智能边缘时代，英特尔大有可为

近年来，随着数字化和物联网设备的广泛应用，数据处理和计算的边缘性变得越来越重要。然而，随着对实时性、隐私保护和节能的要求不断提高，我们正在见证边缘计算向“智能边缘”的过渡。
 
智能边缘计算是指将计算和数据存储移动到网络的边缘，即设备或终端，以提高响应速度和降低网络带宽需求的一种新型计算模式。这种技术将传统的云计算与物联网、人工智能等技术相结合，使得各种设备能够更好地协同工作，提高生产效率和生活品质。
 
这一技术的出现不仅改变了数据处理和传输的方式，也使得各种设备和系统更加智能化。
 
智能边缘计算的实现离不开一系列关键核心技术的发展和部署，其中，英特尔作为行业领先企业，积极投身于此，在智能边缘计算中，基于英特尔架构的系统具有很多优势。
 
在此趋势下，2023英特尔网络与边缘合作伙伴峰会于7月27日在南京正式召开，多位来自物联网、网络和边缘计算领域的英特尔及其他头部企业高管将登台发表主题演讲，整体分析全球市场趋势的同时，还围绕各自负责领域的最新进展，分享了英特尔在网络与边缘领域的发展战略，并深入解读英特尔在中国市场的发展情况，以及所面临的机遇和挑战。
 


大会伊始，英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王稚聪在致辞中表示，过去几年，半导体行业和全球经济都经历了很大的波折，当前经济在曲折复苏中结构性转型，市场需要信心。
 
英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王稚聪
 
在这个过程中，人工智能与绿色可持续成为经济转型的源动力。英特尔致力于与业务合作伙伴一同捕捉新的市场机遇和发展动能，通过技术创新、融合性创新，结合AI、边缘计算和终端市场需求，加快培养、孕育和推动新技术和应用在行业的落地。
 

• 边缘计算潜力巨大 

在峰会现场，英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti谈道，2030年全球边缘市场将达到4450亿美元的规模，边缘的发展将成为企业下一个10年的巨大发展机遇。
 
Sachin Katti表示，人工智能技术正在推动产业数字化进程的加速，预计2030年，边缘AI的市场规模将达到650亿美元，未来在边缘端会越来越多地利用到人工智能的应用。
 
英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti
 
可以理解为，能为用户提供高效、个性化、实时体验的边缘人工智能也迎来新的发展阶段。但目前，很多企业在边缘人工智能部署时往往还面临人工智能专业知识缺乏、部署成本高、数据安全难以保障等难题和挑战。
 
基于此，英特尔多年来持续在加速边缘人工智能产品的创新，通过软硬件解决方案为企业提供更具针对性的解决方案，在提升人工智能技术开发效率的同时，让企业都能探索其中的创新应用。
 


为扩大各行各业数字化转型的规模，英特尔一直在持续推出从云网络到移动和电信网络、从托管边缘到网络边缘再到本地边缘的软件定义的、可编程软硬件产品组合，其中：
 

• 第13代英特尔酷睿™处理器系列具备更多内核、更快内存，及时间协调计算(TCC)和时间敏感网络(TSN)功能，适用于机器人和沉浸式视频墙等实时计算密集型边缘用例；

 

• 英特尔凌动x7000E系列、英特尔酷睿™i3处理器和英特尔处理器N系列可为边缘本机应用程序提供更节能的性能，适用于零售标牌、自助服务终端、销售点系统、便携式医疗成像设备及办公自动化设备等用例；

 

• 特尔第四代英特尔至强可扩展处理器也针对高性能、低时延网络和边缘工作负载进行了优化。集成vRAN Boost的第四代英特尔至强可扩展处理器，集成了加速功能，与上一代相比，能够在不增加功耗的情况下提供两倍容量，并额外节省高达20%的能耗，从而满足关键的性能、扩展和能效要求。

 
在智能边缘计算快速发展的过程中，芯片发挥着关键作用。实际上，智能物联网的创新应用都要通过底层芯片和配套软件才能实现。随着算力需求的增长，对芯片的要求也会越来越高。
 
据了解，从2010年至2020年，英特尔酷睿产品线的能效比提升了14倍。2020年到2030年，英特尔的目标是在原有基础上将旗下产品线的平均能效比再提升10倍。为此，英特尔在第12代酷睿处理器中引入了“大小核”概念，包括性能核和功效核，利用不同的内核匹配运算需求，实现最佳负载，以降低整体功耗。
 
此外，异构计算也是应对差异化需求、提升处理器能耗比的重要技术方向。很多负载是有典型性的，不管是视频会议场景、智能零售场景，还是云游戏场景，其背后的技术都涉及视频的编码、解码和转码。对于这些相对固定的负载，如果采用专有硬件进行处理，效率更高、功耗更低。
 
因此，在产品布局中，英特尔提出了全新的XPU战略，通过提供CPU、GPU、FPGA、IPU等多种异构产品，为不同业务、应用场景提供定制化的算力解决方案。整体思路就是通过异构架构的方式提高能效比。同时，在面向生成式的大模型场景，英特尔还推出了Habana Gaudi芯片，显著提升训练吞吐性能。
 
除了硬件，英特尔也始终在针对软件进行持续投入：
 

• 英特尔面向5G核心网推出的英特尔基础设施电源管理器参考软件可将运行时CPU平均能耗降低30%，这有助于降低总拥有成本，并加速实现净零排放的目标；

 

• 英特尔针对vRAN推出的FlexRAN参考软件拥有数百个许可证持有者，这个数字还在不断增加；

 

• 作为面向异构计算统一编程架构的oneAPI，则简化了跨不同计算架构的应用程序开发工作，实现了一次开发，多平台部署；

 

• 英特尔一直在持续更新迭代以OpenVINO为代表的软件工具，并于今年发布了功能更加强大的全新英特尔OpenVINO 2023.0版本。该版本提供了面向生成式人工智能的更广泛模型支持，其中就包括对Stable Diffusion的支持。OpenVINO工具套件支持从边缘到云的深度学习推理，能在CPU、GPU和FPGA等硬件平台上，扩展工作负载并进一步提高工作性能。它可以提供更多的深度学习模型和更高的推理能力，去除了冗余的示例代码和工具，帮助实现更加轻松的开发和部署；

 

• 此前推出的英特尔Geti™计算机视觉AI平台也已针对一些早期生态伙伴开放测试，Geti商用软件平台能够帮助开发团队减少模型开发所需时间，并降低AI开发技术门槛及开发成本。

 
综合英特尔的软件布局和对客户带来的体验来看，好的软件工具能使开发者更加充分地发挥硬件性能。
 
与此同时，英特尔还为生态伙伴提供了部署边缘人工智能所需的完整堆栈：不仅为生态系统带来可复用的、经过验证的解决方案，还在建立并制定有扩展性的开放标准同时，通过边缘优化的CPU、GPU、其他加速器以及高速网络来提供支持。 
 

• 边缘计算加速数字化转型

 
英特尔网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodrioue表示，整个行业正在经历着令人难以置信的改革，数字化转型无处不在，而边缘会加速这个过程，这给英特尔带来巨大的机会。
 
以制造业为例，在智能制造领域，一些离散制造过程正在融合到软件定义平台上，以及机器人的感知、控制正在和人工智能、5G 技术融合，使其实现与人类协作，以缓解劳动力短缺的现状；机器视觉正在与控制负载相结合，在工厂的装配线上实时识别缺陷。
 
英特尔的成都工厂就采用了晶圆表面缺陷检测技术，通过自动化的机器视觉系统来实时检测晶圆划痕、微划痕和微裂痕等，以此来提高工厂的产量和产品质量。
 
英特尔网络与边缘云解决方案事业部总经理Dan Rodrioue
 
同时，英特尔的网络与边缘团队还在帮助医院实施人工智能和5G技术的部署，帮助他们在整个患者诊断和治疗过程中促进数据收集、分析和处理，以及让决策制定可以在边缘和云端都能实现，这有助于改善诊断和治疗的过程。
 
据介绍，英特尔过去已经在全世界完成了超过84000次成功的部署，包括在智能制造、智慧医疗、智慧零售、智能教育、智慧城市、智慧金融等诸多领域都进行了成功的部署。
 

• 智能边缘计算的多元化布局

 
峰会期间，半导体行业观察在内的媒体进行了展区参观，更直观的了解了智能边缘计算在多个领域的广泛应用和布局：
 

• 智能教育：部分基于软件的教育解决方案采用设备上的人工智能来提供个性化的虚拟助手、自然语言交互，甚至增强现实体验。例如，ViewSonic 数字白板体验采用边缘和视觉技术，为远程学习的学生和教师重构了教室体验。

 

• 智能医疗：在医疗领域，智能边缘计算可以用于医疗影像分析、病患监测、医疗设备智能控制等方面，提升医疗水平和效率；英特尔与医疗行业客户合作来优化超声扫描性能。通过借助oneAPI、OpenVINO和酷睿处理器，可大幅简化产前超声检查等工作流程。这意味着医生将有更多时间专注于额外的、更详细的超声筛查，进而为患者提供更好的诊疗选择；

 

• 智慧城市：通过智能边缘计算，可以实现城市各项设施的智能化管理，如智能交通、智能照明、智能环保等，提高城市的整体运营效率和生活品质；通过采用英特尔处理器和OpenVINO，英特尔与生态系统合作开发了一款配备边缘AI Box和边缘服务器的解决方案，可为旅客的出行提供更多选择和便利，并提高出行效率；

 

• 在电信领域，由英特尔至强处理器和FlexRAN参考软件提供支持的小型基站可帮助将资本支出、空间和电力的综合成本降低高达50%，中国通信服务提供商正在将其广泛部署在企业网络中；

 

• 在金融领域，由于金融机构的众多终端需要大量的维护和运营，目前许多头部客户广泛采用英特尔®超能云终端解决方案，以通过“云上集中式的管理”结合“客户端强大的计算能力”，来提供均衡的终端用户体验，有效减少了对网络连接和云计算带宽的依赖，即使在网络断开的情况下，也不会影响终端的正常操作，从而始终保证用户业务的连续性；

 

• 在能源领域，我们与相关行业伙伴合作，专注于电力数字化转型技术创新，推动以更加清洁能源消费为导向的新基建建设。在电网现代化的旅途中，通过动态感知电力系统的实时控制，结合虚拟化和人工智能技术，能够打造世界上最大的电网系统作为软件定义的自治系统，实现物理信息系统深度融合，灵活适应可再生能源的不稳定特性；

 

• 工业物联网：在工业物联网场景中，智能边缘计算可以用于实现设备故障预测与诊断、生产过程优化、智能物流等方面，提高工业生产的效率和品质；

 

• 智能家居：通过智能边缘计算，可以实现家居设备的互联互通和智能化控制，提高家居生活的舒适度和便利性。

 
能够看到，针对不同的场景，英特尔提供了广泛的产品组合，包括芯片、软硬件组合和解决方案等。
 
媒体观展
 
不同产业的设备和终端市场的需求都有很大区别，英特尔提供了多元化的软硬件产品和解决方案，例如通过非常小的具有3D封装功能的芯片，提升人工智能工作的效率。此外，边缘人工智能部署还需要灵活性和不断推广的能力，英特尔为企业提供了一系列基于开放标准的堆栈，能使得基础设施以可扩展的方式，让企业更有效的管理软硬件。
 
并且英特尔的OpenVINO在帮助企业部署的同时还能提高安全性，推动企业的数字化、智能化转型。另外，对于企业来说还有一大挑战是，很多企业没有人工智能方面的专家，英特尔也会通过人工智能模块实现定制化为企业提供定制化的解决方案。
 

• 以产品创新推动AI创新

 
英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟博士谈道，中国市场一直是英特尔最重要的市场。未来，英特尔将致力于与合作伙伴携手创新、持续前行、突破边界。
 
英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部中国区总经理陈伟
 
在此指引下，陈伟围绕合作伙伴在中国的技术方向和成功案例进行了解读：首先，云原生融合5G专网体验工具，整合了第四代针对专网场景做到精准的部署、实时精准应用。
 
其次，超能云终端的创新运用、技术、IP都是英特尔在中国和合作伙伴共同研发出来的，其主要提供的是云上的集中式管理，通过强大的计算能力，来提供均衡的终端服务，使得设备降低对网络限制的被动型，能保持计算业务的连续性。
 
第三是英特尔和合作伙伴打造的虚拟化变电站融合基础设施，基于英特尔至强处理器，企业能在满足业务的同时，降低功耗，实现可持续发展。
 
 

陈伟指出，目前，如何支持人工智能解决方案能真正落地到具体应用中并可以运行，是英特尔一直思考的问题。
 
英特尔通过专为AI优化的硬件和开源工具套件OpenVINO，加速边缘AI的部署。OpenVINO已经可以对生成式AI提供更广泛的支持，并有效优化AI部署。同时，英特尔还为企业提供更优化的软硬件产品和解决方案，帮助客户在业务规模和战略前瞻性足够的情况下，实现0到1的突破。
 
基于此，生态伙伴可以灵活创新和定制，这将大幅加速合作伙伴的开发进程，加速人工智能边缘部署，以产品创新推动人工智能创新，从而助力产业生态走向成熟。
 
“长期以来，英特尔一直秉承‘水利万物而不争’的生态理念，广泛发挥连接、赋能、融合的作用，支持中国生态伙伴的不断成长和业务发展。面向数智化驱动的产业变革，英特尔将继续以客户为中心优化软硬件产品和方案、以共赢为目标完善技术支持和生态计划、以人才为基石激发创新联结中国和全球，解锁网络与边缘的无限潜能。”陈伟补充道道。
 

• 深化生态合作，推动行业数字化转型

 
英特尔中国区物联网及渠道数据中心事业部总经理郭威认为，随着数字经济的重要性日益提升，数字化正在催生出更多的边缘及网络机会。
 
英特尔中国区物联网及渠道数据中心事业部总经理郭威
 
在行业数字化过程中，一方面有越来越多的计算设备，包括PC、服务器等设备，网络也参与到了各个行业的业务运行过程中，同时越来越多的设备也在融入企业的生态系统中，不断提高企业的效率。
 
与此同时，数字化正在从帮企业提高效率的工具变为帮企业赚钱的工具，以及数字化进程也从产业的头部客户越来越多进入了中小企业。
 
面对行业现状和发展趋势，英特尔凭借上述优势产品和方案聚布局，一直在深化生态合作，推动行业数字化创新。在峰会现场，英特尔的多位合作伙伴也亲临现场，在展区展示其解决方案的同时，还登台分享了使用英特尔解决方案带来的优势：
 
教育数字化工具及服务提供商，视源股份集团希沃&MAXHUB董事长邓毅刚表示，在教育领域的数字化进程中，整体有三个挑战，分别是整体基础设施匮乏、师资力量、教育资源不均衡。目前，希沃的解决方案已经覆盖了全球260万间教室，累计培训了600万的教师群体。
 
视源股份集团希沃&MAXHUB董事长邓毅刚
 
在教学终端上，英特尔OPS（开放式可插拔规范）已经广泛应用在教育大屏上，并且教学应用中，希沃在探索如何通过大模型帮助老师备课，其次让老师更快拿到学生的课堂反馈。
 
作为激光切割设备的核心，大族智控自研的总线数控系统基于全新一代Intle Core™平台处理器和Intel ECI、EII的性能优势，从根本上提高了计算效率，实现了更高功率、更高精度和效率的激光切割效果，帮助大量机械制造加工行业提升精度、减少浪费。
 
当前，工业领域的嵌入式智能解决方案越来越多，做控制系统或者是边缘计算为什么要选英特尔的X86，而不选其他的嵌入式处理器。
 
大族智控科技有限公司总经理封雨鑫
 
对此，大族智控科技有限公司总经理封雨鑫在采访中表示：“第一，虽然说现在嵌入式处理器的处理能力也在逐年提升，但是实际上跟x86处理器相比，它们的主频、计算能力还是有一定差距的，也就是说选择x86处理器在算力上能够获得明显优势。这对于一个控制系统的性能来说是至关重要的；第二，因为用户不能直接在嵌入式上进行人机交互，最终还是要把板卡和PC结合起来，这种情况下，选用其他嵌入式方案就相当于结构更复杂，变成了一个双处理器或者多处理器结构，让结构更复杂的同时也让成本变得更高。采用x86结构可以把HMI和内核处理全部放在一个处理器上，通过它的负载整合技术来实现。这样无论是在成本还是稳定性方面，都是一个非常大的优势；第三，基于x86架构，我们可以通过软组站的形式来实现数字化通信的接口，这也会比采用嵌入式方式更加方便、快捷。”
 
基于英特尔的解决方案，智慧视觉产品及方案提供商中维世纪打造了支持公有云私有云部署的视频云平台，能够实现视频存储、视频解码显示等。
 
在采访中，对于大模型应用引入到边缘计算的趋势和看法，中维世纪科技有限公司高级副总裁王正彬认为，现在的大模型，比如说ChatGPT，更多是偏语音的、是偏通用性的。未来的趋势必然是要垂直化、行业化，会出现专门针对行业的大模型，尤其是涉及到视频的行业，必然是要边缘化的，因为视频化数据太大，如果都要放到云端的话，这个数据光是传输就很占用带宽。所以我觉得必然是要往边缘端来进行转移的，而且是要行业化的。包括我们和英特尔也在积极合作，争取在边缘端落地一些针对视频的大模型。
 
中维世纪科技有限公司高级副总裁王正彬
 
“相比以前的人工智能，现在大模型最大的特点是它有点通识的能力，有一些东西好像没有训练就可以识别出来了，这是大模型的意义所在，未来它的通用性会更强一些，这是现在大模型和早期模型的区别。” 王正彬补充道。
 
针对通信领域，通信与信息解决方案及服务提供商京信网络预计未来5G基站市场规模将会达到接近2000万数据的规模。英特尔的解决方案可以从硬件上全方位支撑京信网络的产品，在软件上可以让原来只能跑在专网的软件，在x86上有更好的应用。
 
京信网络系统股份有限公司部门总监区洋表示，公司推出的5G全连接解决方案FLeX5已经规模应用在智慧能源、智慧矿山、智慧工地等行业。基于英特尔通用平台的软件RAN解决方案，京信网络打造了5G方案。同时，边缘计算能力需求的逐步提升，再加上5G基带的容器化，使得企业在部署时能更加灵活、方便。

京信网络系统股份有限公司部门总监区洋
 
而之所以选择英特尔的方案，一方面是因为英特尔方案内嵌了合适的指令集，另一方面在于英特尔在生态投入上远远大于其他芯片公司。希望未来在算力网络方面看到英特尔有更大的作为和贡献。
 
通过峰会现场演讲以及合作伙伴的分享能看到，对于智能边缘计算，未来则呈现出三个发展趋势。首先，数字基础架构的构建将是一个“端边云”协同一体化的系统。“端边云”三者缺一不可，同时根据应用场景的不同，扮演的角色各不相同、各有侧重，有些数据处理边缘侧发挥更加重要的作用，有时云端扮演的角色更重要。
 
其次，在数字化转型中软件的作用不可忽视，也就是人们常说的“软件定义”。随着远程办公的发展，人们对网络灵活度的要求不断提高。这就要求拥有一个可以进行灵活配署的网络，不仅是核心网，数据中心的配置也要越来越灵活。数据中心要以一种可编程的方式进行网络基础架构的搭建，可编程的以太网芯片和编程语言成为数据中心建设的重要支撑。
 
最后，人工智能在边缘计算中的渗透越来越广泛。本轮人工智能的应用热潮虽然起始于数据中心，而初始阶段大量数据的处理在云端完成，但随着技术的发展，越来越多的数据处理向边缘侧转移。边缘计算与人工智能相互渗透融合，人工智能的泛在化趋势已不可避免。
 
总之，在物联网、5G、AI、大数据等技术融合发展的背景下，智能边缘计算正迅速从概念走向落地。根据IDC的数据，到2025年大约75%的数据将在边缘产生、在边缘处理。大量数据的产生对于边缘算力的要求也在不断提升。智能边缘将成为数字时代端到端数字基础架构的重要计算领域。
 
在这个过程中，中国市场的发展尤为迅速。英特尔网络与边缘事业部中国区行业销售总监谢青山表示，中国制造领域的增长是远高于平均水平的，特别是这两年在新能源方面，尤其是像锂电，像光伏这些方面的产业。因为它的整个制造流程需要特别精密的设备才可以做，所以在这方面智能制造对数字化转型，甚至对人工智能的需求增长非常迅速，这是中国比较独有的地方。
 
英特尔网络与边缘事业部中国区行业销售总监谢青山
 
基于此，英特尔正在通过包括无处不在的计算、无所不在的连接、从云到边缘的基础设施、人工智能以及传感与感知在内的“五大超级技术力量”推动企业数字化转型。
 

• 制造业的数字化转型

 
此外，英特尔公司网络与边缘解决方案事业部副总裁、工业解决方案业务总经理Christine Boles与中国区负责人Yan li接受了半导体行业观察等媒体的采访，分享了英特尔在智能制造、制造业数字化转型方面的布局与思考。
 
环顾当前，在智能智造浪潮席卷全球的趋势下，工业制造是智能边缘计算渗透发展的重点领域之一。MarketsandMarkets发布的最新研究报告显示，2021年全球智能制造市场规模为887亿美元，预计到2027年将达到2282亿美元，年复合增长率达18.5%。
 
Christine Boles表示，在全球所有行业中，我们的客户正在加快为实现数字化转型和未来工厂的步伐。对具有变革性的、数据驱动技术的需求从未如此之大。这是由历史性挑战所催化的，例如供应链中断、劳动力短缺、客户需求的快速变化。随着工业企业持续推动数字化、智能化，现场管理精益化的需求日益明显。
 
英特尔公司网络与边缘解决方案事业部副总裁Christine Boles
 
当前，制造业的客户正面临来自数据利用、劳动力以及缺乏互操作性的自动化的解决方案等方面的关键挑战。而这些问题以及更多挑战，都可以通过软件定义工业解决方案的架构创新来解决。
 
Christine Boles在演讲中表示，目前已经看到了信息技术和运营技术的融合这一全球趋势。这种融合能够实现自发组织的和灵活的生产流程、自我感知的生产系统、软件定义的工业系统和协作机器，并支持工人之间的互联。未来工厂的愿景是标准化连接、确定性控制、先进计算和人工智能的结合。
 
面对这一行业趋势，英特尔长期以来一直在深耕制造业领域，凭借多样化的产品组合和端到端整体解决方案，推动工业互联网的低碳化和数字化转型，并通过包括无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施、人工智能、传感和感知在内的“五大超级技术力量”为行业变革提供价值，助力实现可持续发展目标。
 
工业物联网尽管有着无限的可能，但是碎片化问题始终是横亘在供应商面前的一大挑战。
 
对此，Christine Boles表示，一方面我们要做好自己的产品，让产品尽可能具有普适性；但在项目落地方面，却始终离不开整个产业链的密切配合。
 
不同的市场有不同的需求，工业物联网市场的特点是发展速度快，创新客户多。近年来，英特尔与系统集成商在内的合作伙伴一起进行了大量工作，把产业链不同环节的产品技术加以整合，解决碎片化的问题。
 
据了解，早在2016年，英特尔就与合作伙伴一起，共同建立了边缘计算产业联盟。这是中国目前最大的专注于边缘计算的联盟组织，拥有300多个成员单位，涵盖芯片厂商、系统集成商、软件开发商、原始设计制造商（ODM）、原始设备制造商（OEM）等厂商。借助这样的联盟平台，共同探讨针对物联网和边缘计算的解决方案以及行业解决方案，群策群力解决碎片化问题。
 
为帮助传统制造业企业加速数字化转型和智能化升级，同时实现降本增效、高质量发展，英特尔又推出了工业边缘控制平台(ECI)、工业边缘洞见平台(EII)及多重物联网边缘技术，借助发挥数据作用的解决方案来有效利用工业物联网的力量。近乎实时地对数据进行分析，整合工作负载，优化生产过程，实施预测性维护并实现自动化。英特尔物联网软硬件解决方案将帮助企业降低成本，加快产品上市时间，同时提高安全性、效率，增加正常运行时间。
 
此外，英特尔广阔的生态系统以开放的、基于标准的解决方案为构建基础，使企业可以放心选择同类领先的应用程序，从而降低潜在的维护成本、接触新的商机以及实现令人难以置信的生产力提升。
 
英特尔的生态系统不仅仅是硬件和软件的整合，更包括众多的合作伙伴和开发者。通过与合作伙伴和开发者的紧密合作，为市场提供更加全面、多元化的解决方案，满足不同行业、不同企业的需求。
 
在当前数字化转型的浪潮下，英特尔通过与领先技术合作伙伴所组成的充满活力的生态系统合作，将为工业物联网开发安全、可互操作的集成解决方案，打造一个经过验证的、适用于开放式工业物联网解决方案的生态系统，助力跨工业4.0行业的数字化转型，提高生产力和创新能力，打造更加优质的服务和产品。
 
 

• 结语

 
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，智能边缘计算的发展前景十分广阔。
 
未来，智能边缘计算将呈现出以下几个发展趋势：
 

• 融合更多的新兴技术：未来，智能边缘计算将融合更多的新兴技术，如量子计算、区块链等，进一步提高系统的性能和安全性。
•  
• 应用领域的拓展：随着技术的发展和应用的深入，智能边缘计算将在更多的领域得到应用，如智能交通、智慧能源等，为城市的可持续发展提供支持。
•  
• 技术的智能化和自适应化：未来的智能边缘计算将更加智能化和自适应化，系统可以根据环境和需求自主调整运行状态，提高系统的效率和可靠性。
•  
• 数据隐私和安全性的提升：随着数据的重要性和安全性不断提高，智能边缘计算将在数据隐私保护和网络安全方面投入更多的研究和精力，确保数据的安全和可靠。
•  
• 绿色低碳的发展方向：为了实现可持续发展，未来的智能边缘计算将注重绿色低碳的发展方向，通过节能减排、资源优化等方式，降低系统运行过程中的碳排放和对环境的影响。

 
总的来说，边缘计算正在过渡到“智能边缘”是一个深刻的转变，它将边缘计算的优势与智能化、隐私保护和高效能耗的需求相结合。这个过渡将深刻影响我们的数据处理和计算方式，也将推动各种应用场景的变革。我们可以期待在未来的日子里，更多的创新和解决方案将在这个过渡的过程中产生。
 
为推动千行百业实现可持续发展，英特尔始终致力于通过5G+AI+边缘技术，与生态伙伴共同加速可持续解决方案的开发及落地。未来，英特将继续秉承着“水利万物而不争”的开放生态理念，坚守独到匠心，在推动创新产品升级的同时，加速产业低碳化和智能化转型，拥抱“双碳”时代！