2020年中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)突破2萬億人民幣，并成為催生戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要基礎平臺，具有廣闊的發(fā)展前景，也為整個信息產(chǎn)業(yè)找到增長的第二曲線提供了契機。在物聯(lián)網(wǎng)解決方案尤其是物聯(lián)網(wǎng)芯片方面，英特爾一直有所耕耘。2014年，該公司聯(lián)合騰訊推出軟件硬件一體化智能家庭網(wǎng)關解決方案，而最近在銀川舉辦的“慧見智及萬物”的英特爾物聯(lián)網(wǎng)大會，也釋出了更多信息。
邊緣計算-拉開序幕
此次大會的最大亮點在于引入邊緣計算層，從傳統(tǒng)意義上講物聯(lián)網(wǎng)是指通過信息傳感設備，按約定的協(xié)議將任何物體與網(wǎng)絡相連接，使萬物都能通過互聯(lián)網(wǎng)進行信息交換和通信的功能。這種模式下物聯(lián)網(wǎng)終端一般僅僅作為感知層的延伸，覆蓋的業(yè)務場景非常有限，因此英特爾選擇在邊緣計算層“落子”，使邊緣層融入到感知層和傳輸層之間，以充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)終端的能力。
目前物聯(lián)網(wǎng)方案的落地主要面臨以下兩方面的挑戰(zhàn)：一是物聯(lián)網(wǎng)終端的通訊標準尚未建立，系統(tǒng)之間無法互聯(lián)互通，導致物聯(lián)網(wǎng)體系智能化、一體化程度低，影響用戶體驗;二是物聯(lián)網(wǎng)終端的安全認證機制不健全，產(chǎn)品安全方面有待改善。而邊緣計算層則可解決這兩大痛點。
邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。因此在引入邊緣計算層之后，很多物聯(lián)網(wǎng)應用在給予更快響應的同時，也更加安全可靠。此次英特爾提供的邊緣計算方案是從軟到硬的全棧方案，最大亮點是以芯片半導體為基礎，以視頻技術為核心，打造一棧式全鏈路的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，更有利于物聯(lián)網(wǎng)解決方案向著體系化與智能化方向演進。
深入場景-蓄勢待發(fā)
邊緣計算層的繁榮發(fā)展也反哺了物聯(lián)網(wǎng)終端的功能，之前物聯(lián)網(wǎng)的終端多數(shù)僅配備RFID的射頻模塊，但物聯(lián)網(wǎng)應用場景的不斷擴展，讓單純的感知無法適應潮流。而物聯(lián)網(wǎng)終端的升級，離不開芯片的支持。從凌動、酷睿、至強等處理器家族，到FPGA、Movidus VPU等推理加速產(chǎn)品，英特爾具有較多的產(chǎn)品矩陣。
在終端算力大發(fā)展的背景下，物聯(lián)網(wǎng)終端及邊緣計算節(jié)點目前已經(jīng)與工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、零售等應用場景的各個環(huán)節(jié)深度融合，大幅提高了生產(chǎn)效率與用戶體驗。在智能物流方面，英特爾的解決方案具有一定前瞻性，以金融業(yè)為例，該行業(yè)的主要痛點在于難以將資金流、信息流和物流三者結(jié)合，而隨著英特爾從端、邊緣到云的全棧式物聯(lián)網(wǎng)解決方案的推出，將物流鏈、信息鏈與資金鏈相結(jié)合的方案已經(jīng)比較成熟，這在未來很可能會使產(chǎn)業(yè)金融的融資模式迎來巨大發(fā)展。
從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的歷史經(jīng)驗來看，蘋果、谷歌以良好的技術生態(tài)為契機，為后來的產(chǎn)業(yè)大爆發(fā)打好基礎。那么本輪物聯(lián)網(wǎng)浪潮也是同樣，建立完整的生態(tài)鏈將是各路物聯(lián)網(wǎng)英雄比拼的關鍵，不過和之前移動互聯(lián)入口為王的邏輯不盡相同，物聯(lián)網(wǎng)的要求是全棧全鏈無死角的解決方案，否則這個生態(tài)就建不起來。
目前英特爾的物聯(lián)網(wǎng)技術已經(jīng)深入較多行業(yè)，相信未來很快就會形成以物聯(lián)網(wǎng)技術為核心的生態(tài)圈。而在生態(tài)建設方面，英特爾選擇了以視頻為核心作為突破口，高密度計算、計算機視覺和人工智能運用、復雜計算層次結(jié)構，是物聯(lián)網(wǎng)視頻的三大主要技術，也是推動物聯(lián)網(wǎng)技術邊界的根本動能。
OpenVINO的物聯(lián)網(wǎng)視頻生態(tài)圈-全面爆發(fā)
視頻可以說是物聯(lián)網(wǎng)+生態(tài)形成的關鍵環(huán)節(jié)，我們看到很多像“云養(yǎng)豬”“云旅游”等新興項目其實都是物聯(lián)網(wǎng)+視頻的產(chǎn)物。以“云農(nóng)場”項目為例，目前很多生態(tài)大棚中通過物聯(lián)網(wǎng)技術實時采集溫室內(nèi)溫度、濕度信號以及光照、土壤溫度、二氧化碳濃度、葉面濕度、露點溫度等環(huán)境參數(shù)，自動開啟或者關閉指定設備。并根據(jù)實際需求，隨時進行處理，為物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)綜合生態(tài)信息自動監(jiān)測、對環(huán)境進行自動控制和智能化管理提供科學依據(jù)。云農(nóng)場的農(nóng)場主，用手機就能隨時隨地了解動物及養(yǎng)殖場周邊的各項指標參數(shù)，并通過視頻以及“豬臉識別”的方式掌握豬寶寶們的動態(tài)，參與現(xiàn)實版“開心農(nóng)場”的運營。而這一切的核心就是視頻技術，英特爾以視頻為切入口打造物聯(lián)網(wǎng)+視頻的生態(tài)圈。
但物聯(lián)網(wǎng)視頻生態(tài)能夠串聯(lián)全局上下游的工具卻很稀缺，雖然目前市面上各種如Tensorflow、Pytorch人工智能的訓練框架種類很多，使用它們進行視頻模型的訓練效果也不錯。但當完成模型訓練上線部署時，用戶往往就會發(fā)現(xiàn)還需要一款給力的工具，將整個視頻模型的全生命周期串聯(lián)起來。比如模型性能是否滿足線上要求，模型如何嵌入到原有工程系統(tǒng)，推理線程的并發(fā)路數(shù)是否滿足等等疑難問題都需要決策，而視頻模型的訓練算法總在不停的變化，能夠?qū)τ谝曨l模型進行全棧式管理的工具目前是稀缺的。而OpenVINO恰恰就是解決這個痛點的神器。
OpenVINO是英特爾推出的一款全面的工具套件，包括圖片處理工具包OpenCV，視頻處理工具包Media SDK，用于快速部署應用和解決方案，支持計算機視覺的CNN網(wǎng)絡結(jié)構超過150余種。同時OpenVINO可以兼容各種開源框架訓練好的模型，擁有算法模型上線部署的各種能力，只要掌握了該工具，你可以輕松的將預訓練模型簡單快捷的部署上線，并進行隨時隨地的動態(tài)調(diào)整。
目前物聯(lián)網(wǎng)的理念和相關技術產(chǎn)品已經(jīng)廣泛滲透到社會經(jīng)濟民生的各個領域，在越來越多的行業(yè)創(chuàng)新中發(fā)揮關鍵作用。物聯(lián)網(wǎng)憑借與新一代信息技術的深度集成和綜合應用，在推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、推動增效節(jié)能等方面正發(fā)揮重要的作用，在英特爾物聯(lián)網(wǎng)尤其是物聯(lián)網(wǎng)+視頻解決方案推出后，筆者相信未來一個以物聯(lián)網(wǎng)技術為核心的生態(tài)即將建立。
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