英特爾：工業互聯網離不開生態

何娜

摘 要：2019工業互聯網峰會期間，英特爾中國區物聯網事業部首席技術官張宇表示，英特爾無法忽略大型工廠、中小型制造業企業在信息化和自動化轉型過程中的需求，但工業互聯網碎片化明顯，英特爾會盡可能考慮模式的可復制性，但其中離不開相關生態共同發展。

關鍵詞：英特爾;工業互聯網;生態;模式

隨著5G、邊緣計算、人工智能等支撐技術逐漸成熟，互聯網和工業之間界限逐漸模糊，兩者融合的工業互聯網不再遙遠，在制造業產業升級背景下得到各方重視。芯片巨頭英特爾亦看到其中機會，積極布局相關技術與產業運用。

2月22日，在2019工業互聯網峰會期間，英特爾中國區物聯網事業部首席技術官張宇在接受媒體采訪時表示，大型工廠、中小型制造業企業在信息化和自動化轉型過程中，英特爾無法忽略其中需求，但工業互聯網碎片化特征明顯，英特爾盡可能考慮到模式可復制性，其中離不開相關生態共同發展。

他認為，就目前而言，工業互聯網價值方向比較清楚，但業務基于場景驅動。從英特爾方面來看，場景保證了終端用戶的契合度，但無論構建什么樣的工業互聯網，都需要芯片，英特爾作為芯片供應商，專門為工業互聯網設計了高性能芯片。

英特爾對工業互聯網下注頗重。2013年，英特爾組建物聯網集團，在工業互聯網領域積極布局。英特爾預計以數據為中心將帶來巨大而快速增長的業務機會（2022年將達到兩千多億美元），其中包括工業互聯網的物聯網潛在機會將超過330億美元。

另一方面，工業互聯網產業在迅猛發展的同時，帶寬的增長速度已經無法匹配工業互聯網領域所產生的大量數據，因此，邊緣智能技術被越來越多地采用。但邊緣設備只能處理局部數據，無法形成系統認知，因此實際應用中仍然需要借助云計算平臺來實現信息的融合。“邊緣計算是物聯網發展的趨勢，云計算在工業互聯網中扮演著重要角色，云計算與邊緣計算正逐漸成為支撐物聯網的兩大支柱。”張宇說。

在技術應用上，英特爾結合自身芯片優勢，在芯片、板卡以及軟件工具等方面推出解決方案，包括視覺加速芯片、支持加速高性能計算機視覺應用和深度學習推理的軟件開發包等，據英特爾技術專家尚勇透露，目前英特爾已與合作伙伴完成了一些產品落地工作。比如將機器學習和深度學習技術應用于大型工廠產品質量檢測、小型工廠的產能實時管理和預測等。

不過，如中國工程院院士鄔賀銓在2019工業互聯網峰會演講提出，因行業的特點、實施主體的不同，在工業互聯網實施方面標準化難度大、門檻高、資本需求大的難題待解。技術最終應落地解決實際問題。商業模式上，工業互聯網幫助企業轉型的效益只能間接計算;技術層面上，信息化（IT）和自動化（OT）還只是“兩張皮”。

對此，張宇稱，英特爾從實際生產狀況來看，中國工業水平參差不齊，多處在“1.0”“2.0”“3.0”階段，少有嚴格意義上的“4.0”。原因是多方面的，如數據收集能力不足，接口缺失，以及不同設備之間互通困難等。

同時，工業互聯網實際方案落地挑戰巨大，即并非所有東西都能夠量化，很多東西是模糊的，需要沉淀、成本構成，因此需要設計出既能解決問題、又能支付成本的方案。

“工業互聯網離不開生態，”張宇強調，“通過聯盟的方式將產業鏈伙伴整合起來，芯片、板卡、軟件、用戶可進行探討，借聯盟推動產業。相比消費端，工業互聯網碎片化特征更加明顯，英特爾盡可能考慮到可復制性，與標準組織合作、開源社區合作、構建共性問題的開源解決方案。”合作伙伴看到完整的商業閉環、看清楚完整的商業模式就會積極投身其中，這個生態就會不斷豐富起來。