物聯(lián)網的發(fā)展讓互聯(lián)設備和數(shù)據(jù)量激增，為緩解有限的帶寬壓力以及滿足實時響應的需求，邊緣計算成為了推動物聯(lián)網快速發(fā)展的一大關鍵要素。目前，各大芯片廠商、通信設備廠商、IP廠商等都已開始布局邊緣計算及應用，以求在未來的物聯(lián)網角逐中占據(jù)優(yōu)勢地位。作為物聯(lián)網行業(yè)的積極參與者和邊緣計算的先行者，英特爾認為，要想發(fā)揮邊緣計算的真正價值，在邊緣側實現(xiàn)負載整合就成為了邊緣計算發(fā)展的一個破局之道。

打破設備孤島，實現(xiàn)負載整合

所謂負載整合，就是把原來在不同設備上分立的負載，通過虛擬化等技術，整合到一個單一的高性能的計算平臺上，從而實現(xiàn)綜合、復雜的功能。各個功能子系統(tǒng)既能分享設備提供的計算、存儲、網絡等資源，同時還能具有一定的獨立性，以避免彼此的相互影響。

英特爾之所以將其視為邊緣計算發(fā)展的破局之道，是因為負載整合具有簡化系統(tǒng)架構、降低總體成本的優(yōu)勢。在此之前，邊緣計算的設備或是邊緣計算的系統(tǒng)是由若干個功能相對來獨立的設備組成的，例如單獨的可編程邏輯控制器、人機接口或是視頻設備等等。這些設備彼此之間獨立存在，通過網絡進行連接，導致了整個系統(tǒng)的成本相對較高。但是隨著技術的進步，不僅單片計算能力在不斷提升，軟件的不斷發(fā)展也使得虛擬化技術大有用武之地，打破設備之間的孤島就成為了大勢所趨。

不僅如此，負載整合也為邊緣計算的實現(xiàn)和人工智能的應用提供了條件，整合后的設備既是邊緣數(shù)據(jù)的匯聚節(jié)點，同時也是邊緣控制的中心，這為邊緣智能提供了處理所需的數(shù)據(jù)，同時也提供了控制的入口。人工智能可以在結點處采集分析數(shù)據(jù)，也能在結點提取洞察做出決策，更高效的釋放數(shù)據(jù)價值，讓數(shù)據(jù)反哺終端用戶和整個行業(yè)。

負載整合顯優(yōu)勢，四大場景全鋪開

目前，英特爾在安防、車載、零售和工業(yè)四大領域進行了一系列與邊緣計算相結合的探索，正通過完善的生態(tài)布局讓物聯(lián)網改變生活。

安防領域中的領先公司一直是新技術的首批推動者，如今也在感受著人工智能和邊緣計算的強大脈動。英特爾結合了Altera在FPGA的產品線和Movidius的產品線，與國內?？怠⒋笕A等領先廠商合作，將邊緣計算運用到前端攝像機，讓設備端更容易承載復雜的數(shù)據(jù)分析。

交通領域同樣是負載整合的一大落腳點。英特爾將原本在車內的一些分立式的功能模塊，通過負載整合，組合在通用計算平臺上。在認證層面除了提供底層的部件和完善的操作系統(tǒng)之外，還利用強大的虛擬化技術，讓不同應用運行在相應的虛擬化計算環(huán)境之中，為用戶提供一體化的豐富車內體驗。

當前，零售領域也迎來了設備爆發(fā)式的增長，線下零售店中的智能設備紛繁復雜，如果每一個設備都部署一個服務器，無形中提升了成本且不利于管理。因此，英特爾提供整體解決方案進行工作負載整合，把小型邊緣計算集成到中央服務器，從而降低服務器成本，提升計算效率。如此一來，最大程度地惠及了零售商和消費者，讓產業(yè)鏈中的每一個環(huán)節(jié)都能夠提升效率并且優(yōu)化體驗。

在工業(yè)領域，無論是預測性維護，還是柔性制造，都需要充分挖掘“數(shù)據(jù)”這個潛力無限的油礦。工廠設備聯(lián)網后會產生海量數(shù)據(jù)，只有結合邊緣計算提取出其中的數(shù)據(jù)價值后，才能有助于提升工廠運行效率，實現(xiàn)讓數(shù)據(jù)加速智能制造的愿景。

除此之外，英特爾還在近期發(fā)布了全新的英特爾?至強?D-2100處理器，在提供強大性能的同時，實現(xiàn)了成本、空間和功耗上的極致平衡，為邊緣計算提供了一顆強勁的“大腦”。不難看出，英特爾正通過前瞻理念和全面布局，幫助那些需要將計算推至邊緣的客戶挖掘數(shù)據(jù)價值，應對物聯(lián)網時代下的機遇與挑戰(zhàn)。