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    1. 20240703
      關(guān)注中國自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先行者!
      工業(yè)智能邊緣計算2024年會(huì )
      2024
      2024中國自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)年會(huì )
      2023年工業(yè)安全大會(huì )
      OICT公益講堂
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      資訊頻道

      英特爾:撥開(kāi)云霧,邊緣計算浪潮已來(lái)
      IDC預測,到2020年全世界將有多達500億的智能設備接入互聯(lián)網(wǎng),未來(lái)40%以上數據需要在邊緣進(jìn)行分析、處理和存儲。這些智能設備包括,智能手機、個(gè)人穿戴設備、汽車(chē)、核磁共振儀、智能路燈、蒸汽發(fā)電機、飛機發(fā)動(dòng)機等各式各樣的智能設備。通訊技術(shù)正在從4G走向5G,但是網(wǎng)絡(luò )帶寬的增長(cháng)速度正在被數據增速窮追不舍。
      關(guān)鍵詞:

      在云計算席卷行業(yè),霧計算緊隨其后的同時(shí),英特爾認為真正的角逐正在邊緣悄然展開(kāi)。

      撥開(kāi)云霧,邊緣計算浪潮已來(lái)

      帶寬、及時(shí)、隱私:邊緣浪潮背后的推力

      IDC預測,到2020年全世界將有多達500億的智能設備接入互聯(lián)網(wǎng),未來(lái)40%以上數據需要在邊緣進(jìn)行分析、處理和存儲。這些智能設備包括,智能手機、個(gè)人穿戴設備、汽車(chē)、核磁共振儀、智能路燈、蒸汽發(fā)電機、飛機發(fā)動(dòng)機等各式各樣的智能設備。通訊技術(shù)正在從4G走向5G,但是網(wǎng)絡(luò )帶寬的增長(cháng)速度正在被數據增速窮追不舍。IDC預計到2018年有40%的物聯(lián)網(wǎng)數據需要在邊緣進(jìn)行存儲處理和分析,那么將有50%的物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò )會(huì )面臨著(zhù)帶寬的問(wèn)題。面對數據量的爆炸式增長(cháng)和帶寬的挑戰,英特爾認識到,要讓更多計算在邊緣進(jìn)行。

      其次,物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代引發(fā)的智能設備數量激增已經(jīng)成為共識,幾乎所有的行業(yè)都對數據處理的響應速度提出了更高的要求,各類(lèi)應用場(chǎng)景均無(wú)法容忍網(wǎng)絡(luò )的延遲和計算延遲。以英特爾正在著(zhù)力發(fā)展的自動(dòng)駕駛為例,如果攝像頭識別到正有行人從車(chē)前方走過(guò),攝像頭識別圖象,然后對圖象進(jìn)行壓縮,再通過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳到數據中心進(jìn)行分析并做出相應判斷,這還遠未結束,判斷結果需要再次通過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳回給前端車(chē)輛,采取相應的制動(dòng)操作。如果按照這樣的閉環(huán),當汽車(chē)做出最終決策的時(shí)候,可能已經(jīng)造成了不可避免的損失。

      另外,數據擁有者對數據隱私保護的意識也逐漸提升,他們不希望將數據上傳至云端,再通過(guò)第三方進(jìn)行分享,而希望這些數據在本地就得到處理。因此,在一些對隱私保護要求相對比較高的應用場(chǎng)景則需要數據在邊緣進(jìn)行處理。

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      邊緣協(xié)同、負載整合、人工智能:英特爾的邊緣計算未來(lái)觀(guān)

      當前,很多計算處理都發(fā)生在后端的數據中心,英特爾認為,物聯(lián)網(wǎng)的應用一定需要端到端的能力,會(huì )有越來(lái)越多的應用被推送到前端進(jìn)行處理。那么,邊緣計算就可以憑借緩解帶寬壓力、及時(shí)響應和保護隱私等獨特優(yōu)勢,發(fā)揮出至關(guān)重要的作用。

      但是,這并不代表英特爾認為邊緣計算會(huì )取代云計算,二者將呈現出相輔相成、協(xié)同發(fā)展的狀態(tài):一方面,隨著(zhù)數據量的攀升,云計算的負荷不斷加重,若想持久發(fā)展就需要邊緣層“伸出援手”來(lái)做數據的預處理;另一方面,在很多的應用場(chǎng)景中云計算則可以站在高處,把數據進(jìn)行匯總從而實(shí)現綜合應用。例如,在交通行業(yè),攝像頭能捕捉到的車(chē)輛運行軌跡是有限的,只能觀(guān)察到一個(gè)路口或一個(gè)區域,若想完整查賬一輛車(chē)的軌跡,則必須要在云端通過(guò)不同攝像頭相連,匯總成更加全景式的記錄。

      除此之外,英特爾也洞察到了邊緣計算的另一大發(fā)展方向,隨著(zhù)人工智能對邊緣計算提出了更高的要求,工作負載整合將成為大勢所趨。工作負載整合就是把小型邊緣計算集成到中央服務(wù)器,從而降低服務(wù)成本,提升計算效率。邊緣側經(jīng)過(guò)負載整合,可以匯總成數據節點(diǎn),同時(shí)也是控制中心??梢哉f(shuō),人工智能在其中同樣也擔當了受益與反哺的角色。一方面,人工智能的發(fā)展離不開(kāi)海量數據的訓練,邊緣計算的很多應用場(chǎng)景都是人工智能很好的落腳點(diǎn)。反過(guò)來(lái),人工智能也可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢,不斷挖掘數據潛力、釋放數據價(jià)值,進(jìn)一步推動(dòng)邊緣計算向前發(fā)展。

      數據洪流的趨勢下,邊緣計算的興起加速物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)程。如何更有效推動(dòng)邊緣計算,英特爾敏銳捕捉到邊緣協(xié)同及負載整合這兩大發(fā)展方向。同時(shí)英特爾把人工智能帶到邊緣側,釋放數據價(jià)值,也給邊緣計算帶來(lái)全新的發(fā)展機遇。技術(shù)是產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新的基石,合作是產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新的立身之本,英特爾一直致力協(xié)同產(chǎn)業(yè)合作伙伴,構建蓬勃的邊緣計算生態(tài)圈,將邊緣計算帶來(lái)的發(fā)展機遇轉化為企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力。

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