雇不起的质检员，停不起机的工厂，制造业转型有何良方？( 三 ) 机器之心原创作者：张倩一个

也就是说，通过选择基于英特尔技术的云基础设施，无论是在本地、在某个云服务提供商内部，还是跨多个云服务提供商，都能实现无缝的企业工作负载迁移，无论何时何地都能找到企业需要的软件。在当前的多云、混合云发展趋势下，这一做法将极大地降低迁移难度和成本。
此外，英特尔还有一套自己的云边协同软件工具，包括开源、统一的大数据分析+AI平台AnalyticsZoo、OpenVINO工具套件、工业边缘洞见平台(EII)推理软件等。
AnalyticsZoo可以轻松将AI模型（如TensorFlow、Keras、PyTorch、BigDL、OpenVINO工具套件等）应用于分布式大数据上，通过「零」代码更改将AI应用程序从一台笔记本电脑透明地扩展到大型集群，还可以使特征工程、超参数调整、模型选择、分布式推理等应用机器学习的过程自动化。基于此，美的构建了端到端的工业视觉检测云平台，在50毫秒内就能完成对图片的读取和预处理，推理时间从2秒缩短到124毫秒，识别率高达99.8% ，物料成本减少30% ，人工成本减少70% 。

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OpenVINO工具套件包含深度学习部署工具包和传统的视觉工具包两大部分，可依托英特尔架构处理器集成的显卡（IntegratedGPU）、FPGA、VPU等芯片，来增强云边协同视觉系统的功能和性能。

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基于此， Insight公司为制造商打造了装配线产品质量检测系统，这一系统能轻而易举地识别出产品的尺寸数据（长、宽、高）、颜色、温度和包装中所含产品的数量（药丸、食品等）。从检测盒子中的饼干数量，到确定芯片中是否包含正确的引脚组，这一系统可胜任各类工作。

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EII由经过实践检验的软件堆栈组成，能帮助系统集成商(SI)、独立软件供应商(ISV)和设备制造商（如工业PC制造商、机器制造商等）更安全地获取、分析和存储视频及时序数据。它基于一个灵活的开源微服务架构，并针对基于英特尔硬件和芯片的解决方案进行了优化，也在Insight的解决方案中得到了广泛应用。

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借助这些软硬件的协同优化，京东方、宁德时代、美的、Insight等企业实现了云边一体化平台的快速部署，并在实际生产中节省了大量的人力、物力，产品质量、设备稳定性均得到了显著提升。
当然，英特尔云边协同解决方案的优势还不止这些，其他优势还包括云环境的管理等。目前， AWSOutposts、AzureStack、GoogleCloud的Anthos和VMwareCloud等主流的混合云堆栈均针对英特尔架构进行了优化。这些堆栈提供直观的管理功能，可以降低采用云技术的障碍。此外，英特尔处理器还集成遥测功能，可用于实现闭环自动化，以编排容器、优化功耗和简化根本原因分析。例如，节点层面的遥测可以识别没有足够缓存或内存的工作负载，而集群层面的遥测可以帮助优化放置决策、实现扩展和生命周期管理。
近期，我国工业和信息化部印发《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》，明确指出建设新型数据中心，要实施「云边协同工程」，推动边缘数据中心间、边缘数据中心与新型数据中心集群间的组网互联，促进数据中心、云计算和网络协同发展。毫无疑问，英特尔将在这一计划中扮演重要角色，为企业的数字化转型、云和数据中心转型提供坚实的支撑。