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物聯網的發展讓互聯設備和數據量激增，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網快速發展的一大關鍵要素。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，以求在未來的物聯網角逐中占據優勢地位。作為物聯網行業的積極參與者和邊緣計算的先行者，英特爾認為，要想發揮邊緣計算的真正價值，在邊緣側實現負載整合就成為了邊緣計算發展的一個破局之道。

打破設備孤島，實現負載整合

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，從而實現綜合、復雜的功能。各個功能子系統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展的破局之道，是因為負載整合具有簡化系統架構、降低總體成本的優勢。在此之前，邊緣計算的設備或是邊緣計算的系統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和人工智能的應用提供了條件，整合后的設備既是邊緣數據的匯聚節點，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據，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據，也能在結點提取洞察做出決策，更高效的釋放數據價值，讓數據反哺終端用戶和整個行業。

負載整合顯優勢，四大場景全鋪開

目前，英特爾在安防、車載、零售和工業四大領域進行了一系列與邊緣計算相結合的探索，正通過完善的生態布局讓物聯網改變生活。

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?？?、大華等領先廠商合作，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據分析。

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，讓產業鏈中的每一個環節都能夠提升效率并且優化體驗。

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

除此之外，英特爾還在近期發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據價值，應對物聯網時代下的機遇與挑戰。