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英特爾發(fā)力邊緣計算,并試圖打造一個物聯(lián)網(wǎng)時代的摩爾定律

物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)已成為行業(yè)共識,預(yù)計到2020年,物聯(lián)網(wǎng)將提供百億計的連接和萬億級的商業(yè)價值,這是遠(yuǎn)超我們現(xiàn)有的智能設(shè)備連接量,計算力和數(shù)據(jù)為根本的推動力。
 
在近年來關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的會議和演講中,邊緣計算的概念經(jīng)常被提起,最主要的原因就是物聯(lián)網(wǎng)通常被認(rèn)為是邊緣計算架構(gòu)得以普及的關(guān)鍵,用來實現(xiàn)更快的實時分析,降低管理,分析和存儲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的成本。
 
產(chǎn)業(yè)鏈上游的公司對這種大環(huán)境帶來的變化最為敏感,去年11月,以華為、英特爾、中國科學(xué)院沈陽自動化研究所為代表的公司和機(jī)構(gòu)還專門成立邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,來搭建邊緣計算產(chǎn)業(yè)合作平臺。
 
作為一直以來都將物聯(lián)網(wǎng)視為公司重大戰(zhàn)略方向的英特爾,也在聯(lián)盟之中廣結(jié)伙伴,嘗試著不同垂直領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,企圖在物聯(lián)網(wǎng)時代扮演更重要的角色。
 
英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士認(rèn)為,物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可以分成三個階段,即從「互聯(lián)」走向「智能」,從「智能」再走向「自治」,并將這個過程形象地比喻成“物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的摩爾定律”。
 
數(shù)據(jù)驅(qū)動未來,數(shù)據(jù)又來自邊緣
 
物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程中,邊緣智能正在越來越起到關(guān)鍵的作用。
 
去年,AlphaGo利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)的技術(shù)打敗了人類的棋手,類似的很多人工智能應(yīng)用在一些邊緣智能的場景里已經(jīng)逐漸找到落地的方式,畢竟世界上大多數(shù)革命性創(chuàng)新都始于邊緣。
 
邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),就近提供邊緣側(cè)的計算,滿足實時、安全、隱私等方面的需求,讓物聯(lián)網(wǎng)的每個邊緣設(shè)備都具備數(shù)據(jù)采集、分析計算,通信,以及最重要的智能。
 
如同人工智能一樣,邊緣計算的發(fā)展同樣離不開數(shù)據(jù),在未來任何我們所面臨的問題都可以轉(zhuǎn)化為某種程度上的數(shù)據(jù)問題,這個過程中需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,而當(dāng)下的萬物智能互聯(lián)時代,數(shù)據(jù)量的產(chǎn)生速度超出了一般人的想象。
 
以智能攝像頭為例,一個智能攝像頭的分辨率正在從1080P向4K方向轉(zhuǎn)化,每個攝像頭一天所采集到的數(shù)據(jù)的數(shù)量可以從100GB向200GB發(fā)展。談到未來的自動駕駛,今后的每一輛車都將內(nèi)置各種各樣的數(shù)據(jù)傳感器,這些傳感器同時工作一天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將超過4TB。
 
一方面,數(shù)據(jù)的數(shù)量在以遠(yuǎn)超過我們預(yù)期的指數(shù)級速度增長,另一方面數(shù)據(jù)的類型也變得越來越多樣化。以前我們拿到的數(shù)據(jù)很多都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),可以通過簡單的關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)和管理,但今后會面臨越來越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),它對計算模式提出了新的要求。
 
物聯(lián)網(wǎng)時代面臨的海量數(shù)據(jù)需要更敏捷地連接、更有效地數(shù)據(jù)處理,同時要有更好地數(shù)據(jù)保護(hù)。這是正是邊緣計算所具備的優(yōu)勢,邊緣計算能夠有效的降低對帶寬的要求,提供及時的響應(yīng),并且對數(shù)據(jù)的隱私提供保護(hù)。
 
邊緣計算與云計算的關(guān)系
 
我們現(xiàn)在所處的互聯(lián)網(wǎng)時代中,很少聽到邊緣計算的概念,更多被提到的則是我們耳熟能詳?shù)脑朴嬎?。因為互?lián)網(wǎng)的技術(shù)本質(zhì)就是通過云計算平臺來實現(xiàn)用戶在隨時隨地按需訪問自己所需要的資源的過程,云計算能夠幫助實現(xiàn)資源的共享。
 
云計算適合非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,而邊緣計算則主要完成實時、短周期數(shù)據(jù)的分析,更適合本地業(yè)務(wù)的實時處理與執(zhí)行,二者在計算架構(gòu)上看似矛盾,但他們之間會是互相替代的關(guān)系嗎?
 
在英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士看來,“我們在強(qiáng)調(diào)邊緣計算,并不是說邊緣計算將代替云計算。我們認(rèn)為邊緣計算和云計算二者之間是很好的互補。原因非常簡單,我們知道邊緣計算所處理的數(shù)據(jù)是個局部的數(shù)據(jù),并不能形成對于全局的認(rèn)知。這些認(rèn)知的形成還是需要一個云計算的平臺,在后端對各種不同的邊緣采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融會貫通。”
 
張宇博士舉了一個智能交通方面的例子,智能攝像頭通過智能方法能夠識別出各種車輛的車型、顏色、車牌,但是只能得到當(dāng)前的信息,并不能知道這輛車在此刻的前后時間內(nèi)的信息,也就是說不能完整了解行車軌跡,如果要形成車輛的完整軌跡,還是需要有云計算平臺的支持。
 
雖然人工智能到現(xiàn)在已經(jīng)取得了非常大的突破,但是人工智能同樣還面臨著很多的挑戰(zhàn)。最大的一個挑戰(zhàn)就是,現(xiàn)在人工智能在進(jìn)行處理的時候,還需要消耗非常大量的資源,包括計算資源,也包括存儲資源。
 
英特爾的所宣稱的物聯(lián)網(wǎng)概念,其實是一個“端到端”的系統(tǒng),將其分成邊緣和后端平臺兩部分,中間通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。邊緣部分包含數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)關(guān)及數(shù)據(jù)處理等等模塊。而在后端完成的是數(shù)據(jù)的處理機(jī)設(shè)備的遠(yuǎn)程管理。
 
由此來看,邊緣計算其實是云計算架構(gòu)的一個延伸,它是去承載一部分云計算因為網(wǎng)絡(luò)帶寬或者后端存儲有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)或者成本壓力的情況下提出的一個新的計算架構(gòu)。我們應(yīng)避免用割裂的眼光去看待二者的關(guān)系,因為它們獨立存在是沒有意義的。
 
邊緣計算強(qiáng)調(diào)垂直行業(yè)應(yīng)用
 
眾所周知,英特爾做物聯(lián)網(wǎng)解決方案目前還是以X86架構(gòu)通用處理器為核心的技術(shù)平臺,但隨著邊緣計算所承載的業(yè)務(wù)、范圍變得更豐富、多元化,英特爾已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了單一處理器很難承載不同類型的計算工作負(fù)載或者業(yè)務(wù)類型。
 
張宇博士認(rèn)為,“邊緣計算不僅僅承載了在邊緣節(jié)點將傳感器數(shù)據(jù)作采集、匯總或傳輸。邊緣節(jié)點的計算可以變得更有效率,并不是單一設(shè)備有能力承載的,需要一個工作負(fù)載整合的概念,把不同的數(shù)據(jù)類型整合在一個計算平臺上,然后由這個計算平臺預(yù)處理很多數(shù)據(jù),使這些數(shù)據(jù)變得更有價值。”
 
也就是說,邊緣的節(jié)點可能只是一個中間環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),然后使這個數(shù)據(jù)進(jìn)一步傳送到云端,和云端協(xié)同形成整體的端到端的解決方案。而要想證明這個過程,只有通過具體的垂直行業(yè)應(yīng)用來驗證它。
 
具體而言,英特爾目前分別在安防監(jiān)控、車載交通、零售和工業(yè)這四個大的行業(yè)進(jìn)行了一系列落地的探索。
 
在安防領(lǐng)域。英特爾結(jié)合了Altera在FPGA的產(chǎn)品線和Movidius的產(chǎn)品線,與國內(nèi)???、大華這樣的廠商合作,在前端攝像機(jī)這端比以往更容易承載更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析,比如說人、車、物的檢測和分類,通過對于深度學(xué)習(xí)在這些芯片上的應(yīng)用可以使這些檢測的算法更精確,使這些算法的落地變得更有效率。
 
在車載這領(lǐng)域。英特爾正在把原先在車內(nèi)的一些分立式的功能模塊,組合在通用計算平臺上。這個計算平臺現(xiàn)在使用的是Apollo Lake SoC,它是凌動產(chǎn)品中最新的處理器,在認(rèn)證上面除了提供底層的部件和操作系統(tǒng)包括Linux和安卓的支持,也提供一些虛擬化技術(shù)。
 
在零售領(lǐng)域。除了傳統(tǒng)在POS或者數(shù)字標(biāo)牌、智能零售終端之外,最先落地的場景則是無人店帶來的商業(yè)模式、商業(yè)機(jī)會的思考。據(jù)悉目前已經(jīng)開發(fā)出了早期原型的一套軟件平臺,用于無人店管理的環(huán)境中。
 
在工業(yè)領(lǐng)域。英特爾目前已經(jīng)預(yù)先做了一個更有計算能力的網(wǎng)關(guān)平臺,使這個網(wǎng)關(guān)平臺將來可以適用于更復(fù)雜的工業(yè)自動化的場景。
 
邊緣計算是一個很大的產(chǎn)業(yè)和生態(tài),沒有任何一家公司能夠把這個產(chǎn)業(yè)鏈里所涉及的上下游所有環(huán)節(jié)都能夠提供,而目前整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中人工智能應(yīng)用也只處于起步階段,里面還有很多技術(shù)方面以及商業(yè)問題沒有完全解決。
 
伴隨著人工智能時代我們處理的問題種類越來越多,數(shù)據(jù)量越來越大,未來的系統(tǒng)架構(gòu)組成也將不再單一,每種問題有特定的適宜架構(gòu),組成一個系統(tǒng)的時候可能是不同架構(gòu)的綜合,異構(gòu)架構(gòu)將成為未來的主流計算方式。
 
從英特爾現(xiàn)在在做產(chǎn)品設(shè)計來看,給自己的定位還是非常明確的,即首先做一家芯片公司,提供計算、通信、存儲所需要的芯片解決方案,之后逐漸將邊緣計算的理念和框架在垂直行業(yè)里得到真正的影射。
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