企业数字化转型是否能在芯片自产的深渊中找到智能边缘的钥匙
企业数字化转型：探索芯片自产的“深渊”之钥
面对更加复杂和规模更大的事业变革，哪些技术能推动产业创新升级？英特尔CEO帕特·基辛格指出，人工智能、无处不在的计算、无处不在的连接以及从云到边缘的基础设施是适应未来变化并驱动产业数字化转型的四大超级力量。5月18日，在英特尔举办的On产业创新峰会上，英特尔发布了全新芯片、软件和服务，以支持专业工作负载提供高性能的第12代英特尔® 酷睿™ HX处理器，以及宣布代号Sapphire Rapids的英特尔® 至强® 可扩展处理器出货，并发布用于数据中心AI处理器Habana Gaudi 2。
值得关注的是，在On产业创新峰会上，与零售、制造等传统企业代表共同展示了数字化转型成功案例，这展示了英特尔作为科技领导者的技术优势，以及帮助行业更轻松实现“数字转型”的实力。
“云到边缘”成为了新的基础架构，而企业面临三大挑战
过去，人们更多关注于云计算如何促进企业数字化转型。最近两年，边缘计算领域正在快速发展，其技术也变得越来越成熟。集中式计算和数据存储集群正逐渐向分布式架构演变。这意味着，从速度快且存储位置近的地方与远离用户但拥有规模优势的大数据中心相结合，将能够更好地满足需求。
疫情加速供应链短缺和劳动力短缺，使得企业必须加速其数字化转型步伐，而这已经成为全球不可阻挡的一股趋势。
要通过云计算、边缘计算及AI等技术解决业务难题，加强竞争力，是企业最终目标。随着进入深水区，更需要深入物理基础设施数字化，同时自动化业务流程，并搭载开放式可互操作软件通用平台。在物联网边缘实施应用整合。
然而，有三个显著挑战：
首先，由于网络延迟和可靠性存在物理限制，如商店网络突然中断，将造成巨大的损失；
其次，对于大量敏感数据来说，如果将它们都传回云端，不仅成本高昂，而且安全威胁很大；
最后，当基础设施数以百计完成时，为员工提供安全分布式访问支持他们随时随地工作，也是一个巨大的挑战。
针对这些挑战，比如网络延迟、数据安全以及工作模式的问题，工业领袖们已经给出了从云到边缘解决方案，并帮助许多公司顺利进行了数字化过程。
软硬一体，为枢纽无盲区，加速医疗诊断
为了推进新一代从云到边际基础设施建设，英特尔不仅提供必要的大量硬件设备，还提供完全可定义软件，用完整软硬件解决方案满足各类需求。
硬件方面，该公司推出了为本地而生的至强D处理器，该处理器集成了人工智能功能与加密速度，可内置以太网支持时间协调运算并具有工业级可靠性，可以为关键网络或物联网应用及关键任务负荷提供更好的体验。
对于对性能与功耗有不同要求的人工智能视频媒体客户，可选择用于物联网物理网应用中的第12代Intel Core i9-13900K Alder Lake微处理器。此外，还有IPU系列产品可以将服务商虚拟网络与租户实际运营业务隔离。在峰会上公布2026年的IPU路线图显示了一系列基于FPGA/ASIC平台产品组合，上市第三代400G IPU预计2023-2024年开始向客户及合作伙伴发放；下一代800GB IPU预计2025-2026年开始发放。此外还有NUC 11 Pro microserver and Movidius VPU for edge computing.
在软件层面，全新的OpenVINO™工具套件助开发者创建高性能应用程序。而oneAPI则使开发者跨多异构平台实现优化性能。这一切让英国科技领导者在帮助行业实现“数字定位”尤其容易的一个地方，即利用接近用户所需信息源点（edge）的资源来提升效率，其中一个典例就是UIPA（Utah Inland Port Authority）自动枢纽项目。
UIPA是一个国家重要枢纽，大约40%美国GDP通过该港口流经，但北美几乎所有枢纽都处于通信盲区，因此追踪货物情况非常困难。因此部署专有5G网络并安装千余个设备以完善供应链变得迫切。在此背景下，一家名为QuayChain 的公司同UIPA达成合作，并使用Edge AI系统进行跟踪分析。在这一过程中，他们使用Intel NUC 11 Pro and Movidius VPU 进行运行视觉识别任务，这些设备具备自动故障保护能力，让任何一个节点发生故障，都能立即将工作负载切换至另一台节点，无需停机维护。此外，它们还采用零接触配置方式，使远程人员能够直接配置这些设备。
医疗领域也是如此，一些医疗机构同样受益于Intel Edge AI原生数据处理能力，无论是在气胸诊断还是精准神经治疗还是超声图像诊断，都能带来显著提高效果。一旦建立起这样的系统，便可以极大减少病人的死亡风险，因为医生可以迅速作出决策，从而尽早采取行动救治患者生命。
同时，这种可编程性的实践也被展现在Intel同埃克森美孚之间关于OPAF(Open Process Automation Forum) 的合作中，该论坛由两个部分组成：一种是基于高度灵活、高性能且广泛认可的人工智能框架；另一种是依赖信任且具备广泛认用的实时通信框架。这使得所有参与方都能够根据自身需求灵活调整这个系统，以适应不断变化的情境。
