表示：
雷锋网了解到，比如人工智能新基建的落地实现，不仅仅是算力的提升，背后还包含了在数据的存储、数据传输方面的能力提升。而英特尔一直认为对整个基础架构的提升是综合的要求，包括计算能力、存储能力、通信能力，不仅仅是硬件，也包括很多软件。英特尔的产品实际上涵盖了从前端到后端的全产业链，包括基础的计算芯片、存储芯片、通信芯片，包括5G构建过程中，在5G基站里他们在全球做了很多5G的测试，用到了很多基于英特尔芯片所构建的解决方案。
整体来讲，英特尔能够从端到端、从硬件到软件，并从智能边缘（IntelligentEdge）的层面，全方位地支持新基建的构建。
据 Markets 报告预计，2025 年人工智能制造市场规模将达 172 亿美元， 预测期 (2018-2025 年 ) 内的年复合增长率为 49.5%。埃森哲在比较了人工智能对我国各个行业部门增加值增速的影响，预计到 2035 年，制造业因人工智能的应用其增加值增速可以提高 2.0% 左右，是所有产业部门中提高幅度最大的。
现阶段，工业人工智能技术在原本的应用边界上还在继续拓展。那么对更大范围的工业智能化，英特尔是如何考虑的？
工业制造是我国国民经济的主导，当前国内的制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段。
据今年4月工业互联网产业联盟（AII）发布的《工业智能白皮书》，其本质是通用人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用。
此外，从人工智能概念诞生至今，工业智能共历经了萌芽期、渗透期和发展期三个发展阶段。
首先，萌芽期为上世纪八十年代开始，基于规则的专家系统时代。
90年代至21世纪初是渗透期，是基于统计的传统机器学习时代。该时期统计学派、机器学习和神经网络等概念盛行，人工智能基于传统机器学习/模式识别系统等统计学方法能够解决机理相对模糊的问题。
最后是本世纪初至今的基于复杂计算的深度学习时代，该时期称为发展期。这一时期基于数据驱动的优化与决策、深度视觉质量检测；工业知识图谱解决全局性、行业性问题；人机协作等智能工业机器人蓬勃发展并广泛应用。
“工业智能化是一个很大的话题。”张宇表示：
那么，工业智能化的实现，需要从哪些角度去发力？
雷锋网了解到，生产智能化和自动化的实现，需要从政策、研究、相应的产业开发这三个维度来共同推进。具体情况为：
英特尔作为产业链更上游的企业，他的“智能边缘X工业”的战略会成为 工业智能化进程中的『杀手锏』吗？
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