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英特尔联合各界揭示智能边缘技术的机遇与挑战

近日,英特尔举办了2020中关村论坛“未来智能边缘计算分论坛”,来自英特尔的多位高管和技术专家,产业界专业人士以及科研大咖发表精彩观点,探讨了有关智能边缘计算技术进展、前沿趋势、产业应用,揭示智能边缘所带来的重大机遇及挑战,为推动智能边缘的进一步发展、产业的智能变革开启了大门。

英特尔公司全球副总裁中国区总裁杨旭:

智能边缘计算是AI与5G技术发挥组合优势的重要部分,将面对大量场景,成为释放数据价值的关键技术。英特尔将继续以全面、综合的技术实力,与合作伙伴一起推动智能边缘计算的快速发展。

英特尔中国研究院院长宋继强:

云边端融合是我们的大趋势,因为我们一定要把未来设备、边缘计算和云当作连续体看待。对于不同的设备支持云边端融合来讲,首先要有计算能力的支持,还需要在存储能力上和互联能力上构造出连续的云边端融合共同体。

中科院计算所的所长孙凝晖:

新时代基础设施的标签是高通量,高通量具备四个具体基础特征:高并发,即信息通量要达到亿级并行,连接千亿级互联物端;强实时或者叫延迟可控;全局可调,即要求资源和负载的匹配关系应该具备可测可调的能力;内构安全即需要由更强的安全属性。

德国国家科学与工程院院士Otthein Herzog教授:

智能的互联互通会从根本上改变互联网的一些协定,而且会改变我们行业的通信基础设施。通过智能的边缘计算,让我们各个行业变得更加智慧,更加高效。

中国移动无线技术首席科学家易芝玲:

移动边缘计算(MEC, Mobile Edge Computing)是5G的基础设置,它扮演着非常重要的角色,本地的缓存可以减少延迟,节省宽带,同时因为使用的是本地的数据,可以保护企业数据的私密性。

英特尔数据中心事业部副总裁兼网络业务孵化器部门总经理Caroline Chan:

5G最大的功能是帮助企业转型,同时5G是一个连接点,可以把边缘、AI以及计算连接在一起,积极推动AI与智能边缘的创新。

英特尔美国院士Ravi Iyer:

智能边缘目的是要处理海量的数据,它需要我们从终端到云之间进行传输,降低延迟,并应用到本地场景和案例当中。

京东智联云副总裁周健:

智能边缘场景最主要的首先是云网和物网融合,我们要打通物联网到云端,能够无缝接入和使用。云端我们需要通过云网融合把云的系统和相应业务部署到边缘,让边缘用户实际应用,这也涉及到云边协同和边边协同。

英特尔中国研究院首席科学家张益民:

全球室内机器人学习挑战赛的目的是对最近几年对机器人的相关能力进行提高,包括机器人自适应交互、个性化主动服务、更进阶的学习方法,以及在示范模拟中学习,包括现场或者远程的方式,由人和机器人协作来进行合作。

英特尔中国战略合作与创新业务总监张志斌:

机器人创新生态在新的一年将迎来再升级,第一个部分是推动生态规模升级,第二部分我们将继续挖掘英特尔内部以及外部资源。我们会继续把生态内容做得更加体系化、标准化,而且还能适应定制化的要求。

极智嘉科技联合创始人兼CTO李洪波:

上个月有幸和英特尔发布了基于云边端的白皮书,我们把原来集中式的部署方式拆成三层:机器人端就是一个执行的本体,或者说是智能传感端;我们把导航和感知,尤其是大规模集成调度放在边缘端;有一些WES软件,有些数据智能包括数字孪生都可以放在云端,这是我们整个大的逻辑,我们希望所有计算和服务都是通过边云端的分布式计算,让在边云端之间有机协调和无缝衔接。

科沃斯商用机器人有限公司的首席技术官邵长东:

智能边缘实现了对原有线下传统设备的升级,首先解决了传统设备的联网问题,同时具有比较强的AI计算能力。这些能力赋能机器人形成多模态交互能力,通过视觉感知人的靠近,触发一些自动路径规划,以及一些主动对话交互能力,在这过程中随着人的移动还可以跟踪人的行为,产生交互体验。

富士康中央研究院首席数字官史喆:

对工厂来讲,边缘计算给了我们很好的支持,包括在人员管理方面、设备监控、物料管理以及保证人员的安全等方面,解决Connect(连接)/Visualize(视觉化)/Predict(预测)等问题,为我们内部工厂升级做支撑。

英特尔欧洲研究院院长Astrid Elbe:

英特尔物联网统一了边缘的框架,并且还结合了工作负载的整合和编排,定义了一个统一的边缘基础框架。这样的话可以帮助我们的客户在边缘整合工作负载,而且还可以有效扩展客户工业互联网解决方案。框架包括一个参考体系结构,客户可以从中选择它首选的构建基块,从而可以大大降低开发成本,并且可以缩短产品上市时间。

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