边缘计算新纪元：AI规模化应用探索之路
边缘计算引领AI未来：智能化应用无限可能
数界探索
数字化浪潮的迅猛推进，催生了前所未有的数据洪流，加速了计算从云端到终端的发展。在最近举行的英特尔新质生产力技术生态大会上，英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区OEM及ODM销售事业部总经理郭威近日在接受采访时强调，面对当前复杂的市场环境，英特尔将继续深化与本地合作伙伴的关系，共同推动技术创新与应用落地。 英特尔在中国市场的长期战略不会改变，通过不断优化产品组合和服务体系，以更好地满足本土客户需求。郭威表示，英特尔将更加注重在人工智能、5G、边缘计算等前沿技术领域的投入，力求在新一轮科技革命中把握先机。 从郭威的话语中可以看出，英特尔对中国市场充满信心，并愿意为此付出更多努力。在全球经济不确定性增加的背景下，这种积极的态度无疑有助于增强客户和合作伙伴的信心，同时也为英特尔在中国乃至全球市场的持续增长奠定了坚实基础。英特尔需要继续保持创新活力，同时也要关注市场变化，灵活调整策略，才能在竞争激烈的IT行业中立于不败之地。表示，目前云与端的界限正变得越来越模糊，两者正朝着相互融合的方向发展。这一趋势背后，是数据量的爆炸式增长，以及对数据在不同地点进行高效处理的需求，这正是推动边缘计算兴起的关键因素。
英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区OEM及ODM销售事业部总经理郭威近日在接受采访时强调，面对当前复杂的市场环境，英特尔将继续深化与本地合作伙伴的关系，共同推动技术创新与应用落地。 英特尔在中国市场的长期战略不会改变，通过不断优化产品组合和服务体系，以更好地满足本土客户需求。郭威表示，英特尔将更加注重在人工智能、5G、边缘计算等前沿技术领域的投入，力求在新一轮科技革命中把握先机。 从郭威的话语中可以看出，英特尔对中国市场充满信心，并愿意为此付出更多努力。在全球经济不确定性增加的背景下，这种积极的态度无疑有助于增强客户和合作伙伴的信心，同时也为英特尔在中国乃至全球市场的持续增长奠定了坚实基础。英特尔需要继续保持创新活力，同时也要关注市场变化，灵活调整策略，才能在竞争激烈的IT行业中立于不败之地。
近年来，越来越多的企业选择在边缘端部署其关键业务应用。据Gartner预测，至2027年，这一比例将达到50%，而GrandViewResearch的数据表明，全球边缘计算市场将以每年36.9%的速度快速增长，直至2024年至2030年。这股趋势也反映在企业的财务规划中，预计未来五年内，全球范围内的边缘计算投资将以两位数的增长率稳步上升。 这一现象不仅体现了技术发展的方向，也揭示了企业对即时响应与数据处理效率提升的需求日益增强。随着物联网设备数量的激增，传统的云计算模式已难以满足海量数据实时处理的需求。边缘计算作为一种有效的补充方案，能够显著减少数据传输延迟，提高系统整体性能，并降低网络带宽压力。此外，对于需要高度隐私保护的应用场景而言，边缘计算还能有效避免敏感信息在传输过程中可能遭受的安全威胁。 因此，可以预见的是，随着技术进步和应用场景的不断拓展，边缘计算将成为支撑企业数字化转型的重要基础设施之一。企业应积极拥抱这一趋势，在确保现有IT架构稳定性的前提下，逐步探索并实施边缘计算解决方案，以期在未来竞争中占据有利位置。
AI在边缘计算领域也展现出了强劲的发展势头。尽管当前大多数AI应用仍主要集中在云端，但考虑到成本控制、响应速度以及数据安全等多方面因素，AI逐渐向边缘设备迁移已成为一种不可阻挡的趋势。根据Gartner的预测，至2026年，全球将有50%的边缘部署集成AI技术。今年来，生成式AI在各个行业的实际应用案例日益增多，企业纷纷借助大型预训练模型解决业务难题，推动了一系列创新成果的诞生。大型预训练模型的商业化进程正步入规模化发展的关键阶段。 从这一趋势可以看出，AI技术正在经历一场深刻的变革，不仅在云端发挥巨大作用，在边缘端的应用也将越来越广泛。这标志着AI技术与应用场景结合的进一步深化，同时也反映了企业在寻求更高效、更安全的数据处理方案时对边缘计算技术的重视。未来，随着AI算法的优化和硬件性能的提升，我们有理由相信，边缘AI将更加普及，为企业创造更多价值。同时，这也要求相关行业和企业提前布局，以抓住这一波技术革新的浪潮。
边缘AI“痛点”大起底：成本、技术与规模化挑战
虽然边缘AI在数据处理和实时响应方面表现出显著的优势，但在其部署过程中依然遇到诸多挑战。
首先，将资源从云端转移到边缘通常需要额外的成本投入，包括硬件采购、部署、维护以及能源消耗等。企业需要在价值、质量和成本之间做出权衡，算一笔“经济账”。
其次，技术层面的复杂性是制约AI应用的一大障碍。“模型幻觉”问题是其中的一个表现，在边缘环境中，由于数据质量不佳、模型训练不足或硬件限制等因素，AI模型可能会产生不准确的输出。
此外，边缘应用场景的多样性和碎片化也给边缘AI部署带来了诸多挑战。不同的场景、设备以及工作负载各有其独特的需求和限制。如何设计出既灵活又可扩展的标准化方案，以适应各种场景的需求，成为了实现边缘AI规模化应用的关键。 在面对这些挑战时，我们需要更加注重对边缘计算环境的深入理解和细致规划。例如，在智能家居领域，用户对于隐私保护有着更高的要求，因此在设计AI解决方案时，必须优先考虑数据安全和隐私保护。而在工业自动化领域，实时响应能力和稳定性则是更为关键的因素。因此，开发适用于特定行业的边缘AI解决方案显得尤为重要。 此外，随着5G等新技术的发展，边缘计算将获得更广阔的应用前景。未来，我们期待看到更多创新性的边缘AI产品和服务出现，它们不仅能够满足不同行业和场景的需求，还能推动整个社会向着智能化方向发展。总之，只有不断探索和优化边缘AI技术，才能真正实现其在各领域的广泛应用。
三大策略突破瓶颈，助力边缘AI规模化发展
策略一：多样化硬件产品，破解边缘场景碎片化难题。
在边缘计算场景中，面对不同的应用负载和场景需求，通用处理器和通用算力芯片确实是满足这些多样化场景的重要工具，这也体现了英特尔的技术优势。然而，随着技术的发展和应用场景的不断细化，单一的通用处理器或算力芯片可能难以完全覆盖所有边缘计算的需求。未来，或许需要更加定制化和集成化的解决方案来应对特定的应用场景，比如通过与专用加速器的结合，以提高处理效率和降低能耗。这不仅能够更好地满足多样化的边缘计算需求，还能进一步推动边缘计算技术的发展和普及。 这样的看法强调了虽然当前通用处理器和算力芯片在边缘计算领域扮演着重要角色，但随着技术进步和应用复杂性的增加，未来的解决方案可能会趋向于更专业化和集成化，从而实现更高的性能和能效比。
为了达成这一目标，英特尔持续在CPU中融入更多先进功能，借助CPU、GPU和NPU的协同作用，以应对不同场景下的多样化需求。
英特尔针对边缘计算需求推出了一系列硬件产品，如英特尔酷睿处理器，能够出色地应对日常的工作负载；而英特尔酷睿Ultra处理器则内置了NPU（神经网络处理单元），为各种应用场景提供更强大的计算能力。此外，英特尔还提供了包括英特尔凌动处理器、英特尔锐炫GPUFortheEdge、英特尔至强处理器在内的多种选择。特别是专为深度学习训练和推理加速设计的英特尔Gaudi处理器，这些产品为用户提供了广泛的选择空间，使得用户能够在降低成本的同时，满足多样化的负载需求和碎片化的应用场景。
策略二：开源开放平台，加速易用、可负担的AI部署。
在软件工具方面，英特尔提供了一系列工具集，例如OpenVINO和oneAPI，这些工具集为开发者在英特尔平台上优化和部署AI应用程序提供了强大的支持。
在AI模型和框架方面，英特尔提供了包括TensorFlow、HuggingFace、PyTorch和DeepSpeed在内的主流AI工具，确保开发者可以使用最先进的资源来开发和训练AI模型。
企业AI开放平台（OPEA）由英特尔联合多家行业领军企业共同创建，旨在提供一个开放性的AI开发与部署平台。这一平台使得行业客户能够更加轻松地利用英特尔的产品，构建出完善的企业级AI应用。 个人认为，OPEA平台的建立不仅体现了英特尔在AI领域的技术优势，也展示了其推动产业智能化的决心。通过这样一个开放平台，不同规模的企业都能够享受到先进的AI技术带来的便利，从而加速自身业务的发展。此外，这种合作模式也有助于形成一个更加健康、繁荣的AI生态系统，促进技术创新和应用落地。
策略三：以场景驱动创新，携手生态破局未来市场。
英特尔携手合作伙伴，深入挖掘行业场景的需求与痛点，在特定场景中探索创新路径，共同预见并应对未来可能出现的新挑战。
英特尔联合合作伙伴共同开发了一系列定制化垂直行业的AI解决方案，以适应多元化应用场景的需求，例如英特尔工业边缘控制和基于英特尔架构的AIPOS方案等。这些方案旨在满足零售、工业、教育、医疗、能源和交通等不同领域中的特定需求。 在当前快速发展的技术背景下，这种定制化解决方案显得尤为重要。它不仅能够帮助企业更好地应对各自行业的独特挑战，还能够提高效率和生产力，推动产业升级。通过与各行业伙伴的合作，英特尔展示了其致力于提供全面、灵活且高效的AI解决方案的决心。这不仅是对市场需求的一种积极回应，也体现了技术如何成为促进社会进步的关键力量。随着技术的发展，我们期待看到更多类似的创新应用，它们将进一步改变我们的工作和生活方式。
多元化生态是英特尔不断深入行业、促进创新的根本。英特尔将继续建设并扩展合作伙伴生态系统，与服务提供商、设备制造商等生态伙伴密切合作，共同推动技术创新、分享开发成果、开拓市场项目，加快人工智能的研发和实际应用部署。
2024年被视为大模型应用落地的关键一年，AI应用在不断创新的浪潮中不断拓展其边界。在云、边、端融合的趋势下，英特尔利用其CPU、GPU与NPU的强强联合，构建了坚实的算力基础，通过开放平台和生态系统推动技术创新与产业发展，使更多行业企业能够更便捷地采用AI技术，从而引领生成式AI及大模型应用进入规模化发展的新阶段，推动业界迈向更加智能、高效与可持续的未来。 这一趋势不仅展示了技术进步的力量，也反映了企业对智能化转型的迫切需求。英特尔在这场变革中的角色至关重要，它不仅提供了强大的硬件支持，还通过开放平台促进不同技术之间的协作，这有助于降低行业企业在采用新技术时的门槛。随着AI技术的进一步成熟和普及，可以预见的是，更多的企业和行业将受益于这种智能化转型，实现业务流程的优化和效率的提升。同时，这也要求相关企业在拥抱新技术的同时，也要注重数据安全和隐私保护，确保技术的发展能够在可持续的基础上进行。