近日，Intel推出了一款全新的“Intel AI计算盒参考设计”，一个包括硬件平台、软件开发工具、实用案例一站式解决方案，同时公布了Intel中国AI生态合作伙伴算法方案集萃，主要面向视觉技术领域、智能边缘市场，适用于城市管理、零售、工业、教育等不同行业的智能化升级。
AI人工智能、ML深度学习是当下最火爆的话题之一，也是最有前景的应用领域之一。市调机构麦肯锡预测，到2030年，AI有望带来13万亿美元的商业机会。
同时，随着汽车、互联网、教育等各行各业对于视频数据分析需求的激增，智能与边缘计算也在借助AI与视觉技术快速融合，货架分析、文本识别、热力图、车辆检测识别、缺陷检测等应用场景从中获益匪浅。
而这一切，都需要强大的算力作为基础支撑，而随着行业形势的变化，无论本地计算还是云计算，都无法完全满足需求，边缘计算得以迅速崛起，Intel也从中看到了巨大的发展机遇，一个新的智能边缘时代正在到来。
在Intel看来，AI如果要在边缘应用上获得成功，有三个基本的要素：最核心的就是算力，高性能、低成本的运算模式必须有硬件平台支撑；第二，要有相应的算法，而且要与生活和应用结合，才可以真正落地到边缘计算；第三，需要生态合作伙伴，把算力算法做成解决方案，投入到实际应用中。
为此，Intel不久前提出了全新的物联网战略，包含三个组成部分：第一，为物联网定制高性能的计算、加速芯片；第二，促进边缘计算负载整合的技术发展方向，抓住网络、器件边缘计算的良好机遇；第三，专注于计算机视觉。
为实现上述战略，Intel在开发者工具和生态环境方面进行了大量的投入， AI计算盒参考设计就是Intel在中国本土的又一次尝试，重点发展能力型合作伙伴，协调生态关系，实现真正的智能边缘进化，并凭借产品领导力、创新方案推动力、生态构建力推动智能边缘、AI、5G的融合创新。
针对边缘计算不同应用场景对算力需求的灵活多变，以及使用不同神经网络模型的特点，Intel AI计算盒搭配了一系列软硬件的组合，可帮助开发人员、客户灵活选择，优化部署，缩短开发时间及成本，支持多元的计算需求和不同的应用场景。
在硬件层面，Intel AI计算盒基于Intel高性能CPU、核显CPU、x86架构算力，确保完全兼容多样化的企业级应用软件，同时可提供凌动、酷睿、至强等不同的处理器选择，方便控制功耗和成本，还能提供提供VPU为AI加速的多种搭配方案，扩展灵活。
在软件层面，Intel提供了一个完整的软件栈，以加速智能边缘的开发。
在底层，AI计算盒拥有针对Intel硬件优化的底层库，以提升性能，包括媒体处理Media SDK、深度学习推理工具 OpenVINO工具套件、算法库、算子级优化的库和编程接口。
在此之上，AI计算盒还支持G-streamer、 FFMPEG等不同的媒体框架，并提供IPC输入、解码/VPP、转码、RAID存储、视频分析、拼接/显示、特征匹配等基于视频场景优化的管道，更易于使用和集成。
而在应用层，AI计算盒还可提供接近实际应用的参考示例，从而实现快速原型开发，缩短上市时间。
本次发布会上，Intel还携手小钴科技、科沃斯、云图睿视等十余家合作伙伴，共同打造了“Intel AI生态合作伙伴算法方案集萃”，包括15家伙伴的60多种算法，全面展现了智能边缘在市场与技术方面的发展趋势，可以开阔开发者的思路，建立自己的解决方案，加速AI部署。
有了这套算法方案集萃，在算法层面，SV(软件开发商)可对不同应用场景的软件、算法进行快速定制和场景化，加速整个产品定义、算法研发、AIoT整体解决方案的落地速度。
此外，Intel还与ODM/OEM、SI厂商合力，在目标检测、活体检测、缺陷检测、视频结构化等多方面深度合作，共同驱动智慧商超、智慧城市、智慧医疗、智能检测等多领域的创新发展。
未来，Intel还将继续推进物联网合作伙伴计划，推出从原型到生产加速智能边缘的解决方案，共建AI-on-IA生态。