人工智能发展至新高度 海量数据挑战怎么解决？

人工智能发展至新高度 海量数据挑战怎么解决？

【环球网科技报道 记者 林梦雪】移动支付、智能家居、导航、语音助手、社交媒体内容推送……我们的生活中已经越来越离不开人工智能。人工智能的诞生,颠覆了人们的传统观念,生活方式以及思维方式,对许多传统行业也产生了巨大影响。

近日，在以“同芯智远，共赢边缘”为主题的2021英特尔AI计算盒参考设计（以下简称“AI计算盒”）主题分享会上，英特尔公司高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士表示，随着算力和数据通讯技术、存储技术方面的不断提升，在今后人工智能发展中，边缘训练是必然的发展趋势。

据相关研究机构预测，到2022年，智能视频分析市场的规模将超过1800亿元人民币，复合增长率达到34%1。基于边缘AI的智能视频分析解决方案将在智慧城市、智能交通、智能制造、智慧零售等十余个领域得到广泛运用。

面向智慧城市、智慧生活等多元化应用场景，英特尔联合智芯原动、趋视科技、开域集团、中科创达、小钴科技等合作伙伴打造的AIoT解决方案已全面落地。就AI物联网新趋势所面临的机遇与挑战，英特尔专家与相关企业接受了媒体采访。

人工智能发展至新高点 英特尔多产品助力市场共赢

张宇认为，边缘人工智能发展即将迎来第三个阶段，也是最高的阶段。“如果我们展望五年、十年以后的边缘计算与人工智能物联网的发展，一定有自主化的发展。系统会自主化决定模型、策略、算法的选择，通过自动收集数据训练模型，再把训练的结果用于实际的系统，也就是业界说的Open Pose的技术将在业界普及。”他说道。

据麦肯锡预测，全球市场深度学习收入将呈现飞速增长，到2030年，AI有望造就13万亿美元的经济活动。德勤方面也曾预测，到2023年,预计将有70% 的企业将采用边缘计算执行数据处理。

基于边缘人工智能的发展离不开算力、通讯技术和存储力的提升。“英特尔所提供的是一个端到端的人工智能解决方案，通过将5G、AI、智能边缘三者的融合，将边缘计算、人工智能推向新的发展方向，这是我们大的思路和大的战略。”

据悉，英特尔AI计算盒，通过英特尔CPU天生异构的集成CPU的特性，除了提供非常强的CPU的通用计算处理能力，还有媒体编解码能力，AI能力，加上算法合作伙伴的算法，能够一起来共赢市场。

目前，通过英特尔AI计算盒AI计算盒项目，连接了OEM、ODM等一系列的合作伙伴，应用在AIOT的各种不同场景，比如智慧社区、智慧城市、智慧工业、零售、医疗等。

开域集团数字科技负责人应翔翔在接受媒体采访时表示，未来在新零售中，线上线下的边界会完全消失。而英特尔AI计算盒参考设计的算力、性能，可以根据不同的场景对算力进行提升，发挥出最大的性能。可以支撑端、边、云比较完整的结构，“使得开域集团在场景、适用和对场景的覆盖度上没有任何阻碍，也让开域集团和英特尔的合作水到渠成。”

应翔翔认为，“首先英特尔AI计算盒方案提供有完整开发套件，在整个算法的复杂算法计算实践中，英特尔AI计算盒参考设计发挥了举足轻重的作用，应用的实时性、准确性也相当理想。”

趋视科技事业部副总经理夏晶表示：“过去在进行AI计算盒开发时，CPU方案最高只能做到32路视频处理，但采用英特尔AI计算盒方案后，目前小盒可以做到48路视频结构化分析，大盒则高达80~100路视频接入及处理。”

为了帮助开发人员更方便地开发人工智能的应用，英特尔还提供了OpenVINO开发工具。据悉，OpenVINO可以帮助开发人员将开放框架上设计和训练的网络模型，更方便部署在英特尔不同的架构硬件平台之上进行推理操作，包含两个关键的组件，一个是模型优化器和推理引擎。

此外，据介绍，OpenVINO已经开源，在发布后提供了LTX的版本长期稳定支持的版本，满足用户对于高可靠性以及产品化的需求，为了构建开发的社区，英特尔还成立了OpenVINO中文社区，给广大的开发者提供互相交流的平台。

AI物联网发展机遇与挑战并存

今天是边缘智能蓬勃发展的时代，物、边、云简单的架构，把数字世界进行了简单的划分，边缘端展示出了巨大的发展潜力。英特尔方面预计，到2023年将有43%的数字世界的智能发生在边缘端。

英特尔中国物联网事业部客户工程部硬件/BIOS PAE部门经理张狄表示，从数据看，越来越多的人意识到物联网发展的优势。“第一，更广阔的物联网的部署，数据显示，有40%的企业，正在部署物联网的解决方案及应用。第二，持续增长对智能物联网的认知和接纳，大概有22%的行业客户计划在今后的两年内开始部署其物联网的产品和物联网解决方案。第三，持续增大对物联网领域的投资，预计有40%的行业客户以及企业，会在接下来的财年加大对物联网，尤其是智能物联网的投资。”他解释道。

边缘端的设备和节点，需要满足低延时、高带宽，以及数据安全性，连接多样性的特点之外，提供更多例如AI加速的功能，提升更多的竞争力，以及满足各行各业的物联网应用，为整个物联网的设备发展带来了很大的挑战。

张狄认为，物联网发展带来了海量的数据。“预计到2025年，整个在互联网上的数据有55%的数据来自于物联网终端设备连接产生的，势必加大了对海量数据处理的要求。对终端设备和计算节点提出了更高的要求。”

基于这样的挑战，英特尔推出第十一代智能酷睿处理器Tiger Lake UP3。据悉，Tiger Lake UP3简称为Tiger Lake，是一款集成CPU和GPU异构架构的处理器，集成了AI加速的功能，在AI加速的功能基础上，Tiger Lake提供了实时计算的功能，满足对于实时要求性比较高的工作负载，高处理性，低延时工作的性能保证。

随着物联网、人工智能等新兴科技的兴起与发展, 数据作为新的生产要素正在成为驱动经济发展的新引擎。然而在数据驱动的过程中,数据安全问题也日益凸显,并成为企业发展的最大威胁。

关于数据安全方面，应翔翔表示，在新零售当中，人工智能的应用现在主要用的是人形轨迹算法，即通过AI识别出人形框，但是不会侵犯这个人的隐私信息。他解释称：“我们会把人形框投到地板上形成一个点，点串起来就会形成轨迹，包括个体在消费空间内的时空数据等，这些时空数据包括特定事件，就可以把现实生活中人的行为、人的特征等保留下来，基于这些数据分析、处理，可以真实反映人在现实生活中发生的实际情况。”

夏晶认为，当人工智能发展到新阶段，商业的决策者更关注的是销售速度，而不是隐私。“决策者需要的是一个店铺的实际客流量和驻足时间等数据，这种数据可以帮助决策者决定商品的摆放和促销活动，而隐私数据实际上作用并不大。”他说道。