AI越来越多地在边缘侧部署。Gartner最新预测数据显示，到2025年，50%以上的企业管理数据将在数据中心或云之外创建和处理。随着AI为自动化带来更多机会，到2030年，至少一半的边缘计算部署将纳入AI。
英特尔全新商用边缘计算平台
英特尔认为，我们已经进入了AI无处不在的时代，边缘计算将会迎来新一轮发展机遇。基于深厚的专业知识和丰富经验，近期，英特尔推出了全新的商用边缘原生软件平台。
该平台采用模块化、开放式的软件设计，为企业提供了一种便捷的方式来开发、部署、运行、保护和管理大规模的边缘和AI应用软件。这一创新不仅缩短了企业的规模部署周期，还有助于降低总体拥有成本，为企业的数字化转型提供了强大动力。
该平台内置了OpenVINO™，这是一个专为边缘AI设计的工具。通过OpenVINO，开发者可以优化他们的应用软件，实现低延迟、低功耗以及在现有硬件上的部署。这意味着企业可以利用已经部署的标准硬件高效地运行AI应用，而无需进行昂贵的升级或重构。此外，这一功能也确保了企业在利用AI技术的同时，能够保障数据的安全和隐私。
总的来说，英特尔此次发布的全新商用边缘计算平台具备多个显著优点，这使得该平台在边缘计算领域具有显著的竞争力和吸引力。
如，英特尔全新商用边缘计算平台采用了高性能的处理器和优化的软件设计，使得边缘设备能够实时处理和分析大量数据，满足对延迟敏感的应用需求。这种实时响应能力使得该平台在自动驾驶、工业自动化等关键应用中具有独特的优势。
该平台的模块化设计使得企业可以根据实际需求灵活配置硬件和软件资源，降低了部署和维护的复杂性。同时，开放式的设计使得企业可以方便地集成第三方应用和工具，从而加速应用的开发和部署。
内置OpenVINO™ AI推理运行时，使得该平台能够高效地运行AI应用，实现低延迟、低功耗的推理。这为企业提供了在边缘设备上运行复杂AI算法的能力，从而提高了业务的智能化水平。
英特尔全新商用边缘计算平台注重数据的安全性和隐私保护。通过采用先进的安全技术和加密措施，确保在数据处理和传输过程中的安全性，降低了数据泄露和篡改的风险。
通过优化硬件和软件资源的使用，以及降低网络带宽需求，该平台有助于降低企业的总体拥有成本。同时，由于边缘设备的处理能力得到了提升，企业可以减少对中心数据中心的依赖，进一步降低运营成本。
另外，该平台支持灵活的扩展和管理，企业可以根据业务需求随时增加或减少边缘设备的数量。同时，通过统一的管理界面和工具，企业可以方便地监控和管理边缘设备的状态和性能。
边缘计算面临的落地挑战
英特尔公司副总裁兼网络与边缘软件事业部总经理Pallavi Mahajan表示，边缘计算是数字化作为数据生成的核心场所，边缘计算规模正在飞速增长。同时，越来越多的边缘计算部署开始融入AI技术。对于企业而言，自动化在边缘计算中扮演着至关重要的角色：它不仅能够助力企业实现有竞争力的定价策略，还能有效应对劳动力短缺的挑战，推动创新，提升效率，缩短产品上市时间，并提供更多新颖服务。
然而它也面临诸多挑战。Pallavi Mahajan认为，云和边缘是截然不同的。在他看来，边缘非常复杂，多样化的硬件、软件、操作系统，到有限的功率和空间。
Pallavi Mahajan指出，虽然市场上也有一些针对复杂边缘场景的定制解决方案，但往往建立在封闭系统和专用硬件的基础上，整合旧系统和增加新用例既费钱又费时，这导致半数以上的边缘AI项目在投产之前就已失败。
Pallavi Mahajan认为，客户不应满足于封闭的、功能固定的边缘解决方案。英特尔全新商用边缘计算平台以开放的模块化设计，可以为各行各业提供即时可用的解决方案。
通过融入英特尔丰富的边缘计算经验和广泛的生态系统支持，平台能够满足各种迫切的边缘用例需求。企业可以根据自身需求选择购买完整的解决方案，或者利用现有环境自主构建解决方案。企业开发者得以在新的或既有的基础设施上构建边缘原生的AI应用软件，并有能力针对具体用例实现端到端的边缘解决方案。
写在最后
边缘计算规模正在飞速增长，不少企业开始瞄准新一轮边缘计算带来的机会。然而相比于云计算，边缘计算更为复杂，有更多样化的硬件、软件、操作系统，和更为有限的功率和空间。对于企业来说，要想抓住这轮机会，解决边缘计算当前面临的挑战是关键。
