成功实现15000+边缘计算客户端部署,英特尔工业物联网大会再推两款新芯片进一步丰富产品线
毫无疑问,如今我们正处在行业转折的关键节点。数据量的指数级增长为新商业洞察的产生和盈利服务带来了巨大机遇。
同时,云端工作负载的类型日趋多样化,网络向5G转型,人工智能应用无处不在且与日俱增,更多的计算性能也正在向边缘迁移。
关于智能边缘的发展,行业分析师曾表示,到2023年,将有75%的数据产生于数据中心之外的地方。这些地方可能是工厂、医院,亦或零售商店、城市,并同时由各种形式的视频所驱动。此外,超过50%的数据将会在边缘——这一离数据产生更近的地方被处理、存储和分析,从而为众多市场的各种用途、场景提供符合需求的低延迟、带宽、可靠性和隐私性。
多年来,英特尔一直致力于推动计算向边缘迁移,旨在为工业、零售、通信等各行业的客户创造价值。我们预计,到2024年,边缘计算芯片市场的规模有望达到650亿美元。为抓住这一重要机遇,英特尔正不断扩大智能边缘解决方案组合,其中包括功能丰富的专用芯片、开放优化的软件及工具,以及数百种预配置边缘到云解决方案。
以奥迪为例,通过英特尔的边缘分析和机器学习技术,奥迪实现了车辆焊接件关键品控流程的自动化和优化,且工厂系统实现了零人工巡检。奥迪的人工成本也因此缩减了30%至50%,焊接检查效率则提升了100倍,延迟仅为18毫秒。基于这一可重复利用的英特尔平台,奥迪还能够将这一解决方案拓展应用到工厂其他流程的自动化和优化工作当中。
此外,我们不断打造产品及解决方案以更好地满足客户的业务发展需求。在英特尔工业物联网大会上,我们将发布两款全新处理器,旨在为边缘客户提供在人工智能、功能安全及实时性等方面的新功能。在处理器产品之外,我们还一同打造了软件工具和硬件模块,以加快各类垂直解决方案的上市时间,助力客户更快地定制他们的边缘应用程序。
除了自身技术研发以外,我们还携手智能边缘领域的1200多位合作伙伴构建了庞大的生态系统。在各方共同努力之下,英特尔已经累计了超过15000个用户端部署案例,覆盖几乎所有行业。目前,这一数字仍在快速增长。通过卓越的产品领导力、创新方案推动力、生态构建力,英特尔已经与埃森哲、博世、埃克森美孚、Lumen Technologies(前身为世纪电信)、飞利浦、先讯美资、威瑞森电信、优派等机构达成合作并创造了突破性的商业价值。
面向未来,英特尔也将一如既往地致力于智能边缘领域,助力客户实现更好的业务发展。
本文联合作者:英特尔公司高级副总裁兼物联网事业部总经理Tom Lantzsch,英特尔公司副总裁兼网络平台事业部总经理Dan Rodriquez
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。