AI的最後一公里，如何找到邊緣智慧的最佳平衡點
隨著 5G 等網路基礎設施與應用的不斷完善，邊緣計算終端效能的不斷強化，數十億移動和物聯網裝置連線到網際網路，在網路邊緣生成數以億計的資料位元組。Gartner 預測，到 2022 年，超過 80% 的企業物聯網專案將包含人工智慧元件。
各行各業在數字化轉型的過程中，都會在最合適的平衡點上，進行智慧邊緣的部署。來自於智慧製造、交通、零售、能源以及智慧城市等各方面的行業需求，與百億級的聯網裝置疊加後，更將成為推動邊緣智慧市場爆發的巨大源泉。
伴隨著各種智慧邊緣裝置的部署，人們開始關注智慧邊緣技術的落地，以及如何解決行業痛點。在這個過程中，如何讓邊緣更智慧，又透過什麼方式讓智慧部署到行業“最後一公里”？
邊緣智慧
旺盛需求VS供給碎片化
隨著越來越多的物聯網裝置在各個行業場景加速部署，邊緣智慧的重要性日益凸顯，數字化、智慧化持續加速，AI演算法的執行也正在從雲端下沉到邊緣節點。然而，如今的邊緣智慧，無論是需求還是供給，都存在碎片化嚴重的問題。在很多細分領域，尚未出現一個可以滿足定製需求的參照。
比如，在智慧零售領域，網際網路使電商行業發展迅猛，對線下零售產生巨大沖擊。面對挑戰，零售門店尋求透過數字化、智慧化轉型來積極應對。但在實踐中，囿於線下門店IT基礎薄弱，數字化經驗缺乏等現狀，要實施數字化變革，面臨著多方面的挑戰。比如，如何在保護使用者已有投資的前提下，達成高效能、高可用的資料和AI能力覆蓋？面對零售行業複雜場景，如何提供有針對性、可進行場景學習的識別AI演算法，保證較高的準確率？
還有，在智慧交通領域，即使只在收費這一場景中，也需要識別大型客車、貨車及專項作業車輛等車輛在型號、核載質量、軸型等方面廣泛的差異。如何更及時、精準地發現交通違法違規行為也是一個重要挑戰。
再比如，在智慧社群建設中， AI+影片分析具有重要意義，但對於智慧社群的新建使用者，或是從傳統社群向智慧社群轉型的使用者而言，智慧影片分析系統的部署並非一蹴而就，面臨著如何利舊，可能因為網路問題導致服務不穩定或中斷以及傳統方案在應用靈活性、成本、擴充套件性等方面存在著一定的瓶頸等種種難題。
雖然邊緣智慧市場看起來非常巨大，但如今智慧邊緣計算技術多應用於技術門檻要求相對簡單的場景，針對技術門檻相對較高的大場景應用較少。在各個細分領域，目前也尚未出現一個公認的參照體系，以滿足不同行業的定製需求。甚至往往需要反向操作，即用不同的解決方案，去測試該體系是否合適。在智慧交通、智慧社群等大型應用場景中，使用該方式進行嘗試，出現了成本高、資源浪費等問題。
以生態建設滿足
定製化軟體演算法需求
“全球市場正處於最具活力的時代。企業目前面臨的挑戰錯綜複雜且相互關聯，而成功的關鍵取決於企業快速採用和最大化利用領先技術和基礎設施的能力”。英特爾CEO帕特·基辛格在2022年英特爾On產業創新峰會（Intel Vision）上如此表示。
企業數字化轉型迫切需要快速採用領先的邊緣智慧技術和能力，但在邊緣人工智慧精準落地的需求下，如何滿足定製化的軟體演算法需求成為制約落地的一個重要環節。
針對此，英特爾認為生態建設是邊緣人工智慧得以發展壯大的重要因素。邊緣人工智慧的真正生命力體現在具體行業的落地上，由於不同行業與應用場景對於演算法有著不同的需求，活躍的 ISV 生態將有助於快速開發出面向不同場景的軟體與演算法，加速邊緣人工智慧在行業的落地。
軟體和演算法是推動邊緣人工智慧產業發展的關鍵力量，而ISV 可以實現不同應用場景的軟體及演算法的快速定製化和場景化。在 AI 邊緣計算的整個產業鏈條上，ISV 可以加速整個產品定義、演算法研發及 AIoT 整體解決方案的落地速度，起到 AI 邊緣計算的提速和催化作用。
面向邊緣人工智慧應用場景，英特爾提供了基於英特爾架構的邊緣人工智慧解決方案。該解決方案包括廣泛的軟硬體組合，具備高效能、低功耗和高可用性等優勢，可以支援ISV 在其上高效執行邊緣人工智慧軟體與演算法，推動邊緣人工智慧快速落地。
同時，英特爾持續推動智慧邊緣、AI、5G等關鍵技術的融合創新，推出“英特爾AI計算盒參考設計”， 其搭配了一系列軟硬體的組合，可針對邊緣計算來高效幫助開發人員及客戶靈活選擇，最佳化部署，縮短開發時間及成本，支援多元的計算需求和不同的應用場景。
應用持續落地
推動行業發展
邊緣人工智慧的行業發展最終要體現在邊緣人工智慧應用的持續落地。
近年來，邊緣人工智慧技術與傳統行業經營模式及業務流程產生了實質性融合，催生了在多個行業的應用落地。得益於技術創新和產業成熟度的不斷提升，特別是在 ISV 的積極推動下，邊緣人工智慧已經在諸多行業領域得到了廣泛的實踐。從市場規模、對於邊緣人工智慧的需求度、產業活躍度、政策支援力度和場景清晰度等方面來綜合評估，目前零售、製造及教育、交通等行業是邊緣人工智慧產業成熟度相對較高的幾個行業。
為幫助ISV（獨立軟體開發商）、ODM/OEM（原始設計製造商/原始裝置製造商）和SI（系統整合商）等合作伙伴針對多樣化的邊緣場景構建高可用的智慧影片分析方案，英特爾以英特爾酷睿處理器、OpenVINO工具套件以及英特爾MediaSDK等先進軟硬體產品和技術為抓手，推出英特爾影片AI計算盒。
針對不同合作伙伴的自身特點，英特爾影片AI計算盒從不同層面提供能充分展示其各自優勢的平臺。在產品設計層面，可幫助ODM廠商快速搭建高可用的邊緣AI影片分析平臺；在演算法層面，可幫助ISV 廠商實現對不同應用場景軟體及演算法的快速定製和場景化，進而加速產品定義、演算法研發及邊緣 AIoT 能力的構建；而對於OEM 與 SI 廠商，則可以藉助 AI Box 對軟硬體與演算法的高度整合，為各行業提供高效能、高可用的整體解決方案， 加速智慧邊緣應用精準落地。
在英特爾看來，只有採用貼近真實應用需求的方式，才能讓邊緣計算在當下數字社會生根發芽，併為各行各業帶來真正的“數智化”變革動力。英特爾尤為重視與能力型合作伙伴攜手，構建多點協同、廣泛互聯的生態協作模式，充分發揮生態帶來的多邊網路效應，與合作伙伴合力實現邊緣AI影片分析市場的快速演進。
基於影片AI計算盒的概念設計，英特爾與與不同型別的合作伙伴一起，在智慧社群、智慧零售、智慧交通、智慧支付、智慧VDD、智慧白板以及智慧會議等數十個場景中，構建起一系列面向垂直領域的端到端解決方案。圍繞影片AI計算盒提供的軟硬體基礎能力，合作伙伴可以為終端使用者提供從高密度影片流編解碼、多路顯示/拼接、AI推理，直至儲存以及雲邊協同等可端到端交付的全流程工作負載。
為了幫助零售門店充分挖掘資料價值，實現基於使用者洞察的智慧零售，領先的數字科技方案提供商開域秉承“門店數字化+AI能力構建+經營資料分析”的核心理念，以英特爾影片AI計算盒為核心，推出“雲邊端”架構的解決方案，幫助使用者更快、更好地完成全鏈路資料能力覆蓋和 AI 能力建設，推進零售行業“新基建”。現在，開域零售門店數字化解決方案已在國內外大量使用者處得到了實踐部署。
智慧社群對於人工智慧有著旺盛的需求，也是一個能夠實現規模化發展、可複製性強的場景。趨視科技推出了基於英特爾架構的神圖智安智慧社群解決方案。該解決方案包括搭載了英特爾至強可擴充套件處理器/英特爾酷睿處理器的智慧影片分析系統，為使用者提供高效能、高擴充套件性、高穩定性、且具有出色價效比的人工智慧分析產品，有助於讓更多使用者感受到人工智慧技術帶來的高效工作模式及全新生活體驗。
在智慧交通領域，英特爾擁有面向不同應用場景的雲到端解決方案，能夠為合作伙伴在智慧交通等各個領域的發展提供創新技術支援。比如，為了滿足高速公路聯網收費、重點車輛監管以及智慧物流管理的需求，卓視智通在雲圖睿視的 AI 計算盒基礎之上，推出了小神瞳收費車型識別管理方案。能夠高效、準確地識別車型等重要資訊，確保交通安全，提高通行效率，從而形成安全、高效和環保的智慧交通系統。
在數字化技術創新的驅動下，邊緣 AI 的技術與產業生態將更趨於完善與成熟，支援面向具體場景進行深度定製的邊緣 AI 平臺將得到更多使用者的青睞，成為部署邊緣 AI 系統的主要選擇。同時，邊緣AI演算法也將迎來新一輪的進化。英特爾一直秉持開放共贏的生態理念，專注於推動生態系統的發展進化。目前，英特爾正在攜手ISV和SI等合作伙伴加速邊緣 AI 在各個行業中的實踐落地，在每一個行業服務上，找準智慧邊緣部署的最佳平衡點，加速釋放邊緣 AI 在行業的巨大應用價值。
