據IDC預測，到2020年全球將有超過50%的物聯網資料將在邊緣處理。而邊緣裝置只能處理區域性資料，無法形成全域性認知，因此實際應用中仍然需要藉助雲端計算平臺來實現資訊的融合，可以說，雲端計算與邊緣計算正逐漸成為支撐物聯網的兩大支柱。
工業物聯網的高要求
與傳統意義上的物聯網不同，工業物聯網面臨著一些新的挑戰，尤其是和消費類物聯網相比有很大大同：第一，它對實時性要求非常高，一般在消費領域不談自動化（OT），在消費領域談的都是資訊化（IT），只有在工業領域才涉及到OT的問題，這直接涉及到對於產量資訊的控制管理，而對機器控制管理，往往都是毫秒級甚至在微秒級，所以它對實時性的要求更高。第二，英特爾中國區物聯網事業部技術長兼首席工程師張宇博士表示：“我們看到在跟產線上的工廠的一些使用者進行交流的時候，他們對於可靠性方面的要求也更高，對產品監控質量往往都是很高要的。在其他的物聯網領域，如果有一些小的差錯，客戶也許是能夠容忍的，但是在工業領域要求是不一樣的，這就帶來了技術方面的要求，包括晶片的算力、可靠性，以及軟體相應的功能、可靠性都提出了更高要求。”
圖：英特爾中國區物聯網事業部技術長兼首席工程師張宇博士
現在，5G很熱，而且與4G相比，5G網路具有高頻寬和低時延的優勢，另外，5G能夠做通訊的通道隔離，使得不同應用之間有很好的隔離度。但如果把5G用到工業物聯網，其能力還是不夠的，因為5G在網上承載了TCPIP協議，它的服務質量不能完全保證，它是把一個包從A點放到B點的方式，在中間可能經過若干個節點的轉發，但是每一個節點轉發過程中都會帶來延時，這個延時怎麼控制是目前協議沒有完全解決的。
如果把5G技術用在工業領域，工業領域對於延時的要求那麼的苛刻，必須有新技術輔助，如TSN（時間敏感網路），它可以解決上述問題。英特爾看到了5G等其他通訊技術，包括工業Wi-Fi技術等。該公司深度參加了同國際標準組織的合作，來推動最新的通訊技術在工業領域的落地。
技術佈局
從技術角度來看，英特爾對物聯網有著全面佈局。據張宇博士介紹，除了互聯到智慧，從智慧到自主的趨勢以外，從近期來看，該公司把工作重點放在以下幾個方面：第一，視訊技術的全面支撐，在安防、工業的機器視覺領域，現在看到越來越多的零售終端帶有人工智慧的處理能力，包括教育領域有很多教室裡的電子白板，也通過一些視訊的分析去了解學生對老師教授內容的反饋；另外隨著晶片計算能力的不斷提升，使用者有越來越強的需求，怎麼樣能夠充分利用這樣的算力，把原來需要在幾臺機器上實現的工作整合在一臺機器上，從而降低整體擁有成本。
張宇表示：“基於這樣的趨勢，我們做了產品、解決方案、工具等開發規劃。比如在視訊處理方面，尤其是硬體，現在通用處理器裡，隨著整合效能越來越強大的顯示卡，利用這樣的硬體資源進行加速，加速對於人工智慧的處理。還專門做了有針對性的人工智慧加速器，這些加速器的設計也是不斷迭代和發展的。除了一些傳統的對於卷積的加速，我們也一直跟蹤最新的人工智慧前沿技術，比如現在業界比較熱的‘網路壓縮’技術，怎麼把現有的人工智慧演算法裡不需要的部分抽掉，從而提高整體的計算能力，整體系統效能。類似於這樣最前沿的技術點，我們一直在跟蹤，也會不斷地融入到我們的產品當中去。”
“另外，我們的軟體會配合我們的硬體，硬體的所有能力最終都是要通過軟體發揮出來。開發者除了需要能夠很好地呼叫硬體之外，還需要更好的案子，告訴我怎麼實現我需要使用的案例。我們的工具裡既包含對這些類似於驅動、開發介面，幫助開發者能夠更好地把這些開發的工作完成，我們也會給出一些參考，告訴他在不同的垂直領域使用場景裡怎麼快速構建應用。”
“我們也在推動虛擬化技術以及相應軟體工具的開發，幫助合作伙伴更快地構建基於負載整合的新解決方案。這兩個方面是我們現在工作的重點”，張宇博士說。
全棧解決方案
針對邊雲協同的產業趨勢，英特爾推出了適用於邊緣計算，涵蓋晶片、板卡以及軟體工具的人工智慧產品的全棧解決方案。可以應用在從智慧攝像機，智慧網路視訊儲存器到智慧視訊伺服器的各種裝置中。
2018年，該公司釋出了新一代視覺加速晶片Movidius Myriad X。這一面積僅有8.8x8mm，功耗僅為2W的晶片，能夠提供1T的計算能力，進而實現對卷積神經網路中卷積層，全連線層和啟用函式的加速。在實際應用中，Myriad X能夠很好的滿足功耗層面的要求，同時其算力也足以滿足處理一路高清視訊的需求。
相較於低功耗晶片，網路硬碟錄影機（NVR）和視訊伺服器對算力有著更高的要求，同時能夠接受的功耗也更高。針對這類需求，英特爾釋出了視覺加速器產品系列——Movidius Myriad X視覺技術處理器和高效能Arria 10 FPGA。以Movidius的方案為例，其能夠在一塊板卡上整合8~16顆Movidius Myriad X晶片，提供8~16T的算力，使用者可以根據各自邊緣裝置的效能指標，選取不同的配置。
為了幫助開發者進行機器視覺和深度學習應用的開發，英特爾還發布了OpenVINO工具包。OpenVINO工具包支援加速高效能計算機視覺應用和深度學習推理，幫助開發人員和資料科學家加速計算機視覺工作負載，並簡化深度學習部署，在各種英特爾平臺中輕鬆實現邊緣到雲的異構執行。
加強產學研合作
據悉，英特爾在工業物聯網領域在加強產學研合作，具體包括以下幾個方面：第一，在國內和大學有非常好的合作，去年該公司還舉辦了最近的一屆大學生電子設計競賽，圍繞著物聯網、人工智慧主題開展。去年，張宇博士作為評委參加了上海交大的活動，活動裡用到了很多技術，如人工智慧加速棒、計算棒等硬體，來幫助大學生更快地把好的方案落地，英特爾這方面也提供了一定的支援。
據張宇博士介紹，2018年，有一個大學生的案例令其印象深刻，他做了一個通過靜脈血管的檢測來做門鎖控制，以前門鎖控制通過虹膜或者指紋，但現在有越來越多的手段能夠破解，但如果利用人工智慧的方式，利用血管的造影做一些門鎖的開鎖操作，相對來說是新技術，這些技術在大學生當中已經有探索和嘗試，英特爾則通過硬體加速它的處理和操作。
英特爾和國外大學也有比較多的合作，例如和美國卡耐基梅隆大學有一個專門的聯合實驗室，主要針對視訊雲等最新的前沿技術。通過這樣的合作，一方面幫助在學術領域一些前沿的技術能夠更快推進，另一方面也把該公司在產業所看到的使用者需求帶到合作當中，指導他們的研究方向，把他們的研究成果通過英特爾的渠道更快落地。