英特尔|对话英特尔物联网专家：自主学习是边缘AI发展的最高阶段

作者 | 韦世玮
编辑 | 心缘
智东西8月4日消息，近日，英特尔在AI计算盒主题分享会上与众多合作伙伴一起，分享了AI计算盒一系列最新落地成果。
同时，英特尔公司高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士，以及英特尔物联网事业部技术销售经理刘波等英特尔高管和技术专家，围绕AI计算盒的软硬件技术优势进行剖析，并分享了他们对边缘AI技术发展趋势的看法。
“人工智能的发展离不开计算、通讯、存储技术。 ”张宇谈道。同时他认为，边缘AI的发展分为三个阶段，目前我们还处于第一阶段，也就是边缘推理阶段，而自主学习是最终目标。
会后，张宇、刘波等英特尔高管和技术专家还与智东西等媒体进行了深入交流，在探讨英特尔AI计算盒过去一年创新应用的的同时，还分享了英特尔在边缘AI计算赛道的布局和规划。

【英特尔|对话英特尔物联网专家：自主学习是边缘AI发展的最高阶段】▲英特尔公司高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士
一、AI计算盒：AI推理加速能力高达8倍，已落地数十个场景何为英特尔AI计算盒？
简单来说，该方案融合了第11代英特尔酷睿处理器、OpenVINO工具套件、英特尔Media SDK等软硬件产品和技术，通过英特尔成熟的平台级能力，帮助各层面合作伙伴与最终用户加速边缘AI应用的开发和工程化落地。
而AI计算盒的诞生也与边缘人工智能的发展息息相关，尤其是细分的智能视频分析市场。相关行业预测数据，到2022年，智能视频分析市场的规模或将超过1800亿人民币，复合增长率为34% 。
同时，智能视频分析解决方案也将在智慧城市、智能交通、智能制造、智慧零售等10余个领域得到广泛运用。
为了顺应智能视频分析市场强劲的增长态势，为行业提供发展所需的强大算力，英特尔在2020年就正式推出了AI计算盒参考设计，在基础算力、AI加速和软件栈配置等方面都有着不少优势。

基础算力层面， AI计算盒基于英特尔10nm SuperFin制程工艺，拥有更低的功耗设计，支持最新PCIe 4.0高速扩展接口，使得处理器的单线程处理能力提升23% ，多线程处理能力提升19% ，为智能视频分析提供强劲的算力支撑。
AI加速方面，通过集成英特尔锐炬Xe显卡、英特尔GNA 2.0神经加速器，以及面向深度学习优化的VNNI指令集等， AI计算盒可获得高达8倍的AI推理加速能力。
在软件栈配置上，英特尔Media SDK通过统一的API访问接口、优化的媒体库访问，能够让AI计算盒提升视频播放、编解码以及格式转换效率，获得实时4K视频通信所需的60 FPS HEVC视频编解码能力。
同时， AI计算盒所集成的英特尔OpenVINO工具套件，能够有效支持从边缘到云端的深度学习推理。
基于AI计算盒的一系列技术创新和设计，英特尔已和各行业合作伙伴共同构建了面向各垂直领域的端到端解决方案，覆盖智能支付、智能停车、智慧社区、智慧楼宇、智能VDD、智能会议等数十个场景。
尤其是面向智慧城市和智慧生活场景，英特尔联合智芯原动、趋视科技、开域集团、中科创达、小钴科技等公司打造的AIoT解决方案，已实现全面落地。