近年來，邊緣智能技術被越來越多地采用。據市場研究機構IDC預測，到2020年全球超過50%的物聯網數據將在邊緣處理。而邊緣設備只能處理局部數據，無法形成全局認知，因此實際應用中仍然需要借助云計算平臺來實現信息的融合。基于此，張宇判斷：“云計算與邊緣計算正逐漸成為支撐工業互聯網的兩大支柱。”
與其他物聯網領域，特別是消費類物聯網相比不同的是，工業行業先天對實時性、可靠性有著較高的要求。“針對工業互聯網的特點和發展趨勢，英特爾正在憑借自身的技術和產品，以場景為驅動，打造邊緣計算+人工智能的解決方案，幫助用戶解決實際問題。”張宇說。
據悉，針對邊云協同的產業趨勢，英特爾推出了包括新一代視覺加速芯片英特爾Movidius Myriad X、OpenVINO工具包等適用于邊緣計算，涵蓋芯片、板卡以及軟件工具的人工智能產品的全棧解決方案，以化解大型工廠、中小型制造業企業在信息化和自動化轉型過程中的難題，加速我國工業互聯網產業升級步伐。
據介紹，現階段大型工廠在數字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題之一是如何利用物聯網技術規模化提升產品質量和良品率，從而降低原材料消耗和人工成本投入。英特爾聯合國內合作伙伴，在汽車相關產業鏈、電子和紡織等行業，創建了基于邊云協同的計算平臺，將機器學習和深度學習技術應用于工廠產品質量檢測。結果顯示，相較于人工操作，效率提升至少5倍，產品缺陷類型的檢測率也提升到了100%。
我國擁有眾多產值在1000萬元以下的中小型制造業企業，面對這些中小型工廠，工業互聯網的應用和普及更具有挑戰性。對此，英特爾聯合合作伙伴推出了非侵入式和易部署的基于視覺AI的工業物聯網方案。目前，該方案已經在江浙滬及廣東地區實現初步規模化部署運營。
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