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打造中国工业互联网平台,英特尔边云协同计算如何从技术角度赋能?

  工业互联网概念最早来自于德国,主要通过软、硬技术打造智能工厂,提高机器的生产效率。我国工业互联网更具多元化特征,主要通过工业互联网平台的方式,汇聚协作企业、产品、用户等产业链资源,打造数据驱动的生态运营能力。尽管,我国工业互联网平台建设还处于刚起步的阶段,但是已经有多领先技术走在时代前沿,以英特尔代表的处于产业链重要位置的企业,已经基于自己在芯片、物联网、人工智能、云计算、边缘计算等方面的优势,打造出全栈解决方案。

  其实,不管是德国的工业互联网,还是美国的“工业4.0”,亦或是中国制造2025,本质上都是工业与互联网技术的结合,通过数据收集、数据分析等实现升级再造。而我国制造业的水平和发达国家相比,还有一定的差距,并且发展水平参差不齐,很多企业还处于3.0、2.0甚至是1.0的阶段,很少能看到真正的4.0的企业。

  大体来看,我国制造业企业主要面临两大挑战:一是设备比较老旧,不能更好地收集数据,没有数据接口;另一种挑战是,即使有数据接口,但是生产企业没有购买相应的服务,或者生产线上的设备以及MES系统、整个工厂的管理系统,来自不同厂商,没有做到互联互通。

  ▲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博士

  “英特尔的工业互联网战略是,以用户应用场景为中心,比如:安防、零售、工业、交通、教育、医疗等领域,打造直击用户痛点的解决方案。”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博士表示, 英特尔的工业互联网解决方案能帮助合作伙伴解决实际问题,以标准化的解决方案进行数据收集和分析,从整体上推动我国工业互联网的发展。

  凭借边缘计算和人工智能技术,结合芯片、板卡以及软件工具等,英特尔的全栈解决方案更受用户青睐。英特尔的工业互联网解决方案,包括三款主打产品,分别是:Movidius™ Myriad™ X视觉加速芯片、可扩展的人工智能加速解决方案和OpenVINO 深度学习部署工具套件 。

  Movidius™ Myriad™ X于2018年发布,是一个面积仅有8.8x8mm,功耗仅为2W的芯片,能够提供1T的计算能力,进而实现对卷积神经网络中卷积层,全连接层和激活函数的加速。在实际应用中,Myriad™ X能够很好的满足功耗层面的要求,同时其算力也足以满足处理一路高清视频的需求。

  相较于低功耗芯片,网络硬盘录像机(NVR)和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,英特尔发布了英特尔视觉加速器产品系列——基于英特尔® Movidius™ Myriad™ X视觉技术处理器和高性能英特尔® Arria® 10 FPGA。以Movidius™的方案为例,该解决方案能够在一块板卡上集成英特尔®8至16颗Movidius™ Myriad™ X芯片,提供8至16T的计算能力,用户可以根据各自边缘设备的性能指标,选取不同的配置。

  而OpenVINO工具包,主要是用来支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种英特尔平台中轻松实现边缘到云的异构执行。

  为了应对工业互联网碎片化需求,英特尔还打出组合拳。首先,英特尔尽量考虑实际操作的可复制性,所有的解决方案、产品尽可能多地惠及不同用户。其次,英特尔和一些标准组织合作,共同制定行业标准。英特尔和开源社区合作,共同构建一些有针对性的开源解决方案。其三,英特尔提供相应的硬件、软件产品,提供一种类似于中间件的服务能力。OpenVINO,实际上是对计算机视觉处理加速的函数库,在这个库里面包含人工智能的一些模型,也包括一些传统计算机视觉经过优化的库,其实也是一个中间件角色。开发者或者一些系统集成商可以在OpenVINO的基础上,针对不同的垂直行业的要求,开发属于自己的千变万化的应用。

  值得一提的是,工业互联网平台并不是一个重型架构,必须要有完整的云平台、边缘平台、传感器平台等。一些大型企业,可能会系统地构建工业数字化、智能化转型的商业模型,甚至有些大厂会构建自己的工业物联网平台,部署自己的私有云;但是一些中小企业会基于实际业务需求,去实现自动化生产。比如:很多环节还依赖于人眼进行质量检测,他们更希望通过自动化手段提速。这就带来了技术方面的要求,包括芯片的算力、可靠性以及与软件相关的功能等。中国拥有60%至70%的中小企业,正处于高速发展阶段。可以预测:未来三到五年,中国工业互联网领域会迎来爆发式增长。

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