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英特爾的物聯網戰役: 聚焦高性能芯片計算機視覺

責任編輯:zsheng

2018-09-21 23:08:29

摘自:DoNews

在物聯網領域,芯片廠商除了提供高性價比芯片產品之外,在開發套件、技術支援等方面也需形成生態閉環,從而達成穩固的合作關系。

在物聯網領域,芯片廠商除了提供高性價比芯片產品之外,在開發套件、技術支援等方面也需形成生態閉環,從而達成穩固的合作關系。

物聯網浪潮之下,將涌現出成倍數增長的數據處理和存儲訴求,芯片廠商在其間的作用不言而喻。

在接受21世紀經濟報道等記者采訪時,英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理Thomas Lantzsch表示,將來會有更多數據產生于邊緣,(機器)培訓學習也會最終轉移至邊緣。“這就是我們所預見的未來,自能系統(autonomous systems)會變得越來越自能。”據英特爾方面預計,在2022年物聯網的潛在增長機會將逾330億美元。

作為老牌芯片巨頭的英特爾,去年正式確立物聯網業務的戰略方向,即設計高性能芯片,聚焦邊緣計算和計算機視覺。隨著越來越多邊緣端對運算能力的要求增加,物聯網業務對英特爾帶來的業績貢獻也走向明朗化。

英特爾副總裁兼物聯網事業部中國區總經理陳偉則感慨道,“技術越來越成熟,會帶來新的技術浪潮。另外為什么中國物聯網走得比較快,重點在于商業模式。我認為是行業有政府的推動,包括標準化文件的建立、大企業的帶領、平臺的搭建,這都使得物聯網技術能夠真正落地。”

在物聯網這個龐大的應用市場,芯片投入者眾。分析人士認為,在這個并非芯片從業者高度集中化的市場,正引發另一種商業模式,即除了提供高性價比芯片產品外,在開發套件、技術支援等方面也需形成生態閉環,從而達成穩固的合作關系。

聚焦三大重點

物聯網的訴求雖大,但當前仍處于發展的初步階段,這與商業模式思考、聯網程度密切相關。

根據安信證券的分析,物聯網發展將分為三個階段:初期是網絡基礎設施建設、連接的建立和管理,此時終端智能化是核心;在第二階段,大量入網設備的狀態被感知,形成物聯網大數據,云計算將伴隨著快速發展;到了第三階段,初始人工智能已經實現,企業對傳感數據進行分析并利用分析結果構建解決方案實現商業變現,同時運營商坐擁大量用戶數據信息,通過數據變現將大幅改善運營商的收入。

據Gartner預測,2020年物聯網應用與服務產值將達到2620億美元,市場規模超過物聯網基礎設施領域的4倍。

“中國市場是既大又快,邊緣計算在過去兩三年,發展超過了行業速度,我相信將來落地會加速。”陳偉指出。

這也是公司決定聚焦邊緣計算的源頭,英特爾方面預計,到2019年,45%的物聯網數據將存儲、分析和利用于邊緣計算。未來,越來越多人工智能場景發生在邊緣端,要求在邊緣端就將數據進行處理,做出快速預判,比如在自動駕駛、智能安防等場景便是如此。

而這些邊緣端的信息來源,有大部分是通過計算機視覺技術獲取。“我們認為計算機視覺這項AI技術將帶來變革性變化。”Thomas Lantzsch如此表示。

因此,英特爾的物聯網戰略的邏輯是,圍繞邊緣計算中的負載整合和計算視覺,構建針對物聯網應用的芯片平臺,從而在垂直市場推行端到端邊云分布式計算架構,以支持行業運用。

陳偉解釋道,“就是把云里的算法、框架切到邊緣來,這就需要和算力相匹配。我們能把類似的框架、類似的開發者經驗帶到邊緣來,做云邊協同。”

集邦拓墣產業研究院分析師姚嘉洋向21世紀經濟報道記者分析,芯片從業者試圖將邊緣計算與機器視覺技術與物聯網加以結合,必須同時具備連網與高效運算芯片兩種技術,同時應具備豐富的產品線來滿足市場的多元需求。

他進而表示,雖然物聯網涵蓋許多應用方向,吸引不少芯片從業者投入,但相較筆記本電腦或手機產業的高度集中化,物聯網產業相對碎片化。“因此,芯片從業者需要更多考慮,除了提供性價比高的芯片產品外,對于相關開發套件的提供、軟件與函式庫的支持等技術支持;其他售后服務等,都會是客戶群十分在意的重點。如果這些條件都能滿足,客戶群就相對不易流失,反而能形成更穩固的合作關系。”

這一思路與英特爾的布局不謀而合。據Thomas介紹,為實現前述三大戰略重點,英特爾在開發者工具及生態環境方面進行了大量投入,并與合作伙伴共同為終端客戶提供行業整體解決方案。據悉,今年英特爾便推出了12個物聯網行業整體解決方案。

“英特爾近年不斷力求轉型,試圖減少PC市場成長動能趨緩所帶來的影響,從營收表現來看,我們認為英特爾在物聯網的表現依然是出色的。根據我們的觀察,英特爾的物聯網營收近六季的表現呈現出高度成長態勢。”姚嘉洋這樣告訴記者。

工業物聯網實踐

在政策和行業訴求推動下,工業物聯網的發展尤其受到關注。英特爾方面也感受到中國工業物聯網的高速發展。

英特爾公司物聯網事業部副總裁兼工業解決方案事業部總經理Christine Boles就向記者表示,中國的創新速度非常驚人。“我對許多工廠的觀察結果是,這里有那么多合作伙伴在研究他們如何運用技術來獲得生產力,獲得洞察力,提高工廠的吞吐量。在世界其他地方,是由很多大公司來主導推動建立解決方案。在這里則有大量創新者,我認為這肯定會加快機器學習的步伐,最終把機器視覺類的解決方案運用到工廠中。”

但工業市場尤其繁雜,芯片廠商要面對各個細分行業的需求,就需要與大量包括方案供應商、軟硬件合作伙伴在內的角色合作。

對于英特爾的角色,Christine解釋道,“基礎平臺由英特爾創建,最終的解決方案由多個合作伙伴來提供技術,從而創建市場就緒解決方案或征詢方案就緒(RFP Ready)套件。他們再把這些解決方案提供給制造商、公用事業提供商等。”

英特爾的優勢在于強化計算能力,因此也更聚焦于對數據進行大容量處理。“我們在物聯網的關注點在于傳感器等邊緣控制節點,通過聚合不同控制節點的數據,進行設備實時超前控制等。”Christine進一步指出,此外,英特爾希望讓工廠的生產線更加靈活,即不用只固定生產某一個產品,并以更自動化的方式提升生產效率,改變生產過程。

這也主要是通過機器視覺收集數據,并在邊緣端進行處理。在英特爾中國區物聯網銷售部產品總監謝青山看來,如今工業物聯網領域最大的變化,正是來自對機器視覺和運算能力的要求。

“以前電腦只是用來收集簡單的數據,相對計算能力要求沒那么高,工業領域的電腦更多是希望有加固、防塵等功能。機器視覺技術出現后,會開始對視覺處理運算能力有更高要求。”謝青山分析道,工業領域對尺寸、幀率、碼率等的處理要求和反應性能要求比民用高得多,因此需要更高性能的處理器、CPU等。

根據謝青山的觀察,中國的工業攝像頭每年大概是百萬量級,英特爾需要做三件事:一是設備要符合工業需求,處理好散熱、防塵、高低溫融合;第二是提供相應的應用和軟件開發平臺,可以與機器視覺配別的攝像頭聯通;第三,成本價格要低。

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