本文为大家介绍英特尔战略分析(英特尔发展战略)，下面和小编一起看看详细内容吧。
曾称霸互联网和pc时代的英特尔，在移动互联网时代小胜arm后，收窄了进入物联网时代的规划布局。随着边缘端能力的逐步增强，英特尔似乎找到了回归主场的感觉，边缘计算成为英特尔近期三大战略的核心。
计算从云端下沉到边缘
智能设备对边缘计算的需求与日俱增，计算从云端下沉到边缘已成为当前趋势。多年来，云布局一直是各大公司关注的焦点。但随着部分智能设备本地数据量的增加和计算效率的提升，仍无法完全依靠云端布局来完成所有智能设备的计算和应用。已经证实，视觉智能设备的应用需求最为明显。
以相机为例，智能相机在应用过程中会产生海量数据。如果所有的计算都放在云端，会存在两个问题：一是海量数据传输到云端，无法及时响应；另外，对于海量数据，云计算效率较低，成本会增加。
同时，边缘计算的能力足够强，云虚拟化技术现在可以在边缘侧应用，这也使得更多的微控制器等设备部署在网络边缘侧成为可能。因此，各大公司已经开始将更多的计算和应用程序部署到边缘端。
英特尔三大战略布局
2017年11月，英特尔在杭州举行的中国物联网ceo峰会上，提出了三大明确的物联网战略方向。
在2018英特尔物联网峰会上，英特尔再次明确了近期的战略方向。英特尔高级副总裁兼物联网事业部总经理thomas lantzsch在峰会上重申了英特尔的三大战略方向，为物联网设计高性能芯片，增强边缘计算，并继续布局计算机视觉。同时，还带来了其在工业、零售、医疗、教育、智慧城市等各个领域的最新解决方案。
高性能芯片
大数据对计算能力的需求提出了巨大的挑战。在未来的人工智能时代，企业能否生存，最终还是要看自己的算力有多强大。作为英特尔的强项，该芯片也是其在物联网布局中的第一支柱。从凌动（atom）到至强（xeon），全系列处理器支持包括数字标牌、交互式白板、智能摄像头等英特尔近期在新零售领域布局的安防领域应用。此外，英特尔正在专注于专用芯片和软件工具，包括movidius芯片、fpga硬件加速、无线连接芯片和openvino开发套件。
对于atom在英特尔物联网布局中的作用，tom lantzsch表示，atom芯片在整个战略中扮演着非常特殊的角色，我们有很多资源可以分配给以atom为中心的应用。现在进入物联网时代，英特尔将之前部署在其他领域的资源减少到以atom为中心的应用，推出了denverton等产品线，应用于电信网络的边缘。
据雷锋网（公众号：雷锋网）了解，其中，英特尔几乎所有业务部门大佬都会提到的openvino，全称是open visual inference neural network optimization（开放视觉推理神经网络优化）开发工具包. 5 月推出的工具套件可以加速高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的开发。支持intel平台的各种加速器，包括cpu、gpu、fpga、movidius的vpu，用于深度学习，可以直接支持异构计算。
与intel之前的计算机视觉sdk相比，主要增加了深度学习部署工具包、通用深度学习推理工具包以及opencv和openvx优化功能。更多关于openvino性能和应用的信息，雷锋网此前发布了英特尔的openvino工具包，聚焦边缘计算的视觉处理方案有哪些新思路？ ”文中已经详细介绍，这里不再赘述。
机器视觉
机器视觉是英特尔的战略重点。 2016年斥巨资收购知名机器视觉公司movidius已不再是秘密。2017年，英特尔针对机器视觉领域的高端市场推出了movidius myriad x vpu。此外，低端市场还有myraid 2。
峰会上展示了基于intel movidius vpu和openvino的人脸检测和属性提取解决方案。加速器系统采用openvino工具包，搭载英特尔酷睿i7-6770hq cpu和movidius myraid 2，应用英特尔深度学习算法从人脸识别和属性提取（包括人脸检测、年龄和性别提取、头部姿势提取和表情检测)，该方案可应用于智慧安防、智慧零售等业务场景。
英特尔重申三大物联网战略，边缘侧布局初见成效
在峰会上，英特尔还展示了基于openvino平台的机器视觉深度学习系统，对比了使用相同工具和软件在使用openvino之前、使用openvino之后以及使用openvino和fpga之后的性能参数。每秒传输的帧数为35、240+、760+。
边缘计算
由于带宽限制，目前大部分数据都在边缘侧产生，45%的计算会发生在边缘侧。今天，云拥有的虚拟化技术可以完全应用到边缘端；另外，延迟、安全、带宽等问题可以在边缘侧得到更好的解决，深度学习和ai训练未来会逐渐下沉到边缘侧。可见，边缘计算的优势日益凸显，也成为英特尔三大战略的核心。
与往年相比，物联网的概念越来越清晰。在物联网发展初期，设备使用的是比较低端的芯片和数据单元。数据产生后，设备没有能力对其进行判断，只能通过网络将数据传输到后台进行处理。近年来，与物联网相关的数据量呈指数级增长，网络带宽逐渐增加，渠道也变得更加灵活。边缘端计算需求也开始增长
。
未来并非所有的学习都在云端进行，thomas lantzsch针对边缘侧的计算能力也表示 如今是在云端上对数据集和人工智能进行训练，在未来我们将看到一些新产品会在边缘进行学习、训练。
为了实现快速响应，并能够实时对产生的数据进行分析处理，海康威视与英特尔合作，在边缘侧部署了一系列边缘服务器（edge servers）、ai数据中心等，开拓自己在边缘计算领域的新版图。
中国市场：初见成效
英特尔为了实现这三个战略，除了在芯片方面的优势，在开发工具及生态环境方面也进行了大量布局。时隔一年，英特尔在教育、零售、工业、智慧城市等领域与合作厂商的行业解决方案也逐渐落地，英特尔物联网布局初见成效。
在此次峰会上，英特尔也邀请了视源、阿里、海康威视等诸多国内领先企业站台，展示在工业、零售等领域最新的物联网解决方案。
在工业领域，阿里与英特尔合作，将机器视觉和人工智能技术应用到重庆瑞方渝美压铸有限公司的铸件瑕疵检测上，打造了自动瑕疵检测系统。自动瑕疵检测系统针对传统的人工检测效率低、准确率低的痛点，在构件冷却过程中就可以进行瑕疵检测，每个检测面大概只需要1-2秒钟，检测准确率也从原来的人工检测不足20%提升到超过99%。针对与英特尔的合作，阿里巴巴iot事业部高级技术专家徐漫江表示 我们现在也在和英特尔团队继续合作，一方面希望把算法更优化、能够适用于更多行业领域；另一方面，我们也希望把英特尔产品在应用市场上进行分发应用，让更多的企业能够使用到英特尔的技术。
阿里云iot借助英特尔的计算能力及虚拟化技术提出link edge，布局边缘侧。同时link edge可以和云端直接打通，进行相关配置，实现云边一体化布局。
在零售领域，海信（海信智能商用系统股份有限公司）与英特尔合作，推出无人值守便利店。海信基于英特尔酷睿处理器以及自己的视频分发和精准营销系统的集装箱改造的无人值守便利店，如今已经在国内部署了500家门店。
英特尔业务部署：美国第一，中国第二
英特尔成立已有50年，进入中国也有33年，在中国的总投入已经超过130亿美元，中国拥有除了美国总部之外最全面的业务部署。英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐这样解释了中国在英特尔整个市场布局中的重要性。
据雷锋网了解，时至今日，英特尔在中国已经拥有22个分支机构，覆盖前沿研究、产品技术开发、精尖制造、产业生态合作、市场营销、客户服务、风险投资等领域。其中包括在北京部署的英特尔中国研究院，在上海、深圳的技术团队，以及在成都的芯片组、芯片封装测试和芯片预处理的工厂，在大连建立的存储技术制造基地。
针对行业需求，英特尔已经发布了100个成熟的物联网行业整体解决方案，现在及未来的发展重点将在于控制器整合、机器视觉和智慧工厂的解决方案，通过与产业链合作伙伴紧密合作，越来越多基于英特尔产品技术的解决方案已经推向市场。从而助力中国制造向智能制造转型。
英特尔边缘布局的关键问题解答
为什么需要边缘计算？
tom lantzsch：如果云端能够实现，客户肯定会直接在云端操作，毕竟这样的经济效率是最高的。但是当客户不具备云端处理能力时，我们可以帮助他们简化布局，在相同的开发环境下，把云端的算法、架构在边缘侧实现，创建一个全新的应用层面，从而实现云边协同。例如自动驾驶汽车，由于响应速度、可用性、安全性等原因，你不可能都在云端做决策，因而需要在边缘侧解决大量的计算问题。
在网络从4g转变为5g后，会不会对边缘计算的产品形态有所冲击？
陈伟：边缘计算的产品形态很可能会受到冲击。如果现在的网络瓶颈得到突破，可能会影响整个终端、边缘、网络，以及后端所有平台。所以，英特尔的思路很清晰，英特尔不可能做所有领域的产品，而是专注于边缘计算、负载整合和应用整合、机器视觉三大领域。我觉得未来可能会演变，但这些平台化的技术、生态链的搭建，使得英特尔会在其中有一席之地。
是否有和合作伙伴开发物联网算法？
tom lantzsch：大多数的算法由拥有数据的公司或第三方公司来做，这取决于这个数据对于该公司有多重要，或者它对数据的专有权是什么样的性质，英特尔会通过培训大量的openvino人才来支持企业的算法开发。
想要做出好的算法，就需要训练数据，而在许多情况下，训练数据都是针对某种特定的应用。例如现在在美国最困难的一个算法是车牌识别。因为美国有50个州，每个州的车牌系统都不一样，每个州下面还有不同版本的车牌，所以做一种算法，在收费公路上进行迅速的车牌识别并不简单。
在英特尔物联网深耕的行业中，您最看好哪些行业？
tom lantzsch：英特尔比较看好自动驾驶领域，如今已经收购了一家自动驾驶技术公司mobileye，目前已经有了一个相当积极的计划。
陈伟：关于国内几大垂直行业，首先，英特尔物联网的战略是为物联网设计高性能芯片，增强边缘计算，专注于计算机视觉。
中国发展最好的行业之一是安防行业，一些企业端到端的视觉能力、ai能力已经提高到全球领先的位置。这在中国是非常振奋人心的事情，因为他们的技术已经全球领先了，在过去的几十年里，我们往往只是市场应用比较领先。那么这些企业自然会把这个技术带到安防以外的垂直行业。比如说工业里的瑕疵检测、机器视觉，医疗领域的图像分析等，其中存在的创新机会是无穷无尽的。
另外，在教育领域，其中ai的应用已经做得很深了，从出考题到评卷都用到ai技术。
我们的战略是抓住几个关键的技术，安防、工业、交通等垂直行业里用到我们刚才讲到的战略技术的，都是我们最关心的。
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