物联网视频(物联网视频事业部)
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
没想到,为了让你逛商店更爽,英特尔竟然也出手了。
现在,通过普通的摄像头+一套门店客流系统,商家就能知道一天的客流量、顾客平均停留时间、行动轨迹、试吃次数等等人力难以统计的数据。
而且还不会泄露顾客的隐私。
因为这套系统不会识别顾客的面部信息,只是通过骨骼点识别动作,并会对识别到的信息匿名化处理,只用临时的编号代表进店顾客。
依靠这些数据,商家就能对货架摆放、商品区域重新调整,从而投其所好,让你的购物体验更爽。
大厂出手果然不凡。
难道……英特尔要做新零售了???
43%的AI计算将发生在边缘
当然不是。
以上这个案例,只是英特尔在AIoT业务中的一隅。
其实在工业、交通、教育、在线办公等领域,都能发现英特尔的身影。
比如机器人判断货物是否有瑕疵、分拣优劣品;停车场无人化智能管理停车;系统核查工人是否佩戴安全头盔等等……
那么英特尔到底做了什么呢?
有硬件支持,也有软件结合。
以上面门店客流系统案例来说:
硬件上,它采用了英特尔®AI超级计算盒,它负责在本地完成对拍摄视频的处理、AI推理和数据量化等流程,解决边缘端遇到的复杂计算问题。
软件方面则用了OpenVINO™工具套件,它提供了对神经网络的开发和部署,包括模型优化器和推理引擎,支持高度优化的神经网络计算能力,并能够支持英特尔CPU、集成GPU、VPU以及FPGA在内的英特尔硬件平台,加速模型的推理工作。
这样的组合使得很多计算不用上传至云端、在边缘端就能进行。
由此可以在保证数据安全的同时,还能降低延迟。
据IDC报道,预计到2023年,43%的AI计算将会发生在边缘端(同比云端)。
事实上,就在不久前,英特尔在AIoT上还有了新布局。
那就是聚焦视频数据。
仔细观察就会发现,如上列举的案例中,无论是门店识别顾客、还是机器识别产品的瑕疵,其实都离不开视频图像数据的收集。
英特尔公司物联网事业部副总裁、物联网视频事业部全球总经理陈伟博士就指出:80%的边缘数据是视频数据。
在第十四届英特尔物联网峰会上他表示,最近几年人工智能才找到真正具体落地场景的一大原因,就是视频数据的爆发。预计到2025年,我国将会有10亿个高清网络摄像头。
互联网小常识:可变长子网掩码地址规划。子网长度不同,根据需求分析应该为每个子网分配的子网号长度、主机号长度,计算子网掩码,列出ip地址段。
英特尔成立物联网视频事业部
基于这样的认识,早在2012年就涉足边缘业务的英特尔,现在正式成立物联网视频事业部。
在共有5个下设部门的物联网事业部里,这个部门的宗旨是提供横向的视频技术,来支持各个垂直行业。
而且,物联网视频事业部总部将设立在中国——这也是英特尔首次把事业部总部设立在美国以外,其承担的业务也将是全球范围的视频业务。
互联网小常识:在运行中输入“ntbackup”开启备份使用程序。Windows2003的五种备份方法:副本备份、每日备份、差异备份、增量备份、正常备份。
为什么要这样做呢?
陈伟博士已经给出了答案:
中国的视频业务发展从某种程度来说,领先全球其他地区至少2-10年。
陈伟博士在会上透露,新成立的物联网视频事业部将主要专注于3个方面:
首先是高密度计算。英特尔将专注于高清数据流所带来的一系列计算挑战,包括存储、获取、传输和编解码。
其次是有效的分析手段。如何在海量数据中提取出行业所需要的信息?这一直是物联网领域要面对的挑战,计算机视觉+深度学习是英特尔已经给出的一个有效解。
最后是复杂计算层次结构。数据总是产生在边缘,哪些数据要在边缘存储分析、隐私安全带宽等问题如何处理,这都需要在系统层面进行考量。
这3个方面对算力也有着极大地考验。
事实上,为了融合边缘,英特尔也在芯片上做了充分地准备。
除了英特尔凌动® 处理器,酷睿™处理器、至强® 处理器,他们还有从FPGA到Movidius VPU这样的推理加速产品。
3年前,英特尔还开始更加关注物联网领域的开发者,在全球范围内推出了OpenVINO工具套件。
通过英特尔® 边缘软件中心、英特尔® DevCloud,全球客户就能利用这一工具套件,开发人员随时随地轻松获取工具和技术,从而从容地完成自己的工作。OpenVINO™工具套件在中国的下载量也实现了突破,用户已经超过10万个。
与此同时,英特尔表示,合作伙伴也是驱动他们创新的一大动力。
在中国,英特尔已经拥有超过700个合作伙伴。
他们与中国市场的合作伙伴一起设计构建了128款边缘解决方案,并分别部署在4000个边缘项目中。
此外,英特尔还在中国启动了50个活跃度极高的大学项目,构建英特尔® DevCloud,并面向中国市场发布了边缘软件中心云服务。
在这次峰会上,陈伟博士表示,融合边缘这个市场几年后将是一个650亿美元的市场。
显然,从自身组织架构、软硬件设施和生态搭建上,英特尔已经下好了自己的一盘棋。
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