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互联网工业互联网离不开生态,英特尔全栈解决

时间:2019-05-14 20:53来源:互联网
英特尔近日在工业互联网大会上正式发布了全栈解决方案。针对当前产业协同发展趋势,该方案主要融合英特尔领先的“边缘计算 人工智能”技术,为涵盖板卡以及软件工具的人工智能

英特尔近日在工业互联网大会上正式发布了全栈解决方案。针对当前产业协同发展趋势,该方案主要融合英特尔领先的“边缘计算 人工智能”技术,为涵盖板卡以及软件工具的人工智能产品提供解决方案,可以应用于智能摄像机、智能网络视频存储器、智能视频服务器等各种设备,提高生产效率。特别是,在大型工厂、中小型制造业企业信息化和自动化转型过程中,该方案能够解决数据的传输、存储和计算等压力问题,有助于加快我国工业互联网产业的发展。

北京2019年2月22日电 /美通社/ -- 今日,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工业互联网峰会在北京成功举行。在本届峰会上,英特尔发表了题为“边缘计算 人工智能 助力工业互联网”的主题演讲,展示了英特尔在工业互联网领域的技术进展及产业应用,详细介绍了英特尔如何借助其领先的边缘计算与人工智能技术帮助合作伙伴解决实际问题,推动我国工业互联网发展。

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把脉工业互联网发展

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随着5G、边缘计算、人工智能等支撑技术逐渐成熟,互联网和工业之间界限逐渐模糊,两者融合的工业互联网不再遥远,在制造业产业升级背景下得到各方重视。芯片巨头英特尔亦看到其中机会,积极布局相关技术与产业运用。

多方融合协作发展

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发表主题演讲

2月22日,在2019工业互联网峰会期间,英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇在接受界面记者等采访时表示,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,英特尔无法忽略其中需求,但工业互联网碎片化明显,英特尔尽可能考虑到模式可复制性,其中离不开相关生态共同发展。

工业互联网衍生大量信息数据,亟须引入“云计算 边缘智能技术”。目前,工业互联网已跃升为我国制造强国建设的主攻方向,有关政府部门陆续出台一系列扶持政策,推动工业互联网迅猛发展。但工业互联网衍生大量信息数据,再加上大部分工厂要求实时生产控制,却面临网络带宽压力和延时抖动等问题,难以达到预期的生产效率。因此,边缘智能技术得以广泛推广应用。据有关机构预测,截至2020年,边缘处理物联网数据将超50%。但边缘智能技术仅能处理局部数据,无法把握全局,而云计算平台却具备融合大量信息的能力,能够进行大规模计算。因此,在实际操作过程中,“云计算 边缘智能技术”才能实现实时分析生产数据,同时有效缓解数据传输、存储和计算的压力,优化数据的存储和处理。

近年来,政府部门陆续出台相关政策支持我国工业互联网产业的推广及生态建设,工业互联网产业迅猛发展。与此同时,带宽的增长速度已经无法匹配工业互联网领域所产生的大量的数据,因此,边缘智能技术被越来越多的采用。据IDC预测,到2020年全球将有超过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,可以说,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。

他认为,就目前而言工业互联网价值方向上比较清楚,但业务基于场景驱动,从英特尔来看,场景保证了终端用户的契合度,而无论是构建什么样的工业互联网,都需要芯片,英特尔作为芯片供应商,专门为工业互联网设计了高性能芯片。

我国工业互联网已进入实践深耕阶段,需工业互联网联盟企业发力。2018年12月21日,中央经济工作会议把推动制造业高质量发展作为首要工作任务,强调要加强人工智能、工业互联网、物联网等基础设施的建设,推动制造业改善技术、升级设备。目前,人工智能、物联网等领域正加速融合和创新,推动我国工业互联网实现深耕式创新,日益发展壮大,助力经济高质量发展。据数据统计显示,预计2019年,我国工业互联网规模将达到4800亿元,拉动2亿元国民经济增长。其中,以GE、英特尔等为代表的工业互联网联盟企业凭借领先的“云计算 边缘智能技术”等技术及产品,以客户需求为导向,有利于推动我国工业互联网产业发展。

直击产业痛点 英特尔推出全栈解决方案

英特尔对工业互联网下注颇重。2013年,英特尔组建物联网集团,在工业互联网领域积极布局。英特尔预计以数据为中心将带来巨大而快速增长业务机会(2022年将达到2000多亿美元),其中包括工业互联网的物联网潜在机会将达330多亿美元。

英特尔与阿里等国内企业协作,有利于推动我国工业互联网发展。全栈式解决方案是英特尔2018年宣布正式部署的,旨在助推中小型工厂的自动化转型,推动工业互联网的产业升级。目前,基于该方案,英特尔与阿里等中国企业合作,通过“边缘计算 人工智能”技术降低制造业企业的人工成本、提升生产管理。比如,面对工厂产品质量低、检测率低的困境,英特尔联合阿里云推出“边云协同”的计算平台,将深度学习技术应用于汽车、纺织、电子等行业的成品质量检测,产品缺陷类型的检测率达到100%,较人工操作效率提高5倍;面对中小型制造业企业互联网普及率低、生产管理缺乏监督的困境,英特尔推出非侵入式基于视觉AI的工业物联网方案,实现对工厂成品率的实时预测及管理,促进工厂生产效率的提高,已在江苏、浙江、上海及广东等地实施应用。

针对边云协同的产业趋势,英特尔凭借其领先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。

另一方面,工业互联网产业迅猛发展同时,带宽的增长速度已经无法匹配工业互联网领域所产生的大量的数据,因此,边缘智能技术被越来越多的采用。但边缘设备只能处理局部数据,无法形成系统认知,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。“边缘计算是物联网发展的趋势,云计算在工业互联网中有重要角色,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。”张宇说。

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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。

在技术应用上,英特尔结合自身芯片优势,在芯片、板卡以及软件工具等方面推出解决方案,包括视觉加速芯片、支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理的软件开发包等,据英特尔技术专家尚勇透露,目前英特尔已与合作伙伴完成了一些产品落地工作。比如将机器学习和深度学习技术应用于大型工厂产品质量检测、小型工厂的产能实时管理和预测等。

多维举措

相较于低功耗芯片,网络硬盘录像机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。

不过,如中国工程院院士邬贺铨在2019工业互联网峰会演讲提出,因行业的特点、实施主体的不同,工业互联网实施上标准化难度大,门槛高、资本需求大两大难题待解。技术最终应落地解决实际问题。商业模式上,工业互联网帮助企业转型的效益只能间接计算;技术层面上,信息化和自动化还只是“两张皮”。

促进工业互联网发展

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。

对此,张宇称,英特尔从实际生产状况来看,中国工业长期水平参差不齐,多处在1.0、2.0、3.0阶段,少有严格意义上的“4.0”。原因多方面存在,如数据收集能力不够,接口缺失,以及不同设备之间互通困难等。

英特尔全栈解决方案有利于加速信息技术与中小企业制造业的融合,加快国内工业互联网发展步伐。我国工业互联网应用市场不断扩大,但惠及中小型制造业企业范围还较为有限,难以为部分中小企业带来互联网、云计算、人工智能等产业增值。依据全栈式解决方案所打造出的智能制造平台,英特尔直击中小制造业企业质量检测水平低、生产管理落后等痛点,有助于为中小制造业企业打通人、物、机等各个生产要素,实现数据的共通共融、检测智能化、流程智能化,促成互联网企业与制造业企业“强强联合”,实现资源共享、互利共赢的工业互联网智能制造平台协同发展模式,促进中国制造业快速转型升级,加快高质量发展步伐。

化解行业难题 英特尔推动工业互联网产业升级

同时,工业互联网实际方案落地,挑战是并不是所有的东西能够量化,很多东西是模糊的,需要沉淀、成本构成,设计出既能解决问题、又能支付成本的方案。

以英特尔、阿里等为代表的互联网企业应以产业联盟为载体,构建完善产业链,加快推动国内工业互联网生态建设。目前,受数据收集能力有限、设备互通困难等因素的影响,中国制造业企业面临工业发展水平不一的困境,致使工业互联网的实施缺乏统一化,工业互联网碎片化现象明显,技术的最终落地面临挑战。对此,以英特尔、阿里等为代表的互联网企业可以通过产业联盟的方式加强合作,集结产业链上下游企业的力量,在软件、用户等相关领域进行探讨,积极与标准组织、开源社区等开展合作,构建成熟的解决方案及完整的商业模式,吸引更多商业伙伴参与,不断完善国内工业互联网的生态建设。

基于这一领先的全栈式解决方案,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。

“工业互联网离不开生态,”张宇强调,“通过联盟的方式将产业链伙伴整合起来,芯片、板卡、软件、用户可进行探讨,联盟的方式推动产业。相比消费端,工业互联网碎片化更加明显,英特尔尽可能考虑到可复制性,与标准组织合作、开源社区合作、构建共性问题的开源解决方案。”合作伙伴看到完整的商业闭环、看清楚完整的商业模式,就会积极投身其中,这个生态就会不断丰富起来。

政府和行业协会应当立足工业互联网行业需求,加速应用创新和推广,在国内形成较强示范效应。尽管目前已有不少互联网企业参与到工业互联网的生态建设中,但先进技术及成果缺乏规范化和市场化。对此,政府及行业协会应当建立多功能的公共服务平台,从标准制定、产业推动等方面促进应用的更新换代及技术落地。此外,针对行业特性和痛点问题,政府应以建立产业基金和发放专项奖励等形式,推动高新技术企业利用工业互联网平台、5G等新技术,为制造业企业制定个性化、智能化的解决方案,形成一批有较强影响力、可广泛推广的先导案例。

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。英特尔联合国内顶级合作伙伴,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侵入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,这也是信息化和自动化融合面临的焦点问题之一。英特尔在全球包括国内积极联合控制器设备商、联盟组织以及行业领先企业,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张宇博士表示:“工业行业先天对实时性、可靠性有着较高的要求,面向工业,英特尔正在凭借领先的技术和产品,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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