行业互联网|英特尔构建智能边缘技术能力助力工业互联网向高阶迈进｜WAIC2020
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重庆的一家铝合金压铸厂里 ， 刚刚出产的新品正有序地排放在生产线上 ， 等待着出厂前的质量把关 。 不同于过往传统工厂里“生产线上质检忙”的景象 ， 这家采用了智能边缘计算新平台的工厂 ， 通过计算机视觉和人工智能将边缘数据转换为业务洞察力 ， 代替了人工质检 ， 将缺陷的漏检率 ， 误检率降低了80% 。
这样的景象 ， 在现代化的智能工厂里已越来越普遍 。 今年4月 ， 工业互联网产业联盟与中国信息通信研究院发布的《工业智能白皮书》中指出 ， 工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化 ， 工业智能是工业互联网释放赋能价值的关键要素 。
我们正处于第四次工业革命浪潮中 ， 也正处于自2020开始新一轮的人工智能高潮中 ， 人工智能与工业互联网的结合 ， 推动了智能制造的发展 。 智能边缘 ， 将加速助力工业互联网向更高阶段发展 。
工业互联网领域的“摩尔定律”
在刚刚结束的2020 WAIC世界人工智能大会上 ， 英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇 ， 对工业物联网的三个发展阶段做了一个有趣的比喻 。
“我们认为工业互联网的发展将经历‘互联’、‘智能系统’、‘自主系统’三个阶段 ， 我们把这三个阶段比喻成‘工业互联网领域的摩尔定律’ 。 在‘互联阶段’ ， 我们利用各种有线、无线的技术 ， 将数据汇总到数据中心或者是边缘计算的节点 ， 这是发展的基础 。 在‘智能系统阶段’ ， 系统将能够利用各种时间制定的规则 ， 对数据进行处理、过滤 ， 从中发现一些异常信息并及时报警 。 在‘自主系统阶段’ ， 我们利用人工智能的技术以及IT（信息技术）、OT（运营技术）融合的技术 ， 实现系统的自主化管理、学习及调整 。 这将是工业互联网发展的最高阶段 。 ”张宇表示 ， “人工智能技术将在‘智能系统阶段’和‘自主系统阶段’发挥重要的作用 。 ”
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英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇在2020 WAIC上发表主题演讲
人工智能运用于边缘的技术挑战
据IDC预测 ， 到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理 。 这其中又有大量数据需要利用人工智能技术来处理 。 然而将人工智能运用于边缘 ， 还面临着数据量大、低延迟、高性能功耗比、应用碎片化和开发成本高等技术方面的挑战 。
以智能工厂为例 ， 智能工厂一天可产生万亿字节量级的数据 ， 对响应时间的要求已经达到了毫秒级 。 处理如此庞大的数据量 ， 需要大量的算力支撑 ， 大量的数据需要在边缘进行处理 。
其次 ， 边缘设备很多是嵌入式设备 ， 以智能工业摄像机为例 ， 其整机功耗大概只有10-15瓦 ， 其中能够分给人工智能加速芯片的功耗只有两瓦 ， 这对芯片提出了更高的性能功耗比要求 。
此外 ， 工业互联网还是一个碎片化的市场 。 不同的行业 ， 不同的工厂 ， 对应用提出了不同的要求 。 因此算法和应用的开发往往需要定制化 。 这就造成了软件开发的成本在总体成本中所占的比重越来越高 。
对此 ， 张宇指出：工业互联网本质上是一个“边云协同”的端到端的系统 。 这个系统里很大一部分数据需要利用人工智能的技术来进行处理 。 而人工智能技术的落地与普及需要科技的不断创新 。
两大科技要素、全能组合拳
实现“从云到端”的智能化部署
推动本次人工智能发展的有两大科技要素：不断提升的算力和大量可训练的数据 。 以超算为例 ， 在“摩尔定律”的推动下 ， 目前超级计算机每秒钟浮点运算的峰值速度与上世纪90年代相比 ， 提升了150万倍；在数据方面 ， 如今在ImageNet里包含了超过1400万张经过标注的图片 ， 可帮助开发人员进行深度训练；而在存储方面 ， 与上世纪90年代仅有1兆的磁盘相比 ， 当下普通移动硬盘已具备上T的容量 ， 存储能力提升超过100万倍 。
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