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英特尔NEX峰会诠释边缘智能的产业影响力

作者:lj 时间:2024-08-02 来源:EEPW 收藏

人工智能是后疫情时代全球经济最主要的增长推动技术,由此带来的是整个行业的狂欢,很多人都开始明确的表示,目前所有的产业都应该由人工智能重新定义一次,其实人工智能在整个产业界的渗透由来已久,只不过并不是以资本最追捧的大模型和高算力为基础,而是将边缘计算与行业解决方案相融合,以“润物细无声”的姿态潜移默化的改变了我们每个人的生活。作为最早也是最广泛地参与到与行业应用融合的领导厂商,近日我们在2024网络与边缘计算行业大会现场就深切的感受到人工智能在我们现实生活中早已经无处不在。 

本文引用地址://www.cazqn.com/article/202408/461628.htm

从最初的嵌入式系统峰会,到后来的物联网峰会,再到现在的网络与边缘计算行业大会,2024年已经是第17次举办面向边缘与行业应用的峰会,而今年峰会以“芯所及,AI无处不在”为主题,携手正好100家生态合作伙伴共同彰显了在人工智能与网络边缘行业应用融合方面的核心领导力。

 

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展会现场,英特尔正好邀请了100家生态合作伙伴共筑新生态 

据Gartner的数据显示,随着对算力需求永无止境的增长,预计到2030年半导体的市场规模将达到1万亿美元,市场的主要驱动力来自于全球各行业的数字化转型以及人工智能结合的新机会。面对这样的市场趋势,英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王稚聪在大会致辞中表示,深层次人工智能作为中国和全球市场的热点,英特尔积极与国内领先的大模型厂商展开了非常深入的合作,除了在AIPC领域进行大量合作与推广外,也期待深耕网络与边缘领域的各位合作伙伴们能够把深层次人工智能、英特尔的技术,以及与各行业的落地业务进行有机结合。过去几年,很多具备前瞻性的基于英特尔技术的人工智能思考及落地解决方案不断涌现,除了边缘计算在各个行业的深入,如零售业、制造业、金融业、医疗健康及基础设施行业中继续展开之外,英特尔还深切关注5G和机器人技术的突破与发展。英特尔具备完善的产品组合,囊括CPU、AI加速器及各种软硬件的底层技术,在人工智能的框架上,为大家提供了比较完备的面向未来大模型深层次人工智能落地行业的基本技术。王稚聪非常期待能够看到大模型能够应用到制造业以及其他所有行业的运营流程和系统控制中,以进一步提升效率和性能。

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人工智能将会如何以深远的方式改变全球的业务模式呢?专程前来参加此次峰会的英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti首先罗列了一组数据,IDC数据显示,中国生成式AI投资2022到2027年五年的复合年增长率达到86.2%。Gartner预测,到2026年,80%的全球企业将使用生成式AI,50%的全球边缘部署将包含AI。如此庞大的AI市场需要的是灵活、简便与企业随时可以部署的AI解决方案,因此Sachin Katti期待英特尔的生态体系是灵活、开放的,在每一层的系统上,都能给到大家充分的选择,使大家可以灵活组合CPU、GPU、软件以及网络设备,灵活地解决企业的问题,致力于打造开放的标准和广泛的生态系统,才能拥抱AI新技术革命。英特尔为了实现这一目标除了打造了全面广泛的处理器和芯片基础之外,更重要的是打造软件和芯片结合在一起的Tiber边缘平台,把边缘和平台更好地结合在一起,提供更灵活的技术组合,在此基础上配合面向工业、金融、医学、零售等各个行业的本地部署AI套件进行个性化、定制化的应用及开发,可以帮助企业找到最适合自己的AI解决方案。

 在Sachin Katti介绍的基础上,英特尔公司副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez做了更为深入的行业应用展开。他直言,几乎所有企业都会提到需要AI解决方案,英特尔可以在边缘进行AI的推理,而且是惠及每一个垂直行业的每一个企业。比如在边缘计算环境中,生成式AI的融合部署可以用在自助结帐、医疗领域、员工培训等场景中。在视觉应用方面可以覆盖智能停车场、智能社区以及AI增强的结账系统等吗,英特尔的视觉分析AI套件提供了微服务,集成流程管理、传感器融合、摄像头管理、特征匹配等功能,可以理解、分析不同的情况,这样能够不断地追踪这些物体。通过英特尔酷睿处理器提供的高性能的视频存储,并使用特征匹配和图像相似性检测,英特尔可以确定正确的物体,从而应用于智慧社区、零售、制造业都可以进行相应布局。很多生命科学机构在推进生物、细胞、基因、治疗方面会产生大量的数据,英特尔的生命科学AI套件通过在本地实现对大型数据集的计算和AI处理,能够帮助他们做出更多生命科学方面的突破,加速科学推进和技术创新的进程。媒体和娱乐AI套件则是利用AI以高性价比的方式提升广播、流媒体、游戏等领域的体验,让AI能够产生更好的媒体产品。AI可以带来视频超分辨率,使视频内容看起来更清晰,也可以在视频处理流程中,改善内容质量。此外,它还能在视频预处理阶段发挥作用,降低视频传输成本。制造业AI套件可以覆盖从缺陷检测,到高级控制、机器视觉和产品检验的全应用场景。它使得制造商能够在生产线上实时进行缺陷检测和产品检验,而不是离线进行,而且是主动调整上游控制来纠正问题,而不是在下游。

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作为英特尔中国网络与边缘事业部市场的掌门人,英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟博士从嵌入式到智能系统,到物联网再到今天的智能边缘和智能计算,一路见证了英特尔针对中国市场合作伙伴提供的广泛创新合作,他以“酷炫”来形容英特尔与上百家国内合作伙伴的本土创新合作,正好对应了英特尔在网络与应用的主力产品酷睿处理器和锐炫显卡。他总结介绍了三个方面的经验,一个是技术支持与时俱进,解决方案全栈升级,第二是赋能数智生态,携手商业共赢,第三是广泛而强大的生态合作。现场陈伟还展示了两个特别的案例,一个是英特尔自己的成都工厂的晶圆缺陷检测解决方案,因为晶圆减薄的工艺切片非常小,人工肉眼无法实现检测,目前市面上各种方案不是存在漏检风险就是成本过于昂贵,英特尔网络与边缘事业部与合作伙伴一起联合,共同设计和研发的方案在不对原有机器设备做大的改动,不影响生产节拍的基础上,实现了实时切片检测,能够在很短的时间内在一个足球场里找到一根头发丝。这套设备依托软件定义自动化的理念,基于英特尔边缘控制平台,通过软POC,将AI视觉识别和智能模块有机结合在一起。大家看到的这台模型机目前检测精度可以达到95%,每小时大约检测200片托盘,英特尔会持续优化和完善这套方案,预计会在今年年底部署进工厂。另一个案例“小英”是一个完全部署于边缘的数智人,除了实现4K高清渲染,还在本地集成了大模型,小英完全跑在英特尔硬件和软件的技术之上,具备多方位的工作能力,例如可以扮演营业厅的客服角色,为客户提供详细咨询和周到服务,在商场可以担任导引,引领他们发现心宜之物,在博物馆可以担当讲解员,为访客带来丰富且深入的历史、文化解析。

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虽然大模型的热度一直居高不下,但AI在行业的落地与部署其实在企业端和消费端有不同需求,英特尔和合作伙伴一起围绕在行业的技术落地、技术路径、部署模式、客户价值等方面进行了深入研究和大量的探索,发现AI已经从过去行业的亮点功能变成了行业应用的底座,从过去“行业+AI”,变成了“AI+行业”。英特尔依托于对行业的理解和自身产品的技术和优势,和合作伙伴一起构建“AI+行业”的解决方案。在本届峰会现场,英特尔先后邀请了希沃、深信服、科东元道和开域集团四个合作伙伴基于“教育、网络、工业、视频”四个应用场景需求介绍行业AI模型的应用方案,这些方案的模型体积从起初的几百兆到3B、7B、13B,最大到70B。英特尔提供了全套的软件工具链,满足不同行业对业务场景的需求,通过“AI+行业”的应用,解决了客户最终的需求,带来了创新业务模式,实现了增收和增效的双重成功。



关键词: 英特尔 NEX 边缘智能

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