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[导读]近日,Intel推出了一款全新的“Intel AI计算盒参考设计”,一个包括硬件平台、软件开发工具、实用案例一站式解决方案。此外,同时公布了Intel中国AI生态合作伙伴算法方案集萃,主要面向视觉技术领域、智能边缘市场,适用于城市管理、零售、工业、教育等不同行业的智能化升级。

近日,Intel推出了一款全新的“Intel AI计算盒参考设计”,一个包括硬件平台、软件开发工具、实用案例一站式解决方案。

此外,同时公布了Intel中国AI生态合作伙伴算法方案集萃,主要面向视觉技术领域、智能边缘市场,适用于城市管理、零售、工业、教育等不同行业的智能化升级。

AI人工智能、ML深度学习是当下最火爆的话题之一,也是最有前景的应用领域之一。市调机构麦肯锡预测,到2030年,AI有望带来13万亿美元的商业机会。

同时,随着汽车、互联网、教育等各行各业对于视频数据分析需求的激增,智能与边缘计算也在借助AI与视觉技术快速融合,货架分析、文本识别、热力图、车辆检测识别、缺陷检测等应用场景从中获益匪浅。

而这一切,都需要强大的算力作为基础支撑,而随着行业形势的变化,无论本地计算还是云计算,都无法完全满足需求,边缘计算得以迅速崛起,Intel也从中看到了巨大的发展机遇,一个新的智能边缘时代正在到来。

在Intel看来,AI如果要在边缘应用上获得成功,有三个基本的要素:最核心的就是算力,高性能、低成本的运算模式必须有硬件平台支撑;第二,要有相应的算法,而且要与生活和应用结合,才可以真正落地到边缘计算;第三,需要生态合作伙伴,把算力算法做成解决方案,投入到实际应用中。

为此,Intel不久前提出了全新的物联网战略,包含三个组成部分:第一,为物联网定制高性能的计算、加速芯片;第二,促进边缘计算负载整合的技术发展方向,抓住网络、器件边缘计算的良好机遇;第三,专注于计算机视觉。

为实现上述战略,Intel在开发者工具和生态环境方面进行了大量的投入, AI计算盒参考设计就是Intel在中国本土的又一次尝试,重点发展能力型合作伙伴,协调生态关系,实现真正的智能边缘进化,并凭借产品领导力、创新方案推动力、生态构建力推动智能边缘、AI、5G的融合创新。

针对边缘计算不同应用场景对算力需求的灵活多变,以及使用不同神经网络模型的特点,Intel AI计算盒搭配了一系列软硬件的组合,可帮助开发人员、客户灵活选择,优化部署,缩短开发时间及成本,支持多元的计算需求和不同的应用场景。

在硬件层面,Intel AI计算盒基于Intel高性能CPU、核显CPU、x86架构算力,确保完全兼容多样化的企业级应用软件,同时可提供凌动、酷睿、至强等不同的处理器选择,方便控制功耗和成本,还能提供提供VPU为AI加速的多种搭配方案,扩展灵活。

在软件层面,Intel提供了一个完整的软件栈,以加速智能边缘的开发。

在底层,AI计算盒拥有针对Intel硬件优化的底层库,以提升性能,包括媒体处理Media SDK、深度学习推理工具 OpenVINO工具套件、算法库、算子级优化的库和编程接口。

在此之上,AI计算盒还支持G-streamer、 FFMPEG等不同的媒体框架,并提供IPC输入、解码/VPP、转码、RAID存储、视频分析、拼接/显示、特征匹配等基于视频场景优化的管道,更易于使用和集成。

而在应用层,AI计算盒还可提供接近实际应用的参考示例,从而实现快速原型开发,缩短上市时间。

本次发布会上,Intel还携手小钴科技、科沃斯、云图睿视等十余家合作伙伴,共同打造了“Intel AI生态合作伙伴算法方案集萃”,包括15家伙伴的60多种算法,全面展现了智能边缘在市场与技术方面的发展趋势,可以开阔开发者的思路,建立自己的解决方案,加速AI部署。

有了这套算法方案集萃,在算法层面,SV(软件开发商)可对不同应用场景的软件、算法进行快速定制和场景化,加速整个产品定义、算法研发、AIoT整体解决方案的落地速度。

此外,Intel还与ODM/OEM、SI厂商合力,在目标检测、活体检测、缺陷检测、视频结构化等多方面深度合作,共同驱动智慧商超、智慧城市、智慧医疗、智能检测等多领域的创新发展。

据了解,Intel还将继续推进物联网合作伙伴计划,推出从原型到生产加速智能边缘的解决方案,共建AI-on-IA生态。

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