英特爾:智慧邊緣推動業務創新
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6月1日消息,英特爾最新的《智慧邊緣展望報告》指出,邊緣計算對企業來說至關重要,只有智慧邊緣才能引領企業走出迷局,把握好當前和未來的無限資料機遇。
“當前,英特爾正與各行各業的合作夥伴合作,通過發力智慧邊緣來攫取真正的商業價值。邊緣計算使每一台設備都有可能成為資訊存儲的載體,並讓我們可以即時提取和使用這些資訊。”
在新冠肺炎疫情期間,人們對技術的使用呈現指數級增長,並由此產生了前所未有的大量關鍵業務資料。這些新資料將是許多企業進行數位化轉型的核心所在,但與此同時,許多企業機構正面臨非常現實的資料處理挑戰。例如,由於延遲問題,將正在創建的大量資料發送到雲上進行處理,顯然是不現實的。
而這正是邊緣計算可以發揮關鍵作用的地方——提高效率並支持未來業務增長。
全球疫情、氣候危機和社會緊張局勢加速了世界的變化。除此之外,我們對資料的依賴也與日俱增——視頻平臺每月處理資料的時間高達數萬億分鐘。企業需要隨時調用這些資料,以此推動即時的創新。
資料的爆發式增長,帶動了企業對人工智慧、智慧邊緣和 5G 通信等技術的迫切需求。企業領導者們開始意識到這些技術對基礎架構的重要性,以及邊緣計算對加速數位化轉型以提升企業競爭優勢的重要作用。
這份報告提供了對關鍵行業的當前、新的以及下一代邊緣計算發展趨勢的見解。簡言之,邊緣計算能夠幫助企業將雄心勃勃的計畫變為現實。企業已經意識到,智慧邊緣已經成為釋放未來創新不可或缺的因素——76% 的受訪者認為,確定資料處理的“理想位置”是一個挑戰。
該報告為 IT 領導者指明方向,通過現實成功案例,指導他們如何利用邊緣計算來提高運營效率、創建新產品並開拓新的收入來源。
除了數字先鋒和人工智慧科學家 Inma Martinez 提出的實用建議外,該報告還揭示了企業不能再忽視智慧邊緣的原因:“資料一直是文明的基石,這個理論可以追溯到青銅時代。智慧邊緣使這樣的世界成為可能,即:每一個物件都有潛在的資訊——而這這些資訊可以被即時提取和使用。”
智慧邊緣正在讓生活和商業發生變化,在這一過程中,企業必須擁抱協作並充分利用生態系統,才能把握機遇,贏得未來。邊緣計算與人工智慧和 5G 等關鍵技術協同作用,已經將數位服務帶入了全新領域。當前,僅在英特爾的客戶中,就有超過 24000 個前沿部署產生了真正的商業價值,幫助企業在這個分散式智慧的新時代實現發展和創新。
關鍵洞察
零售:在邊緣進行分析的資料糾正了大量的庫存失真現象,同時使供應鏈和產品開發變得異常高效。智慧邊緣為零售商提供即時消費者行為分析,使他們能夠提供更多個性化的購物體驗。自部署智慧邊緣技術以來,英特爾客戶 WonderStore的商店櫥窗轉化率提高了近 17%。這是通過使用視覺感測器和由邊緣計算技術提供支援的即時分析而實現的,其原理是:根據客戶的時尚選擇、情感和停留時間來定制店內體驗。
工業:基於人工智慧技術的機器人可用來執行重複的、有潛在危險的任務,其速度和準確度都遠遠高於人類。機器視覺還被用於驗證功能和檢查缺陷,從而盡可能提升產品交付品質。這些智慧邊緣技術説明英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了 100 倍,而延遲只有 18 毫秒,奧迪兩個主要組裝工廠之一的位於德國內卡蘇姆的工廠的人工成本降低了 30-50%。
醫療:邊緣計算能夠支援頻繁的患者監控和資料收集、集成電子病歷以及人工智慧驅動的患者資料分析,從而説明提供品質更高的護理和臨床效率。深度學習推理用於基於圖像的診斷,以加快對健康問題的檢測並挽救生命。得益于智慧邊緣技術,英特爾客戶飛利浦在不增加硬體加速的情況下,成功將 CT 掃描成像速度提高了 188 倍。
電信:機器學習可以説明電信運營商提高網路和運營效率,在滿足人們對服務水準與日俱增期望的同時,有效降低成本。借助人工智慧和基於分析的引擎,運營商能夠智慧管理 5G 網路,實現關鍵網路 KPI、網路自動化、節能和運營靈活性等目標,從而服務於各種 5G 和智慧邊緣用例。英特爾最近説明日本客戶 Rakuten Mobile 開發了世界上第一個基於容器、完全雲原生的網路。他們正在使用邊緣資料中心來為應用和富媒體內容提供快速回應時間——使他們的移動網路能夠為客戶提供身臨其境的多感官體驗。
資料來源:https://finance.sina.com.cn/tech/2021-06-01/doc-ikmyaawc8709417.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=15&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=174
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#即使不上網資料也可以被駭客竊取
#看來只能住山裡了...
這種新型的攻擊方法原理在於利用很少人會注意到的電腦組件輻射,例如光、聲音、熱、無線電頻率或超音波,甚至利用電源線中的電流波動,來進行電腦數據竊取。(文章內有完整列表)
這種自然界攻擊法分為三個步驟。
首先,利用植入電腦中的惡意軟體來控制風扇轉速,以此來調節電腦產生的機械振動,數據會被編碼到這些振動中;
然後,將智慧手機放置在電腦桌上或靠近電腦主機的其他位置,手機中的加速度感測器可以用來收集振動訊號;
最後,透過 App 解碼獲取訊號。
比利時研究團隊新發現:不上網,駭客利用電腦風扇也能竊取資料
https://lnkd.in/gRGQ4P7
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【ToF vs. mmWave】
感測器是物聯網 (IoT) 的基礎,而 3D 感測器正迅速席捲各類垂直應用。其中,深度測量是基於飛時測距 (Time of Flight, ToF) 原理,自駕車高度依賴的光達 (LiDAR) 亦是基於 ToF 技術,差別在於:ToF 相機是連續波調變,可實現「像素級」測量;而光達是以快速掃描取勝、即時性較佳,但因為數據點較稀疏,畫質不如 ToF 攝影機,適合長距、廣角偵測。對應智能車的先進駕駛輔助系統 (ADAS),無人機 (Drone/UAV) 也有「APAS」(先進飛行輔助系統),會配備 ToF 防撞系統。
智能感測的另一重要趨勢是借助電波強度,將目光放得更遠。將毫米波雷達晶片與傳統感測器集成,可進行接近 (proximity)/在場 (Presence) 偵測、儲罐液位測量、人員活動探測、計數、移動監視,或自動化設備之間/人機協作的安防。嵌入毫米波雷達的機器人可進行智能定時和定位,使其具有相對且連動的感知能力以做出回應。再者,隨著感測器數量越來越多,若要將所有數據全數直上雲端,顯然不夠有效率。於是,擁有人工智慧 (AI) 的邊緣設備遂成優選方案。
有鑑於毫米波雷達較不受天氣影響,有些自駕車業者主張以毫米波雷達取代光達,但事實是:兩者仍有互補需要,關鍵在於「角解析度」。毫米波遠視能力雖佳,卻因影像不夠精細且欠缺速度數據,很難細辨具體人/物特徵。這樣的爭論在 2016 年特斯拉 (Tesla) 自駕路測發生死亡車禍後更趨激烈。現階段業界的共識是:毫米波雷達只能視為 ADAS,若要達到 L4~L5 自駕車等級,就非光達不可!同屬無人載具,無人機亦是要角,利用軟體做感測器融合彙整多方數據。
延伸閱讀:
《ToF 近觀、mmWave 遠眺,自主移動好眼力!》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0308/44171.html
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