C114讯 4月15日消息（岳明）根据分析师预测，到2023年，75%的数据将在城市、工厂、医院和商店等数据中心之外的地方被创造。而这其中，超过50%的数据将直接在边缘侧被处理、储存和分析，从而提供真正适当的延迟、带宽、可靠性、安全性和隐私保护。
在近日举行的“2022英特尔中国研究院探索创新日”上，英特尔中国研究院宣布与南京市麒麟科技创新园合作，联合成立英特尔智能边缘计算联合研究院，携手加速智能边缘计算的技术创新及应用落地。可以看到，新冠疫情正在加速整个社会不同行业的数字化转型，5G的技术能力与网络覆盖也在不断提升，这其中，边缘计算则成为了实现网络赋能的锚点。
从“弱”智能边缘到“强”智能边缘演进
在英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强看来，智能边缘市场的未来空间会很大。作为一个行业“热词”，从MEC电信运营商只管通信接入可以叫智能边缘，到云厂商、CDN前置等场景也可以称为智能边缘。未来这些行业逐渐数字化转型都会发现在某个点位上可以达到最好的平衡，所以就可以在其中做一个智能边缘的部署，但是这个部署完全取决于应用需要什么样的延迟、带宽、价格和能耗的要求。
“包括像智能机器人、智能驾驶，我们前期都进行了丰富的探索，现在已经把它们作为智能边缘方面的垂直类的应用驱动，都归到了智能边缘计算系统研究中。”宋继强介绍称，英特尔一直在与合作伙伴做应用级的研发，包括通过研究网络进行数据采集、场景试验等。
谈及做智能边缘的初衷，他讲到，英特尔中国研究院是希望能够解决现在算力需求大、碎片化等问题。他分析称，现在很多智能边缘还是以一个小盒子的形式在提供，能力非常有限，实际上相当于是对以前MEC简单的扩展，这其实是很弱的智能边缘。当我们面向未来用在智能制造领域、港口、矿山，用在智慧城市、智能交通等场景时，弱边缘肯定是不够的，一定要往新的、能力比较强的边缘去演进。
不过，朝着强智能边缘的演进并非一帆风顺。
宋继强解释说，“能力比较强的边缘会面临一些问题，因为之前经历过用定制的硬件系统去支持一些应用，未来会碰到升级难、成本高等问题。现在大家希望能把云端的一些能力，或涉及虚拟化以及云原生的东西直接下沉到边缘，这也是现在做较强边缘计算的办法。这种办法在支持一些对于延迟不太高的应用场景时有足够的能力，但如果想支持一些硬的要求，比如AI的功能要求非常强，那就需要定制。因为现在很多云原生是支持互联网服务，没有那么高的延时要求，它的QoS保证没有那么高，但是其他一些领域有很强的实时要求、数据吞吐量要求，要高通量、高可靠，还需要有一定的分布连接，这些地方就需要定制。”
打破误解 机器人所需智能化程度并不低
有观点认为，在整个边缘计算场景当中，机器人需要的智能化程度是远低于智能驾驶的。对此，宋继强表示，其实机器人需要的智能化程度不低，具体要取决于使用场景。如果是工业机器人，其工作环境很结构化、很受控，确实会相对较低，但如果是放在开放环境的服务机器人，它对智能化的要求就比较高。
他谈到，业界一些专家认为自动驾驶也是一种机器人。自动驾驶会更可控，因为它的操作少，比如控制加速、减速、转向、刹车等。自动驾驶的传感器可以布得很多，检测场景主要是路况和其他跟交通相关的场景，但如果考虑在服务场景的这些机器人，它首先面对的是千变万化的环境，是对于很多变化场景的感知能力，这个要求还是很高的。比如在家里，虽然家里的物品摆放比较固定，但是窗帘会开和关，沙发上面可能会放一些衣服，还有一些其他的物件会被移动，这些都是属于开放环境当中的场景的感知，这个是很难的。
其次机器人需要持续的学习能力。这个能力对于未来服务机器人，特别是要进入到家庭，比如照顾独居老人的服务机器人，是非常重要的。因为必须要靠机器人的自主学习能力，通过一些时间掌握使用者的习惯和喜好。这个自主学习能力是要开发出来的，但是学的东西如何储存、如何迭代优化，就要靠边缘计算去支撑。机器人本体上是不能支撑那么多数据存储的，日积月累知识库也会越来越大。
在当天的创新日活动上，英特尔中国研究院还宣布与首都医科大学附属北京朝阳医院达成战略合作协议，基于英特尔中国研究院提供的新型传感技术，交互技术及CPU、GPU、AI和FPGA等计算平台，双方以急诊医学需求为切入点，以智能机器人为载体，将健康管理、急救及康复应用延伸至家庭、社区、机构、高校等场景。
首都医科大学附属北京朝阳医院副院长郭树彬就表示，他特别希望在家中有一个能及早发现老年人健康状况异常的智能机器人。这个机器人可以不动，但要有足够的观察能力。而这意味着大量的数据，并且这些数据都是个性化的。首先，对于个人而言，大家不希望这些数据上传到医院去，也不希望它在社区共享，可能就是希望就家中建立一个小的边缘服务器，在这里面对所有数据进行处理，包括对环境的感知、建模、日常的更新，实际上计算量很大。
立足中国创新 制定长期本地化发展策略
当天的创新日上，英特尔中国研究院进一步明确了面向未来的创新策略——以“双轮驱动，融合创新”为核心，穿越技术周期。“一方面，我们坚持‘创新领域探索’与‘规模化商业化导向’的‘双轮驱动’策略，在不断探索全球领先的前沿技术时，也持续推进技术产品化，加速商业化落地进程。另一方面，针对中国庞大的市场数据以及复杂的应用场景，结合自身技术优势与本土应用，制定更为长期的本地化发展策略，融合国内外先进技术促进可持续创新。”宋继强表示。
而在智能边缘的中国本地化发展当中，英特尔看到了很多机会。首先，英特尔认为，包括交通、教育、医疗都是未来智能边缘成长性非常高的领域。但是，宋继强分析称，目前在这些领域尚未出现一个大家公认的体系。他坦言就像英特尔在南京做的这套智能交通系统，也还不是一套工业化推广方案。“挑战在于，首先现在还没有一套不同行业可以基本去参照做一些定制优化的统一规范，但在不同的垂类中可以先把它推出来。对于‘双轮驱动’而言，这个垂类首先要有商业应用前景进行推动，才能吸引人来做。”
同时，他强调，在边缘领域有很多不同的技术方案，而这也正是是为什么英特尔中国研究院适合来做的原因所在。“英特尔中国研究院与南京麒麟科创园合作建立的联合研究院，我们会引入英特尔IOTG、NPG等的解决方案，然后在很多种不同应用中选择最合适的组合。英特尔产品部门跟我们研究院紧密合作，把很多东西都往这里放，我们提供支持。这个过程就是靠一些应用进行驱动，然后做垂直优化，算法可能需要优化，边缘计算系统调度也需要实时性优化，底下的硬件可能在网络层要做一些定制，下面的异构计算层也需要一些定制。”
活动当天公布了英特尔智能边缘联合研究院的首批项目，包括非接触式感知和交互技术、数字人动作及表情捕捉技术、教学视频理解和评估技术和机器人远程训练和示教技术。展望未来，英特尔智能边缘联合研究院将依托英特尔的前沿科技，结合本地人才与产业优势，打造领先的智能边缘计算科研高地，不断推进研究成果的创新型应用。
