在5G浪潮的驅(qū)動下，智能設(shè)備、自動駕駛、VR/AR、智能制造等對于實時性、本地性有著較強需求的場景日益豐富，邊緣計算應(yīng)運而生，有效提升了用戶體驗。但是，隨著強實時數(shù)據(jù)量的迅速攀升，且數(shù)據(jù)形態(tài)更加多元，邊緣計算面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)更加復(fù)雜。在這一趨勢下，融入AI能力的智能邊緣計算應(yīng)勢而起。

邊緣計算的智能化升級

在IOT時代，海量設(shè)備將接入網(wǎng)絡(luò)，進行數(shù)據(jù)采集和用戶交互。在5G和AI的乘數(shù)效結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)發(fā)展到多媒體數(shù)據(jù)，再到描述AI的元數(shù)據(jù)。在AI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)不僅僅被簡單的存儲、傳輸，其價值也需要深度挖掘。這就要求數(shù)據(jù)必須靠近信息源，進行本地化的智能分析與預(yù)處理。

“新型終端設(shè)備的數(shù)據(jù)產(chǎn)生要做預(yù)處理和消化，消化指的是做一些過濾，哪些往后臺傳、哪些要處理，哪些處理完要傳到前端設(shè)備，這個過程必須在邊緣側(cè)完成?？梢哉f，邊緣計算非常重要，是真正支持萬物智能化的關(guān)鍵點?！?英特爾中國研究院院長宋繼強在近期召開的“未來智能邊緣計算論壇”上表示。

英特爾中國研究院院長宋繼強

在“未來智能邊緣計算論壇”上發(fā)表演講

智能邊緣計算是對邊緣計算的智能化升級。宋繼強表示，智能邊緣、AI和5G是真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵技術(shù)轉(zhuǎn)折點，三種技術(shù)將加速突破和融合，成為智能世界的新型基礎(chǔ)設(shè)施，驅(qū)動各行各業(yè)新一輪的智能創(chuàng)新?！?/p>

“邊緣計算強調(diào)的是計算發(fā)生的位置，是在云的邊緣、網(wǎng)絡(luò)的邊緣還是設(shè)備的邊緣。智能邊緣計算是將智能處理能力載入邊緣計算，它不是對數(shù)據(jù)進行處理、過濾或者是簡單的分析，而是將AI能力融入其中。”宋繼強在接受《中國電子報》等媒體采訪時表示。

打通三個關(guān)鍵能力

邊緣計算是一種場景眾多且高度差異化的計算模式。除了計算發(fā)生的位置，與設(shè)備的距離（是有距離還是集成在設(shè)備上）、用途、環(huán)境，都對邊緣計算的架構(gòu)體系有著不同的要求。要高效處理多樣化的數(shù)據(jù)，并將相應(yīng)數(shù)據(jù)存儲在邊緣的不同位置，需要效能更高的計算、存儲和連接。

在提升算力方面，英特爾XPU異構(gòu)整合和oneAPI實現(xiàn)軟硬協(xié)同。XPU可包含多種不同架構(gòu)，包括在CPU、GPU、加速器和FPGA中部署的標量、矢量、矩陣和空間混合架構(gòu)組合。值得一提的是，英特爾最新發(fā)布的Xe GPU架構(gòu)產(chǎn)品組合可帶來計算性能的高效提升。oneAPI則是通過一套軟件接口、一套功能庫為開發(fā)者提供不同架構(gòu)上編程的便利性，同時已經(jīng)開發(fā)過的程序在架構(gòu)演進過程中不需要重新開發(fā)，從而輕易地遷移到未來的架構(gòu)上。

傳輸方面，英特爾提供了以太網(wǎng)、硅光子為代表的一系列技術(shù)，大幅提升數(shù)據(jù)傳輸能力；存儲方面，英特爾獨具代表性的傲騰技術(shù)，突破內(nèi)存和存儲瓶頸，極大地提升了數(shù)據(jù)、存儲和內(nèi)存的可用性、經(jīng)濟性和靈活性。英特爾為智能邊緣提供的軟硬融合技術(shù)實力，為云邊端技術(shù)融合打下堅實的基礎(chǔ)，引領(lǐng)智能邊緣的進一步發(fā)展。

與此同時，英特爾也著眼于前沿技術(shù)推動智能邊緣計算的發(fā)展，其中就包括對神經(jīng)擬態(tài)計算等前沿技術(shù)的探索。神經(jīng)擬態(tài)計算通過模擬人腦神經(jīng)元的構(gòu)造和神經(jīng)元之間互聯(lián)的機制，能在低功耗以及少量數(shù)據(jù)的條件下持續(xù)自學(xué)習(xí)，對于解決目前機器人對環(huán)境自學(xué)習(xí)自適應(yīng)的挑戰(zhàn)，是非常完美的解決方案。目前英特爾在神經(jīng)擬態(tài)計算領(lǐng)域也取得了突破性的進展，最新的Loihi芯片已經(jīng)擁有嗅覺，可以在少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的條件下識別10種有毒氣味。

應(yīng)用潛能逐步彰顯

2020年，疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)成為全球經(jīng)濟的兩條主線。在此期間，人與信息接觸的方式發(fā)生了改變，推動數(shù)字經(jīng)濟進一步向智能經(jīng)濟演進。遠程辦公、在線醫(yī)療、在線教育等智能應(yīng)用井噴式發(fā)展，對智能的需求前所未有。

在接受《中國電子報》采訪時，宋繼強表示，智能邊緣計算將在智能經(jīng)濟的發(fā)展過程中，有著充足的發(fā)揮空間。

在遠程教學(xué)和遠程辦公中，由于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施存在不平均的情況，以及缺乏智能化處理機制，通常會將所有用戶的信息等同傳輸。但是，不同場景下的信息傳輸和處理存在差異性。例如，在會議講話中，語音信息和臉部、手勢的視覺信息相對重要，其他的信息屬于缺乏變化或是次要元素。

“如果有智能邊緣計算，可以對輸入的視頻信號進行差異化的編碼。傳輸過程的總信息量沒有丟失，但是需要的數(shù)據(jù)量大幅度降低?！彼卫^強表示。

車路協(xié)同也是一個典型的邊緣計算場景。交通路口等車輛工作環(huán)境包含大量高傳輸量的高清視頻傳感器、延時很低的雷達等，除了數(shù)據(jù)導(dǎo)入和簡單的過濾之外還需要AI處理，實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)問題、做出決策并執(zhí)行的流程。

“交通路口可以在幾個方向上都有攝像頭，把攝像頭的數(shù)據(jù)放在邊緣，將車和人三維重建到場景中，并實時跟蹤其速度和軌跡。如果有足夠的計算量，就可以提前預(yù)測碰撞。這些都是邊緣計算才能做到的?！彼卫^強向本報記者表示。

機器人是智能邊緣計算的典型用例，英特爾一直通過產(chǎn)學(xué)研合作的方式推動機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，推進基于5G的云邊端一體化部署，機器人更加智能化，自主感知和決策能力增強。

在未來智能邊緣計算論壇上，英特爾中國研究院宣布和全球頂尖的學(xué)術(shù)機構(gòu)一起，聯(lián)合舉辦為期三年的全球機器人學(xué)習(xí)室內(nèi)挑戰(zhàn)賽，旨在推進服務(wù)機器人自學(xué)習(xí)能力技術(shù)的切實突破，推動行業(yè)應(yīng)用落地。同時，為機器人公司搭建技術(shù)交流平臺、加速市場部署的英特爾“機器人創(chuàng)新生態(tài)”也宣布將全面升級，并對15家優(yōu)質(zhì)合作伙伴進行表彰。

原文標題：邊緣計算＋人工智能＝？

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