边缘计算正在迎来它的高光时刻。
自从进入信息时代以后，越来越多的智能终端设备、越来越快的网络传输速度和越来越广的网络覆盖面都对云端的存储和计算能力提出了更高的要求，这些要求很大程度上推动了计算力向边缘侧的下沉。作为工业互联网领域引进的新技术，边缘计算通过将计算、存储、网络、通信等资源下沉到网络边缘，近距离地为应用提供边缘智能服务，满足工业互联网环境下智能接入、实时通信等关键需求，可以有效降低网络开销和系统资源消耗，是实现智能、绿色通信的关键。
“边缘计算将成为下一个十年的巨大机遇，放眼全球市场，边缘计算机遇无限，蕴含着高达4450亿美元的市场机会。”英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti在不久前举办的英特尔2023网络与边缘产业高层峰会上表示。
如Sachin Katti所说，最近几年来，在人工智能等技术的推动之下，越来越多的企业正通过在边缘采用人工智能处理数据的形式，来加速对其业务进行数字化和智能化转型。例如智能教育、视频会议、智能制造、智慧城市、智慧医疗等领域，都在依靠人工智能来解决这些根本性的挑战，而这些场景也是边缘计算最能够释放潜力的场景。
软硬结合 解锁边缘计算无限潜力
作为一家为全球网络节点与终端提供基础计算平台的供应商，英特尔很早就看到了边缘计算的无限潜力，并成为全球最早一批入局该市场的玩家，并一直致力于在网路与边缘领域加速算网融合、推进数智转型。
具体来说，英特尔在边缘市场的策略是硬件与软件相结合，“一方面英特尔会提供大量的硬件选择，比如CPU、加速器、GPU等，达到一流的性能，同时在软件方面，我们希望在应用的时候可以降低复杂性，让他们的运营更加简化和精简，并且和整个生态系统的合作伙伴一起合作。”Sachin Katti总结道。
与大多数人的第一印象相同，硬件历来都是英特尔的强项所在，多年以来英特尔一直在持续推出从云网络到移动和电信网络、从托管边缘到网络边缘再到本地边缘的软件定义的、可编程软硬件产品组合，例如具备更多内核、更快内存的第13代英特尔酷睿处理器，由于其具备时间协调计算(TCC) 和时间敏感网络(TSN)功能，可广泛适用于机器人和沉浸式视频墙等实时计算密集型边缘用例；而英特尔凌动x7000E系列、英特尔酷睿i3处理器和英特尔处理器N系列可以为边缘本机应用程序提供更节能的性能，适用于零售标牌、自助服务终端、销售点系统、便携式医疗成像设备及办公自动化设备等用例；除此之外，还有针对高性能、低时延网络和边缘工作负载进行优化的英特尔第四代英特尔至强可扩展处理器和针对网络基础设施推出的计算加速平台IPU等等。
不过，对客户而言，仅仅靠硬件去获得边缘价值是比较困难的，因此英特尔在交付给客户硬件的同时，也相应的会给客户交付所需要的软件，从而希望通过这样的一整套基础设施，让客户可以更加容易的部署硬件和管理硬件。
这其中，OpenVINO是最具代表性的软件工具之一，在今年，英特尔发布了功能更加强大的全新英特尔OpenVINO 2023.0版本。该版本提供了面向生成式人工智能的更广泛模型支持，其中就包括对Stable Diffusion的支持。
“这一两年来，业界看到了大模型的无限潜力，但大模型以后会朝哪个方向走，在哪些行业会落地，都是需要进一步探索的问题，英特尔认为，大模型的落地要和行业结合起来，要通过针对性的大模型去解决行业里有针对性的一些问题。硬件方面，英特尔面向大模型训练的加速器Gaudi2、通用CPU处理器专用的对显卡都能满足人工智能对算力的需求，为了实现模型在不同平台上的迁移和部署，今年的OpenVINO新版本增加了对大模型的支持，目前已经可以在我们的酷睿处理器平台，第四代至强可扩展处理器平台以及我们的独立显卡上运用OpenVINO去实现Stable Diffusion模型的推理了。”在谈到OpenVINO为何增加对大模型的支持时，英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官、英特尔高级首席AI工程师张宇如此表示。
深入行业 软件定义工业解决方案架构破解制造业难题
如果说软硬件结合是英特尔面向边缘市场的神兵利器，那么深入行业则是英特尔边缘计算战略方向上的重要一环，拿制造业来说，供应链中断、劳动力短缺、客户需求的快速变化等因素加剧了数据驱动技术的需求，而这些挑战都可以通过软件定义工业解决方案的架构创新来加以解决。
“我们已经看到了信息技术和运营技术的融合这一全球趋势。这种融合非常重要，因为它能够实现自发组织的和灵活的生产流程、自我感知的生产系统、软件定义的工业系统和协作机器，并支持工人之间的互联。未来工厂的愿景是标准化连接、确定性控制、先进计算和人工智能的结合。上述的这种融合使我们能整合更接近其需求的功能，提高硬件的利用率，同时最大限度地减少特定功能集所需的设备数量。”英特尔公司网络与边缘解决方案事业部副总裁、工业解决方案业务总经理Christine Boles在接受采访时表示。
事实上，从2017年以来，英特尔就一直在开发软件定义的工业解决方案。英特尔在当时对其进行了架构设计，开发了原型，并创建了有价值的软件组件，从而推动整个行业采用软件定义架构，而如今越来越火热的人工智能、分析、机器学习和机器人流程自动化，则进一步推动了智能、决策和生产力的发展，最终加速边缘智能的发展。
不过对边缘计算本身而言，其自带的碎片化属性让其在制造业的应用也面临着一些困难，对此Christine Boles认为，开放式平台是解决边缘计算碎片化问题的一个重要举措。“标准平台的采用可以极大解决碎片化的问题，这其中既包括硬件也包括软件，硬件方面，英特尔的本地团队提供了参考设计工业边缘节点IEN。在软件方面，英特尔也将致力于在英特尔处理器上运行标准化的软件平台以及应用程序。例如工业边缘控制软件平台ECI，它可以在标准处理器平台上以虚拟化的方式运行实时的边缘计算，然后进行自动化的分析和控制这些应用程序。”
除了应用场景的碎片化之外，由碎片化衍生而来的另一个问题是，目前大部分边缘计算在制造业的应用都集中在类似缺陷检测、预测性维护等小场景上，而制造业本身的终极目标则是智能制造这样的大场景，因此在从小场景到大场景的过渡过程中，也势必会面临一些问题。所以除了边缘计算本身之外，还需要通过人工智能实现低延时的反应，并将这些信息上传到云端，通过云计算进行系统性的分析和理解。英特尔开放平台可以同时进行云计算和边缘计算，这也是英特尔能够为客户提供的优势之一。
“工业本身就有着碎片化的特点，这一点在中国尤为突出，在整个工业体系中，感知层和控制层包含了工业制造领域最基础的一些负载和应用场景，在这一层中，英特尔会寻找一些具有共同点的典型工业负载，针对这些负载需求，利用英特尔的算力、网络技术、软件技术等，以x86的解决方案赋能客户，但工业体系的未来实际上是无人工厂，这意味着所有的设备生产系统都能自主化的运行和操作，这实际上就是一个从端到云的整体垂直架构，涵盖了OT、IT等多种负载，这时候就需要更多的从边缘到云，结合网络通讯的一整套技术融合体系，也就是我们所说的OT、IT乃至CT、DT技术的融合，最终实现智能制造的产业升级。”英特尔中国工业解决方案业务负责人李岩表示。
生态为先 英特尔携手客户推动行业数智化升级
在提供全栈式产品组合，深入行业了解需求的基础之上，英特尔还通过多年来与客户的深入交流，构建了一个强大而广泛的生态系统，并与众多包括中国企业在内的生态伙伴携手推动千行百业的数智化转型。
根据英特尔网络与边缘事业部中国区行业销售总监谢青山的说法，人工智能技术虽然推动了新一轮的算力升级，但在边缘侧，具体的需求与系统侧和云端还是有着比较明显的不同，具体来说，英特尔更加看重的客户需求是随着场景而变化的，因为在边缘侧需要考虑功耗、成本、反应时间等一系列问题，所以并不是算力越强越好。
这也使得英特尔和不同行业的客户都展开了广泛而深入的合作，例如在5G转往的垂直应用方面，京信网络就在英特尔的赋能之下，为智慧矿山、、智慧校园、能源等场景提供适配行业目标的5G专网。京信网络系统股份有限公司部门总监区洋表示，之所以选择英特尔作为自己在边缘计算方面的合作伙伴，除了英特尔平台具备非常好的软件兼容性之外，更重要的原因是英特尔的算力可以满足5G通信网络的计算和云化要求。
而在智慧城市建设方面，专注于视频行业多年的中维世纪也与英特尔在边缘计算和边缘人工智能分析方面有着广泛的合作，包括边缘服务器、一体机和边缘计算盒子等等。“视频行业涉及到大量数据的运算需求，从视频的监录、视频的存储、视频的解码显示再到视频的智能分析，每个环节都对算力有着很高的需求，英特尔的产品在这些方面有着先天的优势，对我们来说，可以只用一个CPU或一台设备，去完成从监录到智能分析的所有业务，这是英特尔的一个巨大优势。”中维世纪科技有限公司高级副总裁王正彬总结道。
不但如此，在医疗领域，英特尔与众多行业伙伴合作来优化超声扫描性能。借助oneAPI、OpenVINO和酷睿处理器，可大幅简化产前超声检查等工作流程，以及在能源领域，与相关行业伙伴合作，专注于电力数字化转型技术创新，推动以更加清洁能源消费为导向的新基建建设等等。
毫无疑问的是，凭借在时延、安全等方面的优势，边缘计算已成为科技界炙手可热的热门领域，在可预见的未来，不难想象边缘计算技术会和终端设备、云计算进行深度的融合，共同在工业互联网、车联网、智慧城市等领域发挥作用。而英特尔也正在凭借自己的全栈式产品、深入行业的解决方案，以及广泛的生态圈，推动整个数字世界朝着数智转型的方向前行。
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