2018年，邊緣計算依然火熱，并被普遍認為是5G的先行使能技術，受到了全行業(yè)的重視。為了解英特爾擔任行業(yè)最大邊緣計算聯(lián)盟(ECC)發(fā)起方的原因和未來目標，近日在2018邊緣計算產(chǎn)業(yè)峰會上，英特爾副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉和英特爾中國物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術官張宇接受了通信世界全媒體的采訪。

邊緣計算這個概念近兩年才誕生，但是現(xiàn)在看來，已經(jīng)爆發(fā)。陳偉表示，在一些視頻技術應用比較多的行業(yè)，如視頻監(jiān)控、零售業(yè)人臉識別、智能制造、智慧城市等場景，當有大量的數(shù)據(jù)需要存儲和分析的時候，邊緣計算已先落地。人工智能作為一個解決數(shù)據(jù)爆發(fā)的工具，在邊緣側(cè)越靠近數(shù)據(jù)越便于建模訓練，人工智能結(jié)合邊緣計算將加速整個邊緣行業(yè)的落地。

邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)的支柱

在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，邊緣計算發(fā)展很快，已成為支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的支柱，張宇形象的把物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展比喻為有兩只手，一個是邊緣計算，另外一個是云計算，兩者之間邊云協(xié)同。英特爾認為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展分三個階段，即從互聯(lián)到智能，從智能到自主。有一些行業(yè)已經(jīng)開始從智能到自主階段的轉(zhuǎn)換，如智慧城市有很多安防的應用，在?？?、大華等合作伙伴的產(chǎn)品里，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能攝像頭分析人、車、物，或者在智能視頻的存儲器、智能視頻的服務器做視頻方面的分析。

不過目前邊緣計算還處于發(fā)展的初期，有幾方面的原因，張宇講道，一方面用戶對于現(xiàn)在怎么使用邊緣計算，在哪些場景使用邊緣計算，邊緣計算能夠帶來什么樣的價值，還有待探討，一些新的選擇需要供需雙方共同努力挖掘。英特爾是一個技術的提供者，通過ECC這樣的平臺，跟產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的合作伙伴一起，包括最終的使用者來發(fā)掘需求，共同做解決方案，促進好的使用模式更快的落地。

另一方面，邊緣計算的理論、算法還屬于不斷探索的階段。ECC聯(lián)盟一直在做這樣的探索，頒布了《邊緣計算參考架構3.0》，還聯(lián)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(AII)一起發(fā)布了《邊緣計算與云計算協(xié)同白皮書》，這是目前探索的一些初步成果。

另外在某些行業(yè)里，邊緣計算還有一些技術瓶頸沒有做到，比如在工業(yè)里面會涉及到IT、OT兩方面的內(nèi)容，尤其是在OT，對于實時性的要求更強一些，這些行業(yè)的發(fā)展還需要一定技術的積累才能實現(xiàn)突破。

關于物聯(lián)網(wǎng)市場普遍關注的行業(yè)碎片化問題，英特爾表示，由于行業(yè)和企業(yè)眾多，英特爾難以為每一個行業(yè)都做一款定制化的芯片，要看不同行業(yè)之間有那些共性的需求，這些共性的需求會引入芯片設計和軟硬工具的開發(fā)上。如視頻化的處理是一個共性需求，負載整合是共性需求，由這些需求催生的技術，除了通用處理器以外還有專用針對視頻加速的專用芯片，在負載整合方面，用到很多虛擬化的技術，英特爾從芯片、硬件和軟件方面推動一系列技術的實現(xiàn)?？梢灶A見，在今后的產(chǎn)品里會看到英特爾對這些領域更好的支持。

云邊協(xié)同勢在必行

英特爾對邊緣計算十分看好，做出了很大的投入。陳偉表示過去的計算是跟隨數(shù)據(jù)的，數(shù)據(jù)如果在云端的話，計算也會發(fā)生在云端，今天數(shù)據(jù)因為網(wǎng)絡的限制或者實時性的需求，必須要在終端處理，因此邊云協(xié)同就非常重要。因為如果每次在云端的計算切到邊緣的時候要改變架構，計算就會非常緩慢。作為英特爾而言，芯片既能夠支撐邊緣計算，又能夠輔助云端的計算，邊云協(xié)同一定是公司能夠提供的優(yōu)勢。邊云協(xié)同是能夠促使邊緣計算行業(yè)快速發(fā)展的主要因素之一。

另外，5G在通信領域能夠給用戶提供更大的帶寬，能夠更快的把一些數(shù)據(jù)進行雙向的傳輸。英特爾預計隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)增長速度還是要大于帶寬的增長速度。IDC預計到2020年大概有50%的數(shù)據(jù)在邊緣進行處理，其中已經(jīng)考慮了5G的因素，從整個的發(fā)展來看，5G帶來更好的用戶體驗，這種邊云協(xié)同的趨勢是不會發(fā)生改變的。

全面開放的全棧式解決方案

為推動邊緣計算更快更好的發(fā)展，英特爾提供全棧式的解決方案，包括硬件和軟件，部分硬件產(chǎn)品針對前端設備，部分針對云數(shù)據(jù)中心，會按照客戶的需求提供全棧式的服務。英特爾提供的很多方案是開放性的，不完全是封閉性的。用戶在搭建完整方案的時候，可以一部分選擇英特爾的產(chǎn)品，一部分選擇其他的第三方產(chǎn)品。

張宇表示，舉個例子，英特爾今年發(fā)布了用于視頻處理的軟件工具OpenVINO，Open是開放，用戶用OpenVINO的時候，可以基于一些開放的深度學習的框架做深度學習方案的開發(fā)。目前能夠支持的框架包括像TensorFlow、Caffe、MX-net，用戶可以在多選擇的平臺上去選擇所訓練的平臺，或者想做的網(wǎng)絡模型，把這些網(wǎng)絡模型訓練好以后，英特爾都能夠做相應的支撐。把這個網(wǎng)絡模型經(jīng)過模型優(yōu)化器優(yōu)化完以后，用英特爾的推理引擎把它下載到英特爾的硬件產(chǎn)品之上做邊緣計算的處理，提供更高的性能，但是并不限制在哪兒做訓練，網(wǎng)絡邏輯怎么設計的。通過這樣開放的方式給用戶更多靈活的選擇，從兩個維度來看這個事情。

同時，在OpenVINO里，除了英特爾提供的模型優(yōu)化器和推理引擎等套件和組件以外，還包含20個大家比較常用的網(wǎng)絡模型，這些網(wǎng)絡模型已經(jīng)在OpenVINO的軟件工具套框架里做了優(yōu)化。對于初學者而言，不需要對網(wǎng)絡模型進行重新設計，直接調(diào)用已經(jīng)包含的網(wǎng)絡模型就能夠滿足很多的應用需求。但是對于某些能力相對比較強，而且有一些個性化要求的開發(fā)者，英特爾可以提供技術的支持，更多的技術方面的培訓，能夠更快的上手使用這些工具。

人工智能來快刀斬亂麻

邊緣計算要處理海量的數(shù)據(jù)，如何快刀斬亂麻?陳偉表示，可以用AI。如做人臉識別類的視頻處理，用得最多的是基于深度學習和人工智能的技術，這些技術大的來說分為兩階段，第一是訓練的階段，第二是推理的階段。

張宇說，“訓練和推理有很大的區(qū)別，訓練是一個反饋的過程，有一個反向的處理優(yōu)化的過程，而推理往往是前向的，就一條路，處理復雜度是不一樣的。目前的技術水平在云端做更多的訓練，在邊緣這一側(cè)可以做很多的推理工作，利用訓練的結(jié)果，把訓練以后的模型下載到邊緣這一側(cè)進行推理。”

但是能夠預見，在今后隨著計算能力的不斷增強，一部分的訓練工作有可能會被從云端推送到前端，也就是對于某些已經(jīng)第一步訓練完以后的網(wǎng)絡，可能還需要重新優(yōu)化的過程，這個優(yōu)化很可能在邊緣側(cè)發(fā)生。舉個例子，語音識別第一步先做經(jīng)過普通話訓練的語音識別，形成一個模型，當把這個模型用在山西或者是在云南，由于口音和方言，需要對原有的模型做一定的優(yōu)化，這個優(yōu)化的工作很可能在邊緣實現(xiàn)，只要算力足夠強，根據(jù)新的動態(tài)的樣本，對第一階段所生成的模型做動態(tài)的優(yōu)化，把這個結(jié)果用在本地特定的地域進行使用，可以想到它會得到更好的結(jié)果。

生態(tài)構建尚需時日

完整的技術藍圖離不開生態(tài)的構建，成立邊緣計算聯(lián)盟的初衷也是要發(fā)揮全產(chǎn)業(yè)鏈的合力，推動邊緣計算早日落地。這是一個循序漸進的過程，陳偉說：“為什么三年以后大家還是說邊緣計算是一個初期，這不僅是技術問題也是商業(yè)模式落地的問題。”陳偉表示，要重視生態(tài)的搭建，邊緣計算的生態(tài)鏈會變長，過去芯片加上OEM、ODM就直接可以交付終端用戶，但是邊緣計算還不行，要有硬件的合作伙伴，要有軟件的合作伙伴，才能提供一定的算力，還要算法的合作伙伴，還要有系統(tǒng)集成商和終端用戶。英特爾的戰(zhàn)略是選擇了要落地的邊緣計算垂直行業(yè)，在整個產(chǎn)業(yè)鏈上面做全方位的合作。