在不平靜中，2020年已經悄然過半，在今年這場特殊疫情帶來的“科技戰(zhàn)役”中，我們看到一系列的智能應用正在快速形成和發(fā)展，比如遠程會議、在線教育、智慧醫(yī)療、無接觸智能零售等。人工智能的興起、5G的應用部署、以及邊緣的增長，這幾大行業(yè)轉折性技術正在引領智能變革，重塑我們的世界。
在這些智能應用中，不管是5G還是物聯網則扮演了“數據管道”的角色，人工智能則是起到了數據加工的作用。據IDC預測，2025年全球物聯網連接數預計將增長至270億，物聯網設備數量將達到1000億臺，全球數據總量預計2025年將達到163ZB。而未來超過70％的數據和應用將在邊緣產生和處理，邊緣市場正在快速崛起，推動了邊緣計算技術的發(fā)展。
在英特爾看來，物聯網將沿著從互聯到智能，從智能到自主的軌跡演進。“互聯”解決了數據的收集，“智能”實現了基于規(guī)則的數據處理，“自主”則將實現基于人工智能的自主化管理。同時，未來的物聯網系統一定是邊云協同的系統，云計算和邊緣計算將成為支撐物聯網發(fā)展的兩大支柱。而智能邊緣，加速了物聯網的演進過程。
英特爾公司物聯網事業(yè)部副總裁兼物聯網事業(yè)部中國區(qū)總經理陳偉表示，邊緣是指在靠近物與數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺。智能邊緣則是邊緣計算新的發(fā)展趨勢，它以人工智能和其他形式的交互式計算下沉到邊緣位置為主要特征。
與傳統云解決方案相比，智能邊緣技術對數據直接進行采集和智能化分析，可有效減小數據傳輸帶寬和計算系統的延遲，提供超大網絡連接，緩解云計算中心壓力，保護數據安全與隱私。
傳統的物聯網系統分為感知層、網絡層、平臺層和應用層。近年來，隨著物聯網數據量的急劇增加，以及行業(yè)數字化轉型對敏捷聯接、實時業(yè)務、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等的訴求不斷提升，在感知層與網絡層之間增加邊緣層的趨勢愈發(fā)明顯。
智能邊緣是實現物聯網邊緣層的關鍵技術轉折點。它讓物聯網在邊緣具備數據采集、分析計算、通信、以及最重要的智能功能，與云中心形成分布式的有機整體，實現負載的合理分配。
開啟“數”“智”新時代 智能邊緣帶來增長新機遇
如今，物聯網已成為世界經濟和科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點之一。預計到2025年，智能邊緣總體市場規(guī)模將增長至650億美元以上。在數據時代，數字化、智能化、融合化是這次大浪潮當中最激動人心的特征。智能邊緣正與人工智能和5G進行歷史性的交匯，他們加速突破和融合，成為智能世界新的基礎設施，驅動各行各業(yè)新一輪的智能創(chuàng)新。
從十三五計劃到新基建，中國政府通過政策推動、行業(yè)標準制定、和協調促進等方面，大力推動物聯網相關技術發(fā)展和應用落地。如今，中國已在很多領域擁有了世界數一數二的市場規(guī)模，對未來技術的走向和需求具有主導作用。同時，中國有著舉世矚目的創(chuàng)新實力，從中國制造到中國創(chuàng)造，中國已成為全球智能創(chuàng)新中心之一。
陳偉表示，智能邊緣是新基建和數據時代的功能倍增器。一方面，智能設備的廣泛使用，可以有效地優(yōu)化存量市場，降低成本，提高效率，同時還可以擴大市場空間，創(chuàng)造增量市場。另一方面，對企業(yè)的業(yè)務部署也將帶來變革性影響。它將企業(yè)的業(yè)務處理從云端集中式遷移到邊緣，分布式的架構變革將大幅提升業(yè)務效率；智能邊緣中的負載整合技術將實現資源配置從資源特享到資源共享的變革，從而降低企業(yè)的整體成本；而智能邊緣中的軟件定義功能，實現了應用的部署從未雨綢繆到隨需而動，可針對客戶自適應的需求，進行快速的響應和敏捷的部署。
同時，智能邊緣開啟了中國“數”“智”的新時代，賦予了數據真正的生命，讓數據在邊云協同中展現出彭勃的活力和價值。作為人工智能的最后一公里，智能邊緣的崛起會提供更多的潛在的數據，而這些數據也更能優(yōu)化人工智能的解決方案，更充分發(fā)揮人工智能的作用。智能邊緣和垂直市場的結合也將加速人工智能的實際落地與應用創(chuàng)新。智能邊緣的崛起將為數字化、智能化的發(fā)展注入強勁動力，將會開啟真正的“數”“智”的新時代。
＂面向未來廣闊的市場機遇，英特爾在積極推動以數據為中心的自身轉型的同時，憑借產品領導力、創(chuàng)新方案推動力、生態(tài)構建力‘三力齊發(fā)’，英特爾將持續(xù)推動智能邊緣、AI、5G關鍵技術轉折點的融合創(chuàng)新，通過應用落地解決實際問題，幫助客戶釋放數據價值。如今，英特爾已經為智能邊緣發(fā)展、企業(yè)數字化轉型、中國產業(yè)數字化升級做好了充分準備。＂陳偉說。
12下一頁>（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
