華為雲BU PaaS服務產品部總經理廖振欽(右一)

華為智能計算業務部 Atlas領域總經理張迪煊（左一）

華為雲BU PaaS服務產品部總經理廖振欽表示：

「人工智慧往邊緣延伸是未來的趨勢，華為雲會積極擁抱未來，充分發揮華為軟硬體全棧能力以及『雲-邊-端』三位一體的全棧智能服務的優勢，從端到端構建平台、面向行業的深度合作以及開放的生態系統三個方面來加速邊緣計算的發展，在智能互聯設備帶來的數據洪流中為企業提供有競爭力的邊緣計算平台。」

華為智能計算業務部Atlas領域總經理張迪煊表示：

「隨著人工智慧的深入推廣，傳統的算力提供方式已經不能滿足越來越豐富的應用場景。華為Atlas 500智能小站定位於邊緣智能首選產品，通過異構計算、雲邊協同等關鍵技術，為客戶提供高性能的智能邊緣方案，大幅提升了算力性能並降低延時，是華為「無邊界計算」戰略的踐行成果。華為智能計算將繼續聚焦客戶需求，提供穩定可靠、性能卓越的AI基礎設施產品，幫助客戶靈活應對AI業務變化。」

使能AI能力向邊緣延伸，滿足園區、製造、交通、零售等行業訴求

萬物智能的時代，越來越多企業希望在靠近物或者數據源頭的邊緣側使用智能邊緣服務，讓聯接更敏捷，業務高實時，減少雲和網路的束縛。據IDC研究顯示，到2020年將產生500億的終端與設備聯網，其中50%的數據將會在網路邊緣側分析處理。

華為雲智能邊緣平台IEF通過使能端、邊側的計算資源，將華為雲EI服務延伸到邊緣側，將邊緣節點智能化。隨著連接設備的爆炸性增長，以及用戶對隱私、機密性、低延遲和帶寬限制的需求，企業可以採用雲上AI模型訓練、邊緣模型推理、預測執行的模式，既滿足了實時性的要求，同時大幅降低無效數據上雲。

IEF雲服務已率先應用到多個場景如智慧園區、工業製造等。在某智慧園區項目中，通過在邊緣側實現視頻智能預分析，運用於深度學習人臉檢測與人流分析，雲端定義大數據流處理、模型訓練等，將海量數據本地消化，避免大量數據回傳帶來的帶寬浪費和時延，降低園區運營成本60%以上。

華為Atlas智能計算平台，是2017年發布的Atlas智能雲硬體平台的全新演進。面向邊緣側的Atlas 500智能小站基於華為自研Ascend（昇騰）AI處理器，是業界領先集成AI處理能力的邊緣產品，機頂盒大小即可實現16路高清視頻處理能力，相比業界產品性能提升4倍。智能小站適用於交通、看護、無人零售、智能製造等廣闊的領域。

持續構建開放的生態系統，繁榮邊緣計算生態

2016年11月，由華為技術有限公司聯合中國科學院瀋陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾公司、ARM和軟通動力信息技術（集團）有限公司等6家單位共同組建成立了「邊緣計算產業聯盟」（Edge Computing Consortium，縮寫為ECC），並正式發布《邊緣計算產業白皮書》，在業界首次提出「OICT」理念，旨在搭建邊緣計算產業合作平台，推動OT與ICT產業的開放協作。

同時，作為工業互聯網產業聯盟(AII-alliance)成員，華為也積极參与邊緣計算工作組工作。

在當天的發布會上，廖振欽進一步表示：隨著智能邊緣市場日益蓬勃，越來越多企業希望投身到智能邊緣領域。我們將啟動兩大計劃：

1.計劃開源邊緣側軟體, 便於開發者對Runtime進行定製和裁剪，降低邊緣的使用難度；

2.第三方設備"兼容性認證"計劃，通過標準化設備定義和接入方式，快速對接各類邊緣硬體設備。希望與合作夥伴和ISV共同繁榮邊緣計算生態，加速智能邊緣產業創新。

目前智能邊緣平台IEF已在華為雲邀測，並將於10月30日正式公測上線，歡迎各個行業的夥伴使用，敬請期待。

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