为加速工业物联网落地，英特尔迈出迄今为止最重要一步

物联网正沿着从互联到智能，从智能到自主的轨迹演进。其中，“互联”解决了数据的收集，“智能”实现了基于规则的数据处理，“自主”则将实现基于人工智能的自主化管理。而未来的物联网系统，一定是边云协同的系统，云计算和边缘计算将成为支撑物联网发展的两大支柱。

根据IDC的预测，2025年全球物联网连接数预计将增长到270亿个，物联网设备数量将达到1000亿台，到2025年生成的数据中将有75%以上将是在传统的数据中心或云之外创建和处理。预计到2025年，智能边缘总体市场规模将增长到650亿美元以上。

“智能边缘技术，加速了物联网的演进过程，让云边协同扩大价值，从而成就更大的格局。” 英特尔副总裁、物联网事业部中国区总经理陈伟表示，在没有智能边缘技术之前，大量的物联网数据，要么只能在本地处理，要么只能传输到云端进行分析和处理，这意味着数据的保鲜期非常短，会对数据带来的信息把握不够及时，导致数据价值跌落。而智能边缘优化的算力、存储及连接的能力，共同解决了数据保鲜期短的问题，它赋予和数据真正的生命力，让数据在边缘协同中展现出蓬勃的活力和价值。

此外，作为人工智能的最后一公里，智能边缘的崛起，会提供更多的潜在数据，而这些数据也更能优化人工智能的解决方案，更充分的发挥人工智能的作用。

当智能边缘遇见传统工业

目前，越来越多的工业互联网应用将通过软件进行定义和控制，这对提供软硬件功能和工业物联网平台的搭建与推广提出了非常迫切的需求。可以预见的是，当智能边缘与工业领域各细分行业相结合时，将加速人工智能的实际落地与应用创新。

相对于其他的物联网的行业而言，工业是一个既庞杂又碎片化的行业，在工业物联网领域，不能依靠一家企业，一个联盟去推动，而是要和产业界的伙伴们一起通过开放的合作，把市场做大，把产业做大，在存量里占分量是短视的，更长远的解决之道，应该是打造并发展生态圈。

陈伟呼吁产业界的合作伙伴与英特尔携手，一起驱动工业物联网生态的进化，并从理念、结构和实力三个方面加以解释：

• 生态理念在进化。

英特尔希望在持续发展自身技术优势的基础上，更加重视挖掘合作伙伴的差异化的需求，实现共赢。比如合作伙伴的反馈是在提供灵活有效的工业物联网基础上，还能针对每个细分子行业的应用实现平台的差异化，从而满足各类细分子行业下游终端客户的精准需求。当前，英特尔针对工厂、自动化、机器人和预测性维护等不同行业，都提出了定制化的专属方案，用以充分满足差异化需求。

• 生态结构在进化。

陈伟说，英特尔的角色正从一个硬件产品提供商，转变为加速生态创新的倡导者，通过深入了解本地终端用户的需求，以及和英特尔技术的结合点，双方共同设计了许多适合中国国情的解决方案。

• 生态实例的进化。

除了提供强有力的计算能力，英特尔还提供端到端的软硬结合的平台解决方案，携手合作伙伴去整治具体细分行业的痛点。例如在智能工厂中，英特尔通过工业机器人和智能视觉提升整个生产线的效率，打造制造生态中人、机、生产系统之间的协作。

英特尔物联网的最重要一步

面对边缘计算复杂性、总体拥有成本(TCO)、环境条件限制等当前困扰物联网行业的挑战，英特尔日前在2020年英特尔工业物联网大会上，推出包括第11代英特尔酷睿处理器、凌动x6000E系列和奔腾N系列、赛扬J系列在内的一系列产品组合，被视作“迄今为止英特尔面向物联网迈出的最重要一步”。

功能安全、实时性、图形和媒体处理、虚拟化、AI视觉等方面都是当前工业应用中的普遍需求，英特尔亚太区物联网事业部中国区行业销售总监谢青山在接受媒体采访时表示，凌动x6000E系列和第11代酷睿虽然都是基于传统的X86架构，但是专门针对工业场景的特定需求进行了性能增强。因此既具备传统处理器的通用计算能力和图形化能力，也能够满足工业应用中的这些特定需求。 

第11代酷睿处理器采用了英特尔第三代10nm微架构，在CPU、图形/媒体/显示、人工智能和深度学习性能有全面突破，算力更强。这款处理器也是近期发布的客户端处理器的优化版本，针对高速处理、计算机视觉、低延迟计算等关键物联网应用需求进行了优化。与第8代酷睿处理器相比，单线程性能可提升23%，多线程性能可提升19%，显卡性能可提升高达2.95倍。双视频解码器可以1080p 30帧/秒的速度同时处理多达40个视频流，可输出最多4路4K或2路8K视频。人工智能和深度学习推理可运行于96个图像处理单元(INT8)，或运行于集成了VNNI指令集的CPU。在英特尔时序协调计算(TCC)技术和时间敏感网络(TSN)技术的支持下，这款处理器能够提供满足多种应用场景需求的实时计算性能，例如在工业领域构建关键任务控制系统(PLC、机器人等)、工业PC、人机交互界面等，也可用于零售、银行、酒店服务业、医疗健康、智慧城市等领域。

凌动x6000E系列和奔腾N系列、赛扬J系列是英特尔首批针对物联网增强的处理器平台，主要应用领域包括工业、运输、医疗健康、零售与服务业，实时性和效率更强，3D显卡性能表现可达上一代的2倍。之所以强化视觉处理性能，英特尔方面表示，主要原因在于出于对可靠性、产品尺寸、安装环境等方面的考虑，集成式视觉在现代工业领域形成了非常广泛的应用。 

此外，新产品系列还配置了专用实时减负引擎、可支持带内带外远程设备管理的英特尔可编程服务引擎、增强I/O和更多储存选择，同时还集成了2.5GbE时间敏感网络。目前产品均支持4Kp60分辨率，最多可同时在三个显示屏上运行。此外，产品还配置了英特尔安全岛，结合内置的基于硬件的安全措施，充分满足物联网严苛的功能安全(FuSa)要求。

结合这两款最新处理器，英特尔还提供工业边缘洞见软件包(EIS)，它可以跨工业物联网生产环境中的各类硬件节点，加速工作负载和应用的开发与部署，并支持几乎实时的事件驱动型控制。结合OpenVINO工具套件分发版，能够支持高性能推理，实现机器视觉缺陷实时检测、设备维护、质量控制和安全监控等工作负载。此外，还有工业边缘控制平台(ECS)，可在虚拟化和容器化环境中为独立流程用例提供实时控制。

加速落地中国

“新基建”和疫情导致信息化建设在工业行业里越来越受到重视，尤其是伴随着机器视觉和人工智能的引入，业界对通过技术手段来解决传统应用中的痛点抱有极高的期望。

“中国的工业市场有两个和全球市场不太一样的地方：一是我们有大量的中小企业，他们的信息化建设程度是参差不齐的；二是我们整个工业行业和门类，以及覆盖的广度要远远超过世界其他单一的国家或者是地区。从这个角度来讲，要求英特尔的产品必须能够更广泛的适配各种行业的需求。”谢青山说。

因此，在这样的大前提下，英特尔需要做两件事：一是无论哪种硬件架构(CPU、VPU、GPU、FPGA)，都能够以最便捷的形式满足不同工业现场应用的需求。并同时兼顾共性和特性需求，在此基础上增加工业化特点，使得用户在面对一些特殊场景需求时也可以获得解决方案。二是将软件和硬件加以区分。换句话说，就是充分考虑引入人工智能后软件平台的复用性，不要和特定硬件平台做过多绑定。

谢青山表示，尽管目前还没有任何一家企业能够通过提供一套完整的端到端解决方案去适配所有企业，但他认为可以通过高算力来解决边缘侧的痛点，在故障检测、系统维护预测等方面引入机器视觉和人工智能就是典型应用。同时，采取以边缘计算产业联盟(ECC)为代表的合作模式，将芯片制造商、ODM、OEM、ISV、SI等聚合在一起，共同推动边缘计算的发展。