云边协同点燃数据驱动力，加速智能制造升级

70%的制造企业都在经历数字化转型。数字化转型的基础是数据，数据是一切数字化技术的基础材料。根据 Gartner 预计，到 2025 年，有 75%的数据将产生于数据中心之外。数据从边缘到云的连续统一将是制造业的未来，融合了网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算将是智能制造的基础。制造业向智能化升级转型的过程中，生产的复杂程度越来越高，边缘计算显示出不可替代的优越性。

为了更好的推进边缘云在智能制造领域的发展，英特尔“边缘云方案与实践落地”系列研讨会，邀请了各行各业的技术和业务专家，共同分享实践经验。11 月 12 日，第二场“英特尔 Edge Cloud 推动工业负载整合”在线上如期举行。

边缘计算，工业互联网的基石

来自京东方集团的智能工厂解决方案技术专家李昭月，介绍了自己切身经历的云边协同项目。

李昭月所在的北京中祥英科技有限公司，是京东方科技集团股份有限公司的全资子公司，研发团队超过 1000 人，依托人工智能和大数据技术，为工业企业提供管理咨询、工业互联网解决方案和平台服务。

汇总全国 50 多家制造业工厂的实施经验，李昭月指出：工业互联网典型行业由于数字化、智能化水平不一，对边缘计算的需求不尽相同；但随着技术不断提升，边缘计算将充分利用物端计算能力，实现设备的泛在连接和边缘管理，成为工业互联网的信息基石。

接下来，李昭月分析了液晶面板生产行业不良产品检测的两个场景：

大数据分析场景：

针对不良监控、数据整理、决策判断这三个环节，过去主要使用人工监控、整理和分析数据，不但时间滞后、效率低下，而且难以标准化、难以快速归因。引入云边协同方案后，实现了实时数据监控、快速数据分析、基于 AI 的智能数据挖掘。

图像缺陷检测场景：

过去主要靠人工培训、检测，产品品质和良率不稳定。采用边云协同方案后，基于数据的检测模型不断优化、提升，检测准确度越来越高，系统的高可用、高并发能力保障了可靠性。从人员成本、准确度、效率、良率等方面给工厂带来较大的经济效益，提升了工厂智能化水平。

从上面我们也可以看出：数据流动是关键——要解决智能化转型中存在的问题，离不开数据的流动，数据收集、数据清洗、数据转换、数据融合等等，也离不开关键的计算存储。

高效顺畅的数据流动，离不开强大的基础设施和统一的技术架构。这正是英特尔的长项。如英特尔技术专家在研讨会上所言：想要实现工业数字化、智能化转型，就要以数据为核心，打造端到端统一架构。

统一架构，以数据为核心

在英特尔中国销售市场部首席工程师程从超看来，架构的创新源于技术的革命，而正是云原生带来了基础架构的转型，从而实现了云边端的协同智能化。架构的转变，不但适应、而且也带动了数据处理分析平台的趋势，包括：

那么企业如何才能让自己具备适应上述趋势的能力呢？

英特尔中国区行业解决方案部首席技术官吴闻新指出：要以数据为核心，从数据中心到网络到边缘，建立统一的基础设施平台。英特尔提供的，正是完整的、云边一体化的平台，它兼具：

上述能力中，负载整合占据重要位置，这也是英特尔边缘云解决方案架构师许渊的演讲重点。他强调了负载整合的重要优势：更少宕机时间、更多产出、一流产品和方案之间的互操作性、更灵活、移植更方便。所有这些，都可以让企业有更高效的产出，带来更加优化的业务发展，从而在飞速演进的市场竞争中保持领先。

如果你想了解更多边缘云落地的实践亮点，千万不要错过本次研讨会的精彩回放，快点击阅读原文即刻观看吧！

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