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【新时代 新气象 新作为】江苏沭阳花木新经济创造富民新样本-地方新闻-时政频道-中工网

章鹰 ? 来源:电子发烧友原创 ? 作者:章鹰 ? 2018-10-24 09:29 ? 次阅读
关于科技体制改革,王志刚表示,要围绕人来加强改革。

(本站原创,作者为电子发烧友执行副主编章鹰)9月5日,在深圳2018恩智浦未来科技峰会的主论坛上,恩智浦半导体全球销售与营销执行副总裁Steve Owen强调指出:“作为全球领先的人工智能和物联网半导体厂商,恩智浦在2017年营业额高达92.6亿美元,恩智浦一直致力于将前沿技术传递到整个生态圈。针对物联网发展轨迹,未来几年恩智浦将会加入互联、安全和嵌入式的方案,进一步部署工业和消费级IoT方案,并发展从设备到云端或从云端到互联汽车等端到端之间的安全方案。”


图1:恩智浦半导体全球销售与营销执行副总裁Steve Owen

Steve Owen表示,预计2020年智能设备的出货量将会超过400亿台,随着越来越多的智能设备出现,从数据的获取到数据的处理到深度学习,必须要在信息当中进行挖掘。信息爆炸,设备不堪重负,边缘计算应运而生。而未来数据的产生速度会逐步超过存储能力。他指出在未来的5-10年,边缘计算比数据中心的统一计算更为重要。


图2:NXP全球资深副总裁兼大中华区总裁郑力

NXP全球资深副总裁兼大中华区总裁郑力表示,过去两年围绕芯片行业的生态环境发生巨大变化,NXP今天还是恩智浦的面目出现在行业内,第二,我们还是坚持把智慧生活、安全连接作为我们在汽车电子和物联网、人工智能这个领域最为聚焦的应用技术场景,继续加大投资。这条技术路线恩智浦还是坚持不变。

恩智浦半导体资深副总裁兼数字网络事业部总经理Tareq Bustami表示,现在的环境已经发生巨大变化,云端投资巨大,非常重要,同时必须要将更多的精力放在边缘,在边缘计算上有我们独特的优势,我们将会与生态伙伴,特别是在中国的生态体系一起去进军边缘计算。不管是MX,还是Layerscape,一起使边缘计算更加强大,更具有前瞻性。边缘计算今年以来在家庭、工业场景和智能网联汽车中都已经有了运用的范例。

Gartner研究总监相斌斌在之前接受记者的采访时,曾明确指出:“在未来的应用场景中,更多的是边缘和云做配合。基于应用场景的差异化,我们看到边缘计算的架构可以帮助企业实现低时延、有要求、需要多协议转化的场景,以及帮企业降低成本。甚至可以使能更多的应用,比如说对于边缘自主化有要求的应用场景,如灾备的场景,本地交互的场景,车联网是典型的本地交互需求非常强的场景。可以帮助企业满足安全、隐私和合规的要求。未来边缘的作用在物联网当中会越来越重要。”

图3:恩智浦资深副总裁兼安全与连接事业部首席技术官Fari Assaderagh

恩智浦资深副总裁兼安全与连接事业部首席技术官Fari Assaderaghi在9月5日的记者见面会上分析说:“把所有数据往云上送的成本是很高的,我们倾向于认为能够在本地低成本处理的尽量在本地做,边缘计算是未来的一个趋势。边缘计算遵循三个法则:第一、保护隐私,提高安全性部署,第二、实现实时分析和驱动(物联网对时延敏感的应用不因网络延迟而受阻),第三,降低网络成本和数据中心成本。理想的物联网的边缘架构,需要很好平衡企业业务需求和技术因素,比如说数据管理、安全、可扩展性以及成本。”

边缘计算要向前发展,Fari Assaderaghi认为必须有三大助力:

第一、智能设备或终端通过传感器或探测器收集数据,通常采用的是模拟数据,需要具备有高计算能力的网络平台,处理混合信号能力,需要90纳米,40纳米甚至28纳米的应用处理器;

第二、安全的数据收集。所有与云端连接的内容都要经过认证。首先是对设备当中的数据进行保护,其次,对传输当中的数据进行保护,就意味着我们需要有一个非常复杂的,高效的加密,并且有一些加速器,它能够嵌入设备。

第三、感知和计算。机器学习需要大量的计算能力,在复杂的图像和成像功能中需要高性能计算,这需要10纳米级别的产品,显著增强边缘处理器计算能力。

通过在边缘端增加一些数据预处理能力(包括深度学习能力)和本地存储能力,这种“边云协和”的分布式计算架构不仅可以大幅减轻云端压力,而且还可以实现以下4大好处:首先是可以保证实时性;二是成本大大降低;三是边缘具备了分析和预测的能力,过去我们很多时候只能是分析已经发生的事件,无法通过对已发生事件的了解预测将来;四是精准性地解决了信息安全和保密的问题。

对于哪些数据可以在边缘处理?哪些数据需要上传到云端处理?Fari Assaderagh分析说,摄像头的信息、温度传感器、音频设备收集到的数据,这些原始数据不需要上云,它可能会堵塞整个网络,这些数据分析都需要本地来做的。又比如关键词搜索,身份识别信息涉及到个人隐私,原始数据发到云端就有风险。而语义数据,包括一些原数据,它可能需要使这个模型进行再培训,那么这个时候这些数据的确可以再重新回到云上。

面向边缘计算领域,恩智浦推出了EdgeScale网络。目前恩智浦已经与中国移动合作,使用该项技术来试运行。今年年初,恩智浦和阿里巴巴进行了边缘计算的合作,把Layerscape、EdgeScale在边缘云计算层面和合作伙伴进行试点,把云植入EdgeSacle.

“恩智浦就在帮助大家做一种黏合剂,把边缘设备和云很好连接在一起,也就是在边缘设备产生的信息能够非常安全传输回云端,然后再传回来。我们是独立于一个连通的共有云或者私有云,我们可以支持Azure, AWS, GCP等所有的这些云。这样的益处就是我们的客户可以有一个平台,而无需顾虑具体连接到的云是哪一个,对于云供应商的益处,他们能够获得几千个应用和客户的边缘节点。” Fari Assaderagh阐述了恩智浦边缘计算的独特优势。

中国目前在人工智能和机器学习领域正在引领全球市场发展。人工智能在1960年代开始是以语音为主的,但现在我们看到除了语音之外,还有很多视觉的人工智能。未来语音+视觉AI将改变整个工业电子设备设计的形态。这也是我们努力提高MCU、跨界处理器和应用处理器计算能力的一个核心考虑。作为一个计算平台供应商,恩智浦未来不会向DSPGPU、VPU等高性能计算平台发展,考虑更多的是如何把AI转移到边缘设备上来执行。

对于大家关心的恩智浦在边缘计算方面的产品规划,Fari Assaderagh分析表示,机器学习和AI,内容涵盖丰富,比如有些经典的机器学习,不需要很多的计算能力,用通用的处理器就可以做到,但是一些深度的神经网络,就需要我们提供高级别的处理能力,恩智浦已经提供MCU,还有快到GPU级别的PSP。

 

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