英特尔重申IoT三大战略,边缘侧布局初见成效【小金体育】

本文摘要:还包括英特尔最近布局的新零售领域的数字标志、互动白板、安全领域的智能照相机等。

还包括英特尔最近布局的新零售领域的数字标志、互动白板、安全领域的智能照相机等。此外,英特尔还致力于专用芯片和软件工具,获得Movidius芯片、FPGA硬件加速、无线连接芯片、OpenVINO研发工具包。关于ATOM在英特尔物联网布局中的作用,Tom、Lantzsch回答说:ATOM芯片在整个战略中起着非常相似的作用,我们有很多以ATOM为中心的资源。现在,在以物联网为中心的时代,英特尔将以前配置在其他方面的资源降低到以ATOM为中心的应用程序,发售了Denverton产品线等,应用于电信网络的边缘。

其中,英特尔所有事业部Boss提到的OpenVINO只被称为开放式神经推理小说和网络优化(OpenVisualInfernetworkOptimization)的研究开发工具包是英特尔今年5月发售的性能计算机视觉和深度自学视觉应用于研究开发的工具套件,反对英特尔平台的各种加速器与英特尔以前的计算机视觉SDK相比,主要加入了深度自学部署包、标准化深度自学推理小说包、OpenCV、OpenVX优化功能。更多的OpenVINO性能和应用于情况(公共编号:)以前在英特尔发售OpenVINO工具包,探讨边缘计算的视觉处理方案有什么新意义?一篇文章有详细的说明,这里不怎么说明。

机械视觉机械视觉是英特尔战略的重点,2016年以高价购买有名的机械视觉公司Movidius已经是秘密。2017年,英特尔推出了针对机器视觉领域高端市场的MovidiusMyriad的XVPU,除此之外,中低端市场还有Myraid。

在峰会现场展示了基于英特尔Movidius的VPU和OpenVINO的面部检查和属性提取方案,该加速棒系统通过OpenVINO工具包,配备了IntelCorei7-6770HQ协会CPU和MovidiusMyraid2,将英特尔的深度自学算法应用于面部识别和属性提取(包括面部检查、年龄性别提取、头部姿势提取和表情检查)在峰会上,英特尔还展示了基于OpenVINO平台的机器视觉深度自学系统,比较了在某种程度上使用的工具和软件,在OpenVINO之前、在OpenVINO之后、在OpenVINO和FPGA之后的性能参数,其中每秒传输帧数依次为35、240、760。根据边缘计算比特率的允许,现在的大部分数据都发生在边缘外侧,其中45%的计算不会再发生在边缘外侧。现在云享受的虚拟化技术已经几乎应用于边缘外侧,边缘外侧可以更好地解决延迟、安全性和比特率问题,深度自学、AI训练在未来也不会逐渐沉降到边缘外侧。

可以看出,边缘计算的优势日益突出,已经成为英特尔三大战略的核心。与前几年相比,物联网的概念更加明确。在物联网发展的初期,设备使用较低端的芯片和数据单元,数据发生后,设备没有判断能力,因此这些数据必须在网络传播的背景下处理。

近年来,物联网数据量以指数形式迅速增加,网络带宽也逐渐减少,渠道更加灵活。边缘外侧计算的市场需求也开始迅速增加。未来并非所有的自学都在云上展开,Thomas、Lantzsch对边缘外侧的计算能力也作出了反应。现在在云上开展数据集和人工智能训练,将来看到一些新产品不在边缘开展自学、训练。

为了构建缓慢的呼吁,需要动态分析和处理产生的数据,海康威视与英特尔合作,在边缘外侧配置了一系列边缘服务器(EdgetServers)、AI数据中心等,扩大了自己在边缘计算领域的新地图。中国市场:第一次见效的英特尔为了构筑这三个战略,不仅在芯片方面的优势,在开发工具和生态环境方面也展开了很多布局。时隔一年,英特尔在教育、零售、工业、智能城市等领域与合作制造商的行业解决方案也逐渐落地,英特尔物联网的布局首次取得了成效。

在这次峰会上,英特尔还邀请了视源、蚂蚁、海康威视等国内领先的企业平台,展示了工业、零售等领域最近的物联网解决方案。在工业领域,蚂蚁与英特尔合作,将机器视觉和人工智能技术应用于重庆瑞方渝美合金钢有限公司铸件缺陷检测,建立了自动缺陷检测系统。

自动缺陷检测系统对于传统的人工检测效率低、精度低的痛点,可以在部件加热过程中进行缺陷检测,每个检测面约1~2秒,检测精度也从原来的人工检测不到20%提高到99%。对于与英特尔的合作,阿里巴巴IoT事业部的高级技术专家徐漫江说:我们现在也与英特尔队合作,希望算法更加优化,限于更好的行业领域,同时也希望将英特尔产品应用于市场阿里云IoT利用英特尔的计算能力和虚拟化技术明确提出Linktedge,配置边缘外侧。同时,LinkEdge可以与云切断,展开与装备有关,构建云一体化布局。在零售领域,海信(海信智能商业系统株式会社)与英特尔合作,发售无人值班便利店。

海信基于英特尔核心处理器和自己的视频发送和正确营销系统的集装箱改建的无人值班便利店,现在已经在国内配置了500家店铺。英特尔业务配置:美国第一,中国第二英特尔正式成立数50年,转入中国33年,中国总投入已达130亿美元,中国享有美国总部以外最全面的业务配置。

英特尔营销集团副总裁兼中国区总经理王锐这样说明了中国在英特尔整个市场布局中的重要性。据了解,到目前为止,英特尔已在中国拥有22个分公司,涵盖面积尖端研究、产品技术开发、精致生产、产业生态合作、营销、客户服务、风险投资等领域。其中还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、在成都的芯片组、芯片PCB测试和芯片预处理的工厂,在沈阳建立的存储技术生产基地。

针对行业市场需求,英特尔已经发布了100个成熟期的物联网行业整体解决方案,目前和未来发展的重点是控制器整合、机械视觉和智能工厂的解决方案,通过与产业链合作伙伴密切合作,更多基于英特尔产品技术的解决方案已经推向市场。帮助中国生产向智能生产转型。英特尔边缘布局的重要问题解答为什么要边缘计算?TomLantzsch:如果云需要构建,客户同意不需要云操作者,但这种经济效率最低。

但是,当客户没有云处理能力时,我们可以协助他们修改布局,在完全相同的研发环境下,在边缘外侧构建云算法、结构,创建新的应用水平,构建云合作。例如,自动驾驶汽车,由于响应速度、可用性、安全性等原因,不可能在云中决定,因此必须在边缘外侧解决大量问题。

网络从4G变成5G后,不会影响边缘计算的产品形态吗?陈伟:边缘计算的产品形态很可能受到冲击。现在的网络瓶颈突破的话,可能会影响终端、边缘、网络整体和后端的所有平台。

因此,英特尔的想法清晰,英特尔不是所有领域的产品,而是专注于边缘计算、阻抗统合和应用于统合、机械视觉三个领域。我将来可能会进步,但是这些平台简化的技术、生态链的组合,英特尔不在其中。有和合作伙伴开发物联网算法吗?TomLantzsch:很多算法都由享有数据的公司和第三者公司实现。这个数据对公司最重要,或者对数据的专有权是什么性质,英特尔不会通过训练很多OpenVINO人才来反对企业的算法开发。

如果你想做一个好的算法,你必须训练数据,在许多情况下,训练数据是针对某种特定的应用。例如,目前美国最困难的算法之一是车牌识别。

美国有50个州,每个州的牌照系统不同,每个州下面都有不同版本的牌照,所以在收费道路上展开快速的牌照识别并不容易。在英特尔物联网耕作的行业中,你最期待哪个行业?TomLantzsch:英特尔寄予厚望的自动驾驶领域,现在已经收购了自动驾驶技术公司Mobileye,现在已经有了很大的计划。陈伟:关于国内一些横向行业,首先,英特尔物联网的战略是为物联网设计高性能芯片,加强边缘计算,专注于计算机视觉。中国发展最差的行业之一是安全行业,一些企业末端的视觉能力、AI能力已经提高到世界领先的方向。

这在中国是一件非常令人兴奋的事情,因为他们的技术已经在世界上领先,在过去的几十年里,我们通常只是在市场上领先。这些企业自然不会把这项技术带回安全以外的横向行业。

例如,工业缺陷检查、机械视觉、医疗领域的图像分析等,其中不存在的想法机会是无限的。另外,在教育领域,其中AI的应用已经很深,从考试问题到评价都使用AI技术。我们的战略是逃避一些重要技术,在安全、工业、交通等横向行业使用我们刚才谈到的战略技术是我们最关心的。

文章:英特尔发售OpenVINO工具包,探讨边缘计算的视觉处理方案有什么新意义?英特尔最近第第八代移动处理器,为了修复安全漏洞的性能,预计不会上升3-10%的原创文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。

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