隨著一成式AI和大模型的出現(xiàn)，很多人預測說AI將會像電力一樣變成無處不在的技術。AI技術的應用也并非只是集中在服務器和云端的。在云端實現(xiàn)的AI，比如現(xiàn)在非常火的大模型或者生成式AI，動輒就是幾千上萬甚至是幾十萬張顯卡放在一個數(shù)據(jù)計算中心來提供這樣的算力服務。但是這些算力中心一個是平臺規(guī)模比較大，二是離用戶也比較遠，想要使用它需要通過一些軟件服務商，把用戶的需求通過翻譯送到這上面去，時間又慢，效率又低。真正從物聯(lián)網(wǎng)或者說從實際應用角度來看，如果說想把AI應用到每一步，一定是云計算、邊緣計算、終端大家一起發(fā)力，才能真正有利于整個物聯(lián)網(wǎng)或者說行業(yè)應用的場景。

英特爾長期致力于邊緣側應用的智能化服務，英特爾網(wǎng)絡與邊緣事業(yè)部中國區(qū)行業(yè)銷售總監(jiān)謝青山表示，英特爾最大的期望是能夠把在電腦和服務器上成功、高算力的芯片推廣到其他各行各業(yè)中，讓各行各業(yè)的使用者和我們的用戶能夠從中受益。相比于通用AI的廣泛應用，英特爾在智能邊緣應用更多的關注點放在以解決方案推動行業(yè)應用落地上，比如在智能零售、智能工廠和智慧社區(qū)等方面，近兩年則是在教育和醫(yī)療方面取得不少突破，從去年開始英特爾把智能交通也作為一個重點關注的領域。

智能零售是人工智能應用比較成熟的一個行業(yè)，也是大部分消費者都能親身體會到智能邊緣技術帶來體驗變革的行業(yè)。其實AI 在整個零售業(yè)應用最核心的就是如何提高效率。不管是數(shù)字人的生成可以幫助產品展示還是機器人和大模型能幫助做客服都能在一些零售門店得以實現(xiàn)，但是所有供應商的第一個問題就是這些東西到底要增加多少投入？這些投入到底能不能覆蓋掉傳統(tǒng)的成本。如果說投入還沒有相應的產出大，我為什么要上這些技術，這是所有人都會提的核心問題。另外一個問題就是數(shù)據(jù)的安全性和時效性。如果說我要把所有數(shù)據(jù)都要轉到云平臺上才能完成這些處理，那這些數(shù)據(jù)被泄露了怎么辦？

一個行業(yè)如果要用AI 技術、大數(shù)據(jù)技術、大模型技術推動行業(yè)解決方案，有一個非常重要的關鍵點就是這些數(shù)據(jù)從哪里來。所以現(xiàn)在從邊緣智能的應用技術角度來講，英特爾嘗試先從硬件和平臺的角度解決這些問題，讓用戶可以從技術層面上有一些基本的保證。具體到英特爾來說，首要的是希望把AI 算力做得更高效，所謂的更高效并不意味著算力特別大。因為在真正的行業(yè)應用場合，很多地方是在一線邊緣側，功耗、成本、時效有限制。邊緣智能應用并不是說算力越大越好，一定要做合適的算力才可以讓用戶滿意。當然還有系統(tǒng)的安全可靠、運算平臺的豐富以及行業(yè)用例。智能應用落地也不是有了簡單算力就可以做到，方案商一定要跟一線的應用場景和一線的銷售人員做良好的結合，才可以做到全系列的高效管理。只有行業(yè)經驗和人工智能應用真正結合起來才能保證帶給客戶邊緣端應用體驗的提升。

軌道交通在中國市場近年來蓬勃發(fā)展，關于軌交數(shù)字化，用戶給英特爾和合作伙伴提出來一個最大的目標是，要安全高效同時可持續(xù)發(fā)展。所謂可持續(xù)發(fā)展，包括系統(tǒng)要完善地運行，運行成本要降低，包括未來不光是閘機，設備的維護也要可持續(xù)。英特爾與合作伙伴共同打造了交控機概念，交控機最核心要實現(xiàn)的事情就是把算力部署到我們每一個現(xiàn)場設備中。這一兩年大家看到的比較熱門的話題都是說人工智能算力又出現(xiàn)了多少，做ChatGPT也好，生成式AI也好，需要大型服務器算力來解決這些問題，不管是CPU 還是GPU。像美國的一些大的互聯(lián)網(wǎng)公司都是在幾十億地投資在他們的算力上。這是一方面——人工智能技術對核心算力需求的增長。

但是倒過來看，在我們每個人身邊的設備上，算力需求也在快速增長。從底層邏輯來講，交控機就是我們希望做好的算力可以通過硬件、軟件的平臺，能夠從成本、使用便捷性、維護的角度，都可以部署到我們整個設備的體系當中，滲透到整個體系中的每一個方面。大家可以看到，我們現(xiàn)在的用戶做的交控機絕不是簡單的一個筆記本或者是服務器，甚至是手機，大家長得都差不多。為了讓用戶使用得更好，系統(tǒng)更加完善，可以看到有各種各樣的設備出來，這就是我們和我們的合作伙伴想做的事情。

隨著各種技術的出現(xiàn)，包括像人工智能技術、毫米波雷達、激光雷達等一些圖像信息出現(xiàn)，有了傳感器的高性能提升，有了數(shù)據(jù)采集和存儲的大規(guī)模容量的提升，一定需要有一個高算力來支撐它，而英特爾就提供了這樣一個設備。除了提供硬件平臺之外，我們還提供了一個很好的軟件平臺叫做OpenVINO，這個平臺可以讓硬件、軟件、算法及應用有機結合起來。開發(fā)算法平臺的人不用太多關注于應用，開發(fā)應用的人不用過多關注算法如何和硬件匹配，硬件如何把成本做到最低。這些事情都由OpenVINO 來做，有了OpenVINO 的加持，當大家在實際設備上有人工智能算法需求的時候，他就會很容易找到合適匹配的算法、硬件供應商以及軟件平臺供應商。通過把這幾種人工智能最終落地所需因素有機結合起來，就能讓我們最終用戶的產品快速推向市場，這是英特爾公司最近幾年一直想做的事情。

（本文來源于《EEPW》2024.5）