原标题：软硬件全线覆盖，英特尔「云边协同」解决方案加速企业数字化进程
全面发力的英特尔，正在孵化和落地的云边协同场景。
如今，随着我国经济增速放缓和宏观竞争环境的复杂化，企业亟需从由粗放式发展转向精细化运营。
但如何在后疫情时代的新常态下把握新形势，实现高质化、差异化发展成为了各企业的重中之重。
随着5G、云计算、人工智能、大数据等技术的发展成熟，将新技术转化为新的生产要素以驱动数字化转型，成为了企业提升效率和利润水平的有效工具。而对制造业来说，数字化转型面临着新的场景和痛点——数据生产和处理场景存在资源负载不均衡的问题，大量数据在生产线等边端场景产生，而数据分析和指令优化往往在云端完成，数据传输过程将较大时延，难以满足实时感知变化并进行决策分析的要求，同时边端侧数据易形成“孤岛”，无法全面焕活数据价值。
换言之，数据洪流的“云边”任督二脉该如何打通？这才是当前制造业最应该思考的问题。
解决方案已经呼之欲出。通过云边协同的方式，让数据在云、边和端之间高效、实时的互联互通，以实时的边端数据感知力促进企业价值发现，在缓解宽带成本压力的同时，可以提升决策的精度与时效性，是制造业实施智能化转型的关键一步。
拆解云边协同应用难点
验证解决方案的可行性前，我们必须先明白传统制造业存在的一些痛点。
传统的工业系统应用分为IT和OT。IT系统面向企业资源计划和财务管理等高级管理任务，OT则主要为数据采集和监视控制系统。在面对高产品质量要求、高生产灵活度的制造业发展趋势，这种割裂的系统架构无法将数据统一化，不利于数据的流转和应用，同时终端工业应用固有结构难以满足对采集的海量数据进行存储和处理的需求，因此严重制约了制造业企业的数字化转型。
那么该如何打破这样的制约呢？不同于传统的工业系统，云边协同解决方案将计算任务下沉，一方面云端通过边端大量训练数据的回传可以优化迭代计算模型，另一方面，部署在边端的服务器可以根据云端训练的模型进行实施推理而无需回传大量数据，这对云边协同的技术能力也提出了更高的要求。
首先，出于数据采集的需求，需要在生产线上部署更多的终端设备，庞大的设备数量要求网络连接和计算能力的持久性和稳定性；其次，边端硬件需要满足具备高并发实时数据存储与计算的能力；同时，需要在边缘节点为数据隐私提供更强的保护，提升数据安全性；再者，大量数据回传云端，云边两侧的数据需要互联互通，以满足全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析邀请，起到生产决策的作用。
作为云边协同理念的积极倡导者，英特尔的云边协同解决方案以统一的基础架构、统一的数据总线和统一的数据调配实现了对云边端数据交互的高效管理和调配，克服了常见的云边方案中数据异构、不同步，边端算力不足等问题，提升了企业资源配置效率，面对企业的数字化难题，英特尔能够帮助企业“见招拆招”。
在边端，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器可以对 20 种主流机器学习和深度学习框架进行了优化，AI处理性能比其他 CPU 高 1.5 倍，大大提升了模型训练能力；在云端，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器结合英特尔® 傲腾™持久内存 200 和英特尔® 以太网 E810 网络适配器，可将事务处理量提升高达 2.5 倍。凭借强大的算力和全面优化的软硬件产品组合，英特尔云边协同解决方案可以帮助用户实现更强性能、更高效率和更大规模。
全面发力的英特尔，正在孵化和落地的云边协同场景。
如今，随着我国经济增速放缓和宏观竞争环境的复杂化，企业亟需从由粗放式发展转向精细化运营。
但如何在后疫情时代的新常态下把握新形势，实现高质化、差异化发展成为了各企业的重中之重。
随着5G、云计算、人工智能、大数据等技术的发展成熟，将新技术转化为新的生产要素以驱动数字化转型，成为了企业提升效率和利润水平的有效工具。而对制造业来说，数字化转型面临着新的场景和痛点——数据生产和处理场景存在资源负载不均衡的问题，大量数据在生产线等边端场景产生，而数据分析和指令优化往往在云端完成，数据传输过程将较大时延，难以满足实时感知变化并进行决策分析的要求，同时边端侧数据易形成“孤岛”，无法全面焕活数据价值。
换言之，数据洪流的“云边”任督二脉该如何打通？这才是当前制造业最应该思考的问题。
解决方案已经呼之欲出。通过云边协同的方式，让数据在云、边和端之间高效、实时的互联互通，以实时的边端数据感知力促进企业价值发现，在缓解宽带成本压力的同时，可以提升决策的精度与时效性，是制造业实施智能化转型的关键一步。
拆解云边协同应用难点
验证解决方案的可行性前，我们必须先明白传统制造业存在的一些痛点。
传统的工业系统应用分为IT和OT。IT系统面向企业资源计划和财务管理等高级管理任务，OT则主要为数据采集和监视控制系统。在面对高产品质量要求、高生产灵活度的制造业发展趋势，这种割裂的系统架构无法将数据统一化，不利于数据的流转和应用，同时终端工业应用固有结构难以满足对采集的海量数据进行存储和处理的需求，因此严重制约了制造业企业的数字化转型。
那么该如何打破这样的制约呢？不同于传统的工业系统，云边协同解决方案将计算任务下沉，一方面云端通过边端大量训练数据的回传可以优化迭代计算模型，另一方面，部署在边端的服务器可以根据云端训练的模型进行实施推理而无需回传大量数据，这对云边协同的技术能力也提出了更高的要求。
首先，出于数据采集的需求，需要在生产线上部署更多的终端设备，庞大的设备数量要求网络连接和计算能力的持久性和稳定性；其次，边端硬件需要满足具备高并发实时数据存储与计算的能力；同时，需要在边缘节点为数据隐私提供更强的保护，提升数据安全性；再者，大量数据回传云端，云边两侧的数据需要互联互通，以满足全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析邀请，起到生产决策的作用。
作为云边协同理念的积极倡导者，英特尔的云边协同解决方案以统一的基础架构、统一的数据总线和统一的数据调配实现了对云边端数据交互的高效管理和调配，克服了常见的云边方案中数据异构、不同步，边端算力不足等问题，提升了企业资源配置效率，面对企业的数字化难题，英特尔能够帮助企业“见招拆招”。
在边端，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器可以对 20 种主流机器学习和深度学习框架进行了优化，AI处理性能比其他 CPU 高 1.5 倍，大大提升了模型训练能力；在云端，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器结合英特尔® 傲腾™持久内存 200 和英特尔® 以太网 E810 网络适配器，可将事务处理量提升高达 2.5 倍。凭借强大的算力和全面优化的软硬件产品组合，英特尔云边协同解决方案可以帮助用户实现更强性能、更高效率和更大规模。
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