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英特尔:工业互联网离不开生态

2019-03-28何娜

物联网技术 2019年3期
关键词:工业互联网英特尔模式

何娜

摘 要:2019工业互联网峰会期间,英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇表示,英特尔无法忽略大型工厂、中小型制造业企业在信息化和自动化转型过程中的需求,但工业互联网碎片化明显,英特尔会尽可能考虑模式的可复制性,但其中离不开相关生态共同发展。

关键词:英特尔;工业互联网;生态;模式

随着5G、边缘计算、人工智能等支撑技术逐渐成熟,互联网和工业之间界限逐渐模糊,两者融合的工业互联网不再遥远,在制造业产业升级背景下得到各方重视。芯片巨头英特尔亦看到其中机会,积极布局相关技术与产业运用。

2月22日,在2019工业互联网峰会期间,英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇在接受媒体采访时表示,大型工厂、中小型制造业企业在信息化和自动化转型过程中,英特尔无法忽略其中需求,但工业互联网碎片化特征明显,英特尔尽可能考虑到模式可复制性,其中离不开相关生态共同发展。

他認为,就目前而言,工业互联网价值方向比较清楚,但业务基于场景驱动。从英特尔方面来看,场景保证了终端用户的契合度,但无论构建什么样的工业互联网,都需要芯片,英特尔作为芯片供应商,专门为工业互联网设计了高性能芯片。

英特尔对工业互联网下注颇重。2013年,英特尔组建物联网集团,在工业互联网领域积极布局。英特尔预计以数据为中心将带来巨大而快速增长的业务机会(2022年将达到两千多亿美元),其中包括工业互联网的物联网潜在机会将超过330亿美元。

另一方面,工业互联网产业在迅猛发展的同时,带宽的增长速度已经无法匹配工业互联网领域所产生的大量数据,因此,边缘智能技术被越来越多地采用。但边缘设备只能处理局部数据,无法形成系统认知,因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合。“边缘计算是物联网发展的趋势,云计算在工业互联网中扮演着重要角色,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。”张宇说。

在技术应用上,英特尔结合自身芯片优势,在芯片、板卡以及软件工具等方面推出解决方案,包括视觉加速芯片、支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理的软件开发包等,据英特尔技术专家尚勇透露,目前英特尔已与合作伙伴完成了一些产品落地工作。比如将机器学习和深度学习技术应用于大型工厂产品质量检测、小型工厂的产能实时管理和预测等。

不过,如中国工程院院士邬贺铨在2019工业互联网峰会演讲提出,因行业的特点、实施主体的不同,在工业互联网实施方面标准化难度大、门槛高、资本需求大的难题待解。技术最终应落地解决实际问题。商业模式上,工业互联网帮助企业转型的效益只能间接计算;技术层面上,信息化(IT)和自动化(OT)还只是“两张皮”。

对此,张宇称,英特尔从实际生产状况来看,中国工业水平参差不齐,多处在“1.0”“2.0”“3.0”阶段,少有严格意义上的“4.0”。原因是多方面的,如数据收集能力不足,接口缺失,以及不同设备之间互通困难等。

同时,工业互联网实际方案落地挑战巨大,即并非所有东西都能够量化,很多东西是模糊的,需要沉淀、成本构成,因此需要设计出既能解决问题、又能支付成本的方案。

“工业互联网离不开生态,”张宇强调,“通过联盟的方式将产业链伙伴整合起来,芯片、板卡、软件、用户可进行探讨,借联盟推动产业。相比消费端,工业互联网碎片化特征更加明显,英特尔尽可能考虑到可复制性,与标准组织合作、开源社区合作、构建共性问题的开源解决方案。”合作伙伴看到完整的商业闭环、看清楚完整的商业模式就会积极投身其中,这个生态就会不断丰富起来。

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