近兩年，人工智能井噴式發(fā)展，AI與物聯(lián)網(wǎng)的結合又一次調動了智能世界興奮的神經(jīng)。越來越多的公司紛涌而至，越來越多的人工智能產(chǎn)品和技術紛至沓來，人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領域中的運用有著太多令人意想不到的神奇之處。就在剛剛過去的11月14日- 15日，英特爾人工智能大會（AIDC）在北京舉辦，大會吸引了人工智能業(yè)內眾多重量級的專家與開發(fā)者，大家共聚一堂，就AI、物聯(lián)網(wǎng)等熱門趨勢和應用展開了探討。

大會上，英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁Jonathan Ballon發(fā)表了主題為“數(shù)據(jù)時代，人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新與實踐”的精彩演講。在整場演講中，Jonathan先生就AI落地，深度學習，AI在物聯(lián)網(wǎng)中的應用等業(yè)內熱門話題與到場嘉賓進行了深度分享。

面對數(shù)據(jù)時代的未來發(fā)展，在以數(shù)據(jù)為中心的轉型中，邊緣是分布式計算的一環(huán)，是真正采取行動的地方，而計算機視覺是AI落地的重要機會。

當大量的數(shù)據(jù)在邊緣產(chǎn)生、在網(wǎng)絡上產(chǎn)生、在基礎架構上以及在本地產(chǎn)生。這些數(shù)據(jù)就需要大量的計算資源進行處理，同時也對數(shù)據(jù)處理速度有著很大需求，很多情況下要求接近于實時的數(shù)據(jù)分析，并最終成為一種自動化系統(tǒng)。與此同時，這些數(shù)據(jù)還是多種類型的。這意味著，異構的計算架構是署AI的關鍵。

說到AI在物聯(lián)網(wǎng)中的應用，與計算機視覺非常類似。一組預測數(shù)據(jù)顯示，在2017-2025年的AI軟件收入中，幾乎有一半是基于計算機視覺的。

無論是基于圖像識別，還是場景重建，計算機視覺都是“AI+物聯(lián)網(wǎng)”的重要應用，而且在不知不覺間已經(jīng)滲透進了生活諸多行業(yè)。應用在零售領域，有庫存管理及用戶管理等方面；應用在工業(yè)領域，則可以進行產(chǎn)品質檢，同時保護人員安全；在醫(yī)療領域，計算機視覺在醫(yī)療影像呈現(xiàn)與分析中大有用途；智慧城市及交通運輸領域，安全保護技術也依賴著計算機視覺的進步。

英特爾一直在技術及工具方面，幫助開發(fā)人員提高原型產(chǎn)品的開發(fā)能力，旨在以極低的價格獲得強大的技術，更快地實現(xiàn)創(chuàng)新的市場化、商業(yè)化。

最后，也是非常重要的一點，就是計算機視覺技術的應用案例，一起來了解一下吧。

百度利用英特爾OpenVINO和智能攝像頭，改善物流并監(jiān)控運貨卡車性能和安全。攝像頭加裝在駕駛室內，可以識別是不是指定的駕駛員，是否系好了安全帶，是否困乏等；攝像頭也被安裝在卡車外側，幫助卡車司機監(jiān)控貨物是否有掉落情況等。

微軟Azure采用英特爾OpenVINO和英特爾視覺加速器設計，將工業(yè)PLC、HMI和視覺應用等工作負載整合到同一個平臺上。各種應用能夠在一個更高運算性能的平臺上，更好地使計算機視覺應用到工業(yè)上。

AWS通過應用英特爾視覺加速器設計和OpenVINO等技術，幫助工人更好地實現(xiàn)安全生產(chǎn)，并實現(xiàn)了約80%的硬件成本節(jié)省。

IEI×QNAP使用英特爾OpenVINO等技術診斷眼部黃斑病，準確率超過95%，性能提高了十倍。

英泰利用英特爾OpenVINO等計算機視覺技術，理解客戶在店內零售環(huán)節(jié)中是如何移動的，并識別哪些是VIP客戶，了解客戶到店的原因以及充分優(yōu)化庫存。借助英特爾OpenVINO，新模型的開發(fā)周期大為縮短，極大地提高了店面的勞動生產(chǎn)率。

Jonathan最后強調說，AI的實踐與應用并不僅僅是諸多用例，而是包括英特爾為開發(fā)人員提供的一系列技術，還有培訓以及合作的生態(tài)系統(tǒng)。在邊緣的人工智能，開啟了廣闊的各行各業(yè)的機遇，使得我們可以促進接下來十年AI的創(chuàng)新。