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英特尔谈工业物联网:从边缘到云 提供全栈式解决方案|五大联赛下注

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本文摘要:1965年,英特尔创始人之一戈登摩尔明确提出了愤慨世界的摩尔定律;半个世纪后,英特尔物联网揭示了摩尔定律的一个新含义:——连接性、智能性和自主性,仅限于物联网的所有领域,包括工业物联网。

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在卷积神经网络中构造卷积层,只需要加速连通层和转录函数。张宇回应说,在实际应用中,Myriad X需要很好地满足功耗的拒绝,其计算能力不足以满足处理所有高清视频的市场需求。与低功耗芯片相比,工业领域的网络硬盘录像机(NVR)和视频服务器对计算能力的拒绝更高,对拒绝的功耗也更高。

针对这一市场需求,英特尔宣布,英特尔视觉加速器产品系列——基于英特尔Movidius Myriad X视觉技术处理器和高性能英特尔Arria10 FPGA。除了一系列硬件产品的覆盖范围,英特尔还获得了面向开发者的OpenVINO Toolkit,帮助他们开展机器视觉和深度自学的研发。

就像物联网的摩尔定律一样,英特尔在上述一套全栈解决方案的基础上,专注于这三个方面,所以英特尔以“边缘计算人工智能”来理解工业领域,消除了大型工厂和中小型制造企业在信息化和自动化转型过程中的困难。随着英特尔物联网摩尔定律(连接、智能、自治)的发展,许多企业在实际过程中仍然存在许多问题。比如互联能力严重不足。

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设备类型多,私下约定,标准简单多样;数据分析能力碎片化——缺乏价值应用和深度集成都是英特尔实际研究中看到的问题。但张宇回应称,英特尔通过一些对外开放的标准化解决方案推出了数据采集和数据分析的解决方案。除了推广物联网摩尔定律,张宇还从三个方面回应了英特尔的关注:一是视频技术的全面支持;第二,有针对性的人工智能加速器;第三,开发虚拟化技术和适当的软件工具,帮助合作伙伴更慢地构建基于阻抗集成的新解决方案。

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工业物联网实践经验:部署后,如何利用物联网技术提高产品质量和产量,是大型工厂在部署过程中面临的核心问题之一
作为回应,英特尔的联合国合作伙伴在汽车产业链、电子和纺织等行业构建了基于边缘云协作的计算平台,并将机器学习和深度自学习技术应用于工厂产品质量检测。实际应用结果表明,与人工操作相比,效率提高了至少5倍,产品缺失类型的检测亲和力也提高到100%。另一个不利的考验是,中国有许多产值不到1000万元的中小制造企业。

面对这些中小型工厂,工业互联网的应用和普及更具挑战性。这类工厂缺乏IT基础设施,缺乏完善的生产管理流程,缺乏有效的管理手段来监督工人和操作人员。

面对这一问题,英特尔带领合作伙伴销售了一款基于可视化AI的无创、易于部署的工业物联网方案,成功构建了此类小厂产能的动态管理和预测,有效提高了工人的工作效率。目前,该方案已经在江苏、浙江、上海、广东等地部署运行。张宇回应称,未来英特尔不会与合作伙伴合作,构建基于客户场景的人工智能解决方案,帮助客户解决实际问题,开发满足国内市场用户市场需求的技术和解决方案,从而帮助中国工业互联网行业发展。

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