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[我的第一部5G手机]5G+机器视觉，协力制造业智能升级


在5G的加持下 ， 基于AI的机器视觉系统正在催生更大的应用市场 。 全球研究机构MarketsandMarkets最新研究报告显示：2020全球机器视觉市场规模为107亿美元 ， 到2025年 ， 该市场将增长至127亿美元 。
在抗疫工作中 ， 应用 5G 和机器视觉技术的机器人 ， 在医院、火车站等关键区域发挥重要作用 ， 包括消毒杀菌、精准测温、口罩识别等等 ， 保护一线人员不受感染 ， 同时提升抗疫工作效率 。
面向巨大的视频处理需求 ， 英特尔不断优化相应的软硬件产品组合 ， 为视频数据的传输 ， 渲染和处理 ， 提供强大的支持 ， 并与产业合作把 5G 和机器视觉结合起来 ， 协助中国的制造业加速智能升级 。
搭载英特尔视觉云媒体分析加速卡（Visual Cloud Accelerator Card – Analytics, VCAC-A）的中移物联网有限公司的 OneNET 边缘计算平台 ， 具备强劲的机器视觉深度学习推理能力 ， 帮助制造业用户在云端获得AI模型训练、大数据分析、 函数计算等一系列复杂能力 ， 企业不需自行开发和运维 ， 其数据协同则既能够为云端提供丰富的训练分析数据样本 ， 也可显著缩短边缘侧算法升级的耗时 。 实践证明 ， 该平台解决方案不但可以提升企业生产效率 ， 更能带来效益的增加 ， “鱼”与“熊掌”可以兼得 。
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OneNET ， 加速制造业智能升级
中移物联网有限公司 ， 简称“中移物联网” ， 是中国移动旗下主营物联网业务和服务的企业 ， 旨在帮助制造业等传统产业完成数字化和智能化升级 。 以“大连接”战略为指导 ， 中移物联网开发了 OneNET 边缘计算平台 ， 其中使用了英特尔的视觉云媒体分析加速卡 VCAC-A ， 以其支撑移动边缘计算 MEC 服务器 。 在 OneNET 基础上开发的机器视觉工业质检解决方案 ， 目前已经用于钢铁、纺织、能源、机械制造等多个行业 ， 用于燃气设备生产企业的表具自动化检测方案就是典范 。
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OneNET边缘计算平台整体架构
人工检测 ， 是燃气设备生产企业检验表具产品的主要方式 ， 错误率高而且效率低下 。 由于品类繁多 ， 过去的机器视觉自动化检测方案又难以适应多样化、差异化需求 。 OneNET 方案在表具生产线上安装高清摄像头 ， 实时抓取视频 ， 然后借助 5G 网络传输至边缘计算平台的 MEC 服务器 。

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基于OneNET边缘计算平台的燃气表具检测流程
边缘服务器内置英特尔?至强?处理器 ， 采用基于深度学习的目标检测算法 ， 使用英特尔的 VCAC-A 加速卡加速 ， 不但大幅提升检测速度 ， 同时满足实时性的严苛要求 ， 更通用 。 检测结果会发送到 OneNET 云平台 ， 进一步优化数据模型 ， 再升级边缘侧的检测能力 ， 让整个系统持续迭代升级 ， 提升效率和准确率 。
英特尔最近刚刚推出的全新第二代至强?可扩展处理器 ， 比上一代性能平均提高 36% ， 并且进一步提供工作负载优化性能、集成人工智能(AI)加速和平台级增强安全性 ， 有助于进一步提升边缘服务器的效能 。
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全新第二代至强?可扩展处理器
实际产线使用结果表明：英特尔和中移物联网的OneNET 方案 ， 促进了生产、检测过程的自动化、信息化转变 ， 员工的工作效率也得到显著提升 ， 节省了人员成本；同时 ， 基于深度学习的机器视觉算法不限制表盘样式 ， 可适用于不同型号的表具 ， 线上识别精度均达到 99.5% 以上 ， 实现了一套设备全线通用的目标 ， 为制造业企业带来生产效率与效益的双丰收 。


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