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英特爾:智能邊緣推動業(yè)務創(chuàng)新

2021-06-02
來源:21IC中國電子網

  英特爾最新的《智能邊緣展望報告》指出,邊緣計算對企業(yè)來說至關重要,只有智能邊緣才能引領企業(yè)走出迷局,把握好當前和未來的無限數據機遇。

  “當前,英特爾正與各行各業(yè)的合作伙伴合作,通過發(fā)力智能邊緣來攫取真正的商業(yè)價值。邊緣計算使每一臺設備都有可能成為信息存儲的載體,并讓我們可以實時提取和使用這些信息。”

  在新冠肺炎疫情期間,人們對技術的使用呈現指數級增長,并由此產生了前所未有的大量關鍵業(yè)務數據。這些新數據將是許多企業(yè)進行數字化轉型的核心所在,但與此同時,許多企業(yè)機構正面臨非常現實的數據處理挑戰(zhàn)。例如,由于延遲問題,將正在創(chuàng)建的大量數據發(fā)送到云上進行處理,顯然是不現實的。

  而這正是邊緣計算可以發(fā)揮關鍵作用的地方——提高效率并支持未來業(yè)務增長。

  全球疫情、氣候危機和社會緊張局勢加速了世界的變化。除此之外,我們對數據的依賴也與日俱增——視頻平臺每月處理數據的時間高達數萬億分鐘。企業(yè)需要隨時調用這些數據,以此推動實時的創(chuàng)新。

  數據的爆發(fā)式增長,帶動了企業(yè)對人工智能、智能邊緣和 5G 通信等技術的迫切需求。企業(yè)領導者們開始意識到這些技術對基礎架構的重要性,以及邊緣計算對加速數字化轉型以提升企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要作用。

  這份報告提供了對關鍵行業(yè)的當前、新的以及下一代邊緣計算發(fā)展趨勢的見解。簡言之,邊緣計算能夠幫助企業(yè)將雄心勃勃的計劃變?yōu)楝F實。企業(yè)已經意識到,智能邊緣已經成為釋放未來創(chuàng)新不可或缺的因素——76% 的受訪者認為,確定數據處理的“理想位置”是一個挑戰(zhàn)。

  該報告為 IT 領導者指明方向,通過現實成功案例,指導他們如何利用邊緣計算來提高運營效率、創(chuàng)建新產品并開拓新的收入來源。

  除了數字先鋒和人工智能科學家 Inma Martinez 提出的實用建議外,該報告還揭示了企業(yè)不能再忽視智能邊緣的原因:“數據一直是文明的基石,這個理論可以追溯到青銅時代。智能邊緣使這樣的世界成為可能,即:每一個對象都有潛在的信息——而這這些信息可以被實時提取和使用。”

  智能邊緣正在讓生活和商業(yè)發(fā)生變化,在這一過程中,企業(yè)必須擁抱協作并充分利用生態(tài)系統,才能把握機遇,贏得未來。邊緣計算與人工智能和 5G 等關鍵技術協同作用,已經將數字服務帶入了全新領域。當前,僅在英特爾的客戶中,就有超過 24000 個前沿部署產生了真正的商業(yè)價值,幫助企業(yè)在這個分布式智能的新時代實現發(fā)展和創(chuàng)新。

  關鍵洞察

  零售:在邊緣進行分析的數據糾正了大量的庫存失真現象,同時使供應鏈和產品開發(fā)變得異常高效。智能邊緣為零售商提供實時消費者行為分析,使他們能夠提供更多個性化的購物體驗。自部署智能邊緣技術以來,英特爾客戶 WonderStore 的商店櫥窗轉化率提高了近 17%。這是通過使用視覺傳感器和由邊緣計算技術提供支持的實時分析而實現的,其原理是:根據客戶的時尚選擇、情感和停留時間來定制店內體驗。

  工業(yè):基于人工智能技術的機器人可用來執(zhí)行重復的、有潛在危險的任務,其速度和準確度都遠遠高于人類。機器視覺還被用于驗證功能和檢查缺陷,從而盡可能提升產品交付質量。這些智能邊緣技術幫助英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了 100 倍,而延遲只有 18 毫秒,奧迪兩個主要組裝工廠之一的位于德國內卡蘇姆的工廠的人工成本降低了 30-50%。

  醫(yī)療:邊緣計算能夠支持頻繁的患者監(jiān)控和數據收集、集成電子病歷以及人工智能驅動的患者數據分析,從而幫助提供質量更高的護理和臨床效率。深度學習推理用于基于圖像的診斷,以加快對健康問題的檢測并挽救生命。得益于智能邊緣技術,英特爾客戶飛利浦在不增加硬件加速的情況下,成功將 CT 掃描成像速度提高了 188 倍。

  電信:機器學習可以幫助電信運營商提高網絡和運營效率,在滿足人們對服務水平與日俱增期望的同時,有效降低成本。借助人工智能和基于分析的引擎,運營商能夠智能管理 5G 網絡,實現關鍵網絡 KPI、網絡自動化、節(jié)能和運營靈活性等目標,從而服務于各種 5G 和智能邊緣用例。英特爾最近幫助日本客戶 Rakuten Mobile 開發(fā)了世界上第一個基于容器、完全云原生的網絡。他們正在使用邊緣數據中心來為應用和富媒體內容提供快速響應時間——使他們的移動網絡能夠為客戶提供身臨其境的多感官體驗。



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