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针对边云协同的产业趋势，英特尔凭借其***的边缘计算和人工智能技术推出了适用于边缘计算，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。可以应用在从智能摄像机，智能网络视频存储器到智能视频服务器的各种设备中。
2018年，英特尔发布了新一代的视觉加速芯片英特尔 Movidius Myriad X。这一面积仅有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***网络中卷积层，全连接层和***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***产品系列——基于英特尔Movidiu***yriad 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。
为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发，英特尔还发布了OpenVINO工具包。OpenVINO工具包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。
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基于这一***的全栈式解决方案，英特尔正通过“边缘计算+人工智能”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。
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，实现了基于边云协同的计算平台，切实将机器学习和深度学习技术应用于工厂产品质量检测。实际应用结果显示，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加具有挑战性。此类工厂缺乏IT基础设施，没有完备的生产管理流程，对工人操作规范的监督等也缺乏有效的管理手段。面对这一问题，英特尔联合合作伙伴推出了非***式和易部署的基于视觉AI的工业物联网方案，成功实现了对该类小型工厂的产能实时管理和预测，有效提升了工人效率。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。
与此同时，作为工业自动化的骨干系统之一，控制系统如何在数字化和智能化的潮流中升级也是行业用户和方案供应商面临的共同挑战，这也是信息化（IT）和自动化（OT）融合面临的焦点问题之一。英特尔在***包括国内积极联合控制器设备商、联盟***以及行业***企业，在控制系统数字化领域开展基于英特尔架构的积极创新和实践。
英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师***博士表示：“工业行业先天对实时性、可靠性有着较高的要求，面向工业，英特尔正在凭借***的技术和产品，以客户场景为驱动，打造边缘计算+人工智能的解决方案，帮助客户解决实际问题。在未来，英特尔愿意继续同合作伙伴合作，开发符合国内市场用户需求的技术和方案，助力我国工业互联网产业的发展。”
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