导读： 据市场研究机构IDC预测，到2020年全球超过50%的物联网数据将在边缘处理。而边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知，因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合。
2月22日，于京举行的由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟和中国通信学会联合主办的2019工业互联网峰会热度创历史新高，充分展示了目前我国工业互联网产业迅猛发展的态势。此次峰会上，在接受采访时，英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇表示：“工业互联网目前还处于起步阶段，云计算与边缘计算正逐渐成为支撑工业互联网的两大支柱。”
近年来，边缘智能技术被越来越多地采用。据市场研究机构IDC预测，到2020年全球超过50%的物联网数据将在边缘处理。而边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知，因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合。基于此，张宇判断：“云计算与边缘计算正逐渐成为支撑工业互联网的两大支柱。”
与其他物联网领域，特别是消费类物联网相比不同的是，工业行业先天对实时性、可靠性有着较高的要求。“针对工业互联网的特点和发展趋势，英特尔正在凭借自身的技术和产品，以场景为驱动，打造边缘计算+人工智能的解决方案，帮助用户解决实际问题。”张宇说。
据悉，针对边云协同的产业趋势，英特尔推出了包括新一代视觉加速芯片英特尔Movidius Myriad X、OpenVINO工具包等适用于边缘计算，涵盖芯片、板卡以及软件工具的人工智能产品的全栈解决方案，以化解大型工厂、中小型制造业企业在信息化和自动化转型过程中的难题，加速我国工业互联网产业升级步伐。
据介绍，现阶段大型工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的核心问题之一是如何利用物联网技术规模化提升产品质量和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入。英特尔联合国内合作伙伴，在汽车相关产业链、电子和纺织等行业，创建了基于边云协同的计算平台，将机器学习和深度学习技术应用于工厂产品质量检测。结果显示，相较于人工操作，效率提升至少5倍，产品缺陷类型的检测率也提升到了100%。
我国拥有众多产值在1000万元以下的中小型制造业企业，面对这些中小型工厂，工业互联网的应用和普及更具有挑战性。对此，英特尔联合合作伙伴推出了非侵入式和易部署的基于视觉AI的工业物联网方案。目前，该方案已经在江浙沪及广东地区实现初步规模化部署运营。
