引领边缘计算和计算机视觉演进，英特尔发布重要工具OpenVINO

至顶网个人商用频道 08月01日 北京消息：在今年英特尔首届AI开发者大会上，英特尔就曾抛出了橄榄枝，面向众多AI开发者，推出了三大重要工具——nGraph（深度神经网络模型编译器）、BigDL（面向Apache Spark的开源分布式的深度学习库）、OpenVINO。

关于OpenVINO又有了最近进展。近日，在英特尔2018视觉解决方案及策略发布会上，英特尔正式将OpenVINO带入中国——面向中国市场推出专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的OpenVINO工具包，帮助企业在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发。

之所以瞄准边缘侧，一份来自《战略师的物联网指南》的数据显示，到2021年，边缘到云行业支出预计将达到110亿美元。在这一涵盖智能制造、智慧城市等领域的巨大物联网机遇中，智能设备、传感器和互联事物捕捉的视频将会占据60亿美元的份额。

面对巨大的市场需求，作为技术领导者的英特尔正引领着边缘计算和计算机视觉解决方案的演进方向，并通过专为人工智能设计的全套产品和解决方案帮助企业不断发掘数据的全新可能性。

智能视觉开发的“百宝箱”：OpenVINO工具包

OpenVINO软件平台，全称是 Open Visual Inference & Neural Network Optimization，开放视觉推理及神经网络优化。它是一个快速开发高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的工具包。其中包括英特尔深度学习部署工具包，具有模型优化器和推理引擎，以及面向OpenCV和OpenVx的优化计算机视觉库。

OpenVINO工具包可通过基于英特尔架构的处理器及核显和深度学习加速器（FPGA、Movidius VPU）的深度学习加速芯片，包括CPU、GPU、FPGA以及Movidius的VPU，来进行深度学习，同时它能够直接支持异构的执行。它使用的对象是软件开发人员以及开发、监控、零售、医疗、办公自动化以及自动驾驶等领域的数据科学家。

目前，这一工具包得到了合作伙伴的广泛应用。在会后的采访环节，中科英泰副总裁刘福利表示，“英特尔的 OpenVINO工具包让我们能够大幅缩短新模型的开发时间。在英特尔GPU上运行该工具包，不但能提升计算性能，同时还能降低CPU占用率。我们的目标是帮助零售商引领智能零售行业的趋势，为客户提供更多互动式解决方案和服务。如果没有英特尔的领先技术，这些解决方案和服务将是无法实现的。”

好消息不断，此外基于英特尔Apollo Lake平台，以面向金融、安防等领域为主的云从科技率先在国内发布了首款基于OpenVINO工具包开发的产品，并已开始进行大规模量产。

聚焦边缘计算，推动智能视觉方案为各行业赋能

英特尔向来都是行动派，在瞄准了计算机视觉打造一套全面的解决方案，现在英特尔的智能视觉方案已经具备提供数据处理的灵活顶、提高数据处理的实时性，并且在云端实现可扩展性，帮助用户实现快速访问边缘数据、高效处理和分析带宽密集型视觉数据，促进深度学习推理功能在各行业渗透：

• 交通监控。采用英特尔FPGA和Movidius VPU的摄像头可捕捉数据，并自动将其发送至下游十字路口系统，帮助交通部门优化交通和做好规划。这些信息可通过车载系统或应用直接传达给司机，帮助他们规划路线。
• 公共安全。借助使用OpenVINO工具包开发的Myriad VPU和算法，经过训练的深度神经网络现在可利用推理功能通用面部识别分析并识别失踪儿童。采用了这一技术的城市执法机构可在经过训练的数据集匹配到人群中已报告失踪儿童的脸部时，即时收到相关通知。
• 工业自动化。英特尔视觉解决方案可帮助智能工厂融合OT和IT，重塑工业业务模式和增长战略。生产控制将可自动、流畅运转，缩短上市时间。
• 机器视觉。借助人工智能增强工业机器视觉，支持更精准的工厂自动化应用。解决方案组合摄像头、电脑和算法，以分析图像和视频，在边缘提供可以用于指导行动的重要信息。
• 响应式零售。在边缘使用英特尔计算机视觉解决方案的零售商，可以快速识别特定客户或客户行为模式，从而提供个性化的精准营销服务。
• 运营管理。通过使用基于英特尔架构的计算机视觉解决方案，零售商可简化运营、管理库存、优化供应链和增强推销能力，并帮助他们发掘数据的更高价值。

关于 OpenVINO的下一步发展，英特尔中国销售总经理王稚聪表示，正在考虑开源，希望把 OpenVINO 打造成一种开源的平台，让更多的合作伙伴一起来对各种算法进行优化，对软件、硬件的算法进行优化。

“这个开源可能和传统的这种开源还不是太完全一样，我们希望更多的人会参加进来，一起来享受这个软件平台给大家带来的好处。至于说开源的措施和时间表到底怎么做，现在我们还没有特别明确的目标。”王稚聪如是说。