拥抱数据洪流, 英特尔的选择与转身

简介:

2021年,最炫的汽车也许并不是从底特律开出来,而是从科技之都硅谷,数据洪流的爆发将赋予这个地方的创新者新的重任。

可以看到,随着5G的即将到来,未来汽车成为了各大硅谷巨头公司的研究方向。有专家预测,未来自动驾驶汽车能达到十倍甚至千倍于人类的驾驶能力,换言之,也能带来海量的数据资源。这就不难理解为什么过往专注于单一领域的科技公司都在“跨界”。不同领域的数据爆发将滋生出无数的商业机会,前沿科技的引领者们显然不会放弃这个机会。

拥抱数据洪流, 英特尔的选择与转身

  英特尔是其中的一家。

正如英特尔CEO科再奇所说,智能、互联的物和机器设备产生的海量数据,将成为英特尔创新和增长的驱动因素。

“面对万物智能互联、数据洪流、计算感知化和云的增值四大趋势以及由此迸发的新机遇,英特尔已制定清晰的数据战略,借助云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长的良性循环,驱动云计算和数以亿计的智能、互联计算设备。”科再奇说。

科技巨头转身拥抱数据大潮的时代已经来临,或许,我们应该和“英特尔是家PC领域的芯片巨头”这样的旧观念说再见了。

拥抱“数据石油”

“英特尔已经成为一家数据公司。”这是今年以来这家全球最大的芯片生产商英特尔向外界传递出的关键信息。

“虽然中国不是石油的大国,但是如果把数据比作是未来的石油,那么中国一定是数据的第一大国。”英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭在近日的一场峰会上表示,到2020年,中国的数据总量将会达到8000EB。

拥抱数据洪流, 英特尔的选择与转身

事实上,从“人上网”到“物上网”,包括中国在内的经济体正迎来万物智能互联的新时代,由此而生的是数据量指数级爆炸。

相关数据显示,2020年,540万件物联网设备将被投入到石油、天然气采矿,监控温度、湿度等居住环境的建筑物联网设备将达到7000万件,而在餐饮业,这个数字将高达3.1亿。

数据的最高纪录将出现在卫生医疗行业,物联网智能设备投入将达到6.46亿件。目前,35%制造业业主已经采用智能传感到物联网设备,另有10%和8%的业主将在一年及三年内对制造设备进行智能物联网改造。

“数据洪流已经来到我们生活中,数据就是新石油。”杨旭认为,在万物智能互联的新时代,面对数据洪流,智能化带来巨大增值空间,也只有增值才能实现产业转型升级。同时,驾驭数据洪流是实体经济转型的关键,“驾驭好数据洪流,使数据真正实现增值,让实体经济在增值过程中发展、创新和转型”。

“今天处于所有产业融合的状态,这是几十年来没有遇见的现象。以前我们在自己行业里面做事,现在都是在更广阔的产业融合里面。真的没有‘界’了,所以我认为产业不是在跨界,而是在融合。”杨旭表示。

数据时代的引领者

和PC时代一样,英特尔在数据时代依然表现出了强大的领导力。

早在三年前,英特尔就致力于业务重组,将业务的重心从PC上转移,积极布局人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实等领域。

拥抱数据洪流, 英特尔的选择与转身

英特尔、宝马和Mobileye三方合作完成的宝马无人驾驶汽车首次亮相,把英特尔高性能计算、Mobileye的汽车级计算机视觉技术、德尔福在无人驾驶积累的专业技术,以及宝马行业领先的研究成果汇集到高度无人驾驶功能中

最近半年来,英特尔公司更是动作频频,从举办英特尔人工智能论坛,到成立人工智能产品事业部和人工智能应用实验室,从CES 2017上发布英特尔GOTM智能驾驶5G车载通信平台,到宣布将要收购Mobileye延伸无人驾驶技术布局,英特尔的转型速度之快也让外界看到了英特尔在数据战略上的野心。

据悉,目前包括物联网、数据中心、游戏、车联网和无人机在内的业务在收入和盈利方面已经占到了英特尔整体业务的一半左右。这些新兴的业务增速已经大幅超过传统的PC业务。英特尔CEO科再奇在一季度财报发布后曾预计,这部分业务今年的收入将会呈两位数增长,规模达到300亿美元左右。

以无人驾驶领域为例,不同于其他厂商,英特尔的优势在于对不同数据类型的处理能力和技术部署。无人驾驶汽车的复杂性和计算能力需要多个高端至强处理器、高性能FPGA、内存、高带宽连接等能力的支持,这都是英特尔所擅长的。

目前,英特尔能够为无人驾驶协作提供广泛的资源,比如说车内计算以及强大的云和一套机器学习解决方案。还有高带宽、低延迟的5G连接系统,以及强大的内存和FPGA技术,人机接口以及安全技术。英特尔甚至在今年1月推出横跨汽车、连接和云的全新汽车解决方案品牌——英特尔GO,多个开发工具包能够支持业内首个5G就绪的无人驾驶开发平台。

同时,英特尔的制造能力也保证了英特尔在数据洪流时代的领先优势。目前英特尔比竞争对手当前一代的制程技术领先三年,如果照这个轨迹发展,即使竞争对手兑现其10纳米规划之后,英特尔也将在制程技术上继续保持三年的领先优势。

本文转自d1net(转载)

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