新闻中心

EEPW首页 > 物联网与传感器 > 大咖说 > 英特尔张宇:基于OpenVINO的英特尔智慧社区参考架构

英特尔张宇:基于OpenVINO的英特尔智慧社区参考架构

作者:时间:2021-03-31来源:收藏

今天我将向大家介绍的理解以及我们对赋能所提供的技术。是社区建设的一种思考理念,也是新形势下社区公共服务的新模式,智慧社区以智慧、人文、服务为理念,以治理精细化、服务人文化、手段信息化、运营智能化为建设思路,以信息化的技术手段为支撑构建智慧的新型现代社区。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/202103/424096.htm

智慧社区的愿景是以人为本,运用云计算、人工智能、大数据、物联网等技术打造一个平安便民智慧的社区管理。智慧社区将我们生活中的居民提供多样化的服务能力,我们将这些总结为八个场景,分别是未来的服务场景、邻里场景、环境场景、健康场景、教育场景、建筑场景、交通场景、创业场景。

首先看一下未来的服务场景。未来服务场景是围绕社区居民24小时的生活需求打造一个优质生活无距离的未来服务场景,解决老旧小区物业服务不足、物业收费与服务品质不匹配,便民惠民服务设施覆盖不全的痛点,打造提供一个平台+管家的智慧服务,打造社区安全防护,实现社区智能管理。同时还能打造集社区服务清单、社区服务空间、社区服务商的遴选、培育等各种便民惠民为一体的社区服务体系,提高生活的品质。

未来的邻里场景,目的是营造交往交融交心的人文氛围,构建远亲不如近邻的场景。为解决现代城市中邻里关系淡漠、缺少文化交流载体的痛点,通过邻里公共空间、开放式形态、城市文化公园建设,为居民提供一个邻里交流空间,营造出和谐温暖的生活氛围。

未来环境场景聚焦功能集成、节约高效、供需协同、互利共赢,构建一个循环无废的未来低碳场景,解决能源供给单一,综合利用效率不高的痛点,打造多元协同的能源供应、降本增效的智能节能、数字化的综合能源系统,打造综合的能源智能服务平台,形成综合能源资源的服务商业模式。

未来健康场景,主要面向全人群与全生命健康,构建全民康养的未来健康场景,解决社区医疗看得起但看不好、养老设施与服务缺失、健康多元化需求难以满足的痛点,来提升社区医疗,完善社区养老,实现家门口养老、智慧养老的幸福养老模式。

未来教育场景,主要是服务社区全人群教育需求,构建终身学习的未来教育场景,解决优质教育资源稀缺等等问题。

未来建筑场景,运用创新的空间集约及功能集成打造艺术与风貌交融的未来建筑场景,解决土地集约利用效率低、建筑品质不高、建筑风貌缺失的问题,运用标准化的建筑技术集成信息化数字技术支撑,实现建筑标准化、信息化。

未来交通场景,将打造社区内部的街道路网布局、人车分流的社区交通管控、智慧共享停车、新能源汽车的功能保证。对机动车管理实现车畅其道,同时还能提供物流配送服务,实现物畅其流。

创业场景,将顺应未来生活与就业融合的新趋势,构建一个大众创新的创业场景,解决缺乏就业的办公设施与环境、人才公寓供给不足的问题,打造一个小成本、大创业的全要素共享,实现创业生活的连接。

这是总结出来的未来社区所提供的主要功能场景。随着城市化进程加快,人口社区化在不断提速,现在的普通社区已经在诸多方面难以满足居民需求,比如社区安全防御,随着访客与外来人员各车辆逐渐增多,识别越来越困难,造成了社区安全隐患的发生,人口信息采集难度大,流动人口管理难,人房车数据不全,这些都造成了治安案件的居高不下。我们看到社区服务效率比较低,由于要服务的业主比较多,而且没有有效的服务管理安排机制,导致了效率低下,很多报修的投诉建议不能很畅通的执行,不能令业主满意。领导经验物业管理成本在不断增加,安保、维修、保洁、服务等需求不断增长,用工成本在不断提高。同时看到信息采集和传达不能很及时的沟通,社区数据不全、出租房治理难、消防隐患多,这些信息往往是不能共享的。信息的传达延后,传统的物业通知一般是通过张贴纸质通告来通知,信息管理非常不及时,经常还需要工作人员打电话通知业主或者上门来告知,并且物业和业主之间的互动往往很少。再一方面物业费收缴困难,业主对于缴纳物业费存在误区,很多物业服务与业主需求不相符,导致物业费难以收取。我们认为智慧社区为解决上面这些问题提供了新思路。但是智慧社区并不是将若干智能功能简单进行叠加,不应该采取头痛医头、脚痛医脚的思路,而是应该基于以云计算智慧社区综合管理平台为基础,通过数据融合、智慧化分析实现社区智能化运营,向社区居民提供全面便捷开放的服务。今后衍生出智慧养老、智慧家庭等服务。

image002.png

当下正处于人工智能、5G、边缘计算等技术快速发展的新时代,这些技术已经开始深刻的影响我们的日常生活,并将大大推动社区智能化发展,比如社区管理方面,人工智能技术已经融入到居民的日常生活中,比如基于特征识别的门禁系统,通过特征比对可以将进入小区人员与已经采集的小区业主信息进行比对,保证小区住户人身财产安全。小区居民出入不需要带门禁卡了。物业管理方面,运用移动物联网技术可以提高小区通知公告的及时性和覆盖面,减少物业人员成本。帮助物业提供增值效率。智慧社区建设能够为硬件开发商创造价值,提升房地产开发后期的附加值,智慧生活服务可以让开发商进入到地产后市场经营模式,为小区业主提供线上线下一体化的全方位的商签服务平台。智慧社区的建设能让物管更科学,有效的减少社会矛盾发生。小区的海量信息采集,不但能够助力智慧城市建设,而且为政府管理和普查提供数据基础。小区用户行为可以得到精准分析与挖掘,从而提升社会生产效率。

基于大数据这样一些技术,应用可扩展的基础设施可以轻松实现物业人员的日常管理,为社区的扩展增值服务涵盖周边便民服务、社区活动、健康养老等等,为小区居民提供更加便捷、安全、舒适的社区环境。智慧社区是构建在数据之上的,作为一家数据公司提供的产品涵盖计算、通讯、存储各个方面,帮助用户实现从云到端的智能部署,在人工智能计算方面我们提供了CPU、GPU、FPGA和人工智能加速芯片等多种选择。在去年,英特尔公司发布了第三代英特尔至强可扩展处理器,第三代的至强可扩展处理器能够帮助图像分类、推荐引擎、语音识别和语言建模等AI的推理和训练,可以更便捷的部署在通用CPU平台上。通讯方面,从3G开始英特尔积极参与了通讯制定标准,在4G和5G标准制定过程中英特尔也深度参与。去年2月,英特尔面向5G网络基础设施发布了一系列硬件和软件产品,其中包括最新发布的首款面向无线基站的基于英特尔架构的10纳米SoC。借助从核心边缘的架构,客户得以在整个网络中使用间缩短时间,减少研发成本。英特尔致力于帮助用户构建具有人工智能的端到端解决方案,通过AI、5G和智能边缘三者交织来推动智能云的新的发展拐点。

在边缘人工智能方面,英特尔提供了各种软件和硬件产品,这些产品不仅仅提供了能够人工智能所需要的算力,同时还提供功能安全、虚拟化等多样能力。我们所提供的是云可扩展的解决方案,英特尔提供的用于人工智能处理的芯片和应用于构建从智能网络摄像机、智能的视频服务器等各种设备中。边缘设备多是低功耗设备,这些设备对于人工智能处理芯片的性能功耗比往往有更高要求,以智能摄像机为例,智能摄像机的总功耗大概是10-15W,分给人工智能加速芯片的功耗大概只有2W,如何在2W左右的功耗下提供人工智能推理所需要的算力,这是当下业界面临的挑战。英特尔第二代Movidius设计加速芯片MyriadX功耗是2W,能够提供1T的计算能力,实现对卷积神经网络中的卷积层、全链接层和基波函数的全面加速。MyriadX的算力足以满足处理1路高清视频的需求,同时功耗也比较低,因此可以构建智能摄像机等这样的产品。为帮助开发者设计人工智能的应用,英特尔和合作伙伴一道为大家提供了各种计算规格和尺寸的开发平台,最小开发平台像U盘,它里面集成了英特尔Movidius MyriadX芯片提供了一些算力,大家如果把这些计算棒插在自己的笔记本安装相应软件就可以进行人工智能应用开发。

曾经有开发者利用基于MyriadX芯片的计算平台设计诸如智能门锁等这样的产品。去年我们还向业界推出了最新的AI智能盒的参考设计,这个设计整合了英特尔最新的通用计算平台和专用的人工智能加速芯片的模块化的异构计算平台,能够支持高并发的边缘媒体和智能推理应用。

image004.png

我们同时看到光有一个硬件是不够的,如果没有一个方便使用的工具,开发者无法将好设计转变成产品,为帮助开发者进行边缘人工智能应用的开发,我们提供了丰富的软件库,优化的人工智能框架以及各种的参考事例。例如为帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用开发,英特尔开发了的工具套件,开发者可以方便使用英特尔不同产品提供的算力进行视觉应用开发。目前已经支持了CPU集成显卡、GPU、FPGA以及VPU等等。当今的计算机视觉领域传统的计算机视觉处理方法和最新的深度学习方法都在广泛使用。深度学习和机器学习并不能完全取代传统的计算机视觉方法,因为深度学习是以卷积神经网络为基础,主要用于实现目标检测与目标识别。而传统的视觉处理方法,在诸如像边缘计算、图象增强方面仍然是十分有效的。因此可以看到这个工具套件对这两类方法都有很好的支持。

OpenVINO包括一个深度学习的部署工具套件,可以讲开发者训练好的神经网络模型部署在目标平台上实现深度学习的推理操作。这个深度学习部署工具套件包括两个关键组件,一是模型优化器、二是推理引擎。模型优化器对开发者在开发框架上开发的神经网络模型能够进行简化,同时将简化以后的模型转变成一个中间表示文件。模型优化器可以通过读取配置支持基于Caffe、Tensorflow、Mxnet等等这样的框架说所设计和训练的模型,并将这些模型转变成针对目标平台进行优化以后的目标软件。推理引擎读取这些中间表示文件,并通过特定的插件将中间表示文件下发部署在不同的硬件平台上,目前我们所提供的插件包括传统CPU插件、GPU插件、FPGA插件等等。OpenVINO目前每个季度一个新的版本的速度不断地更新和迭代,不断的提供新功能。

为帮助开发者快速定位并获取所需要的工具,英特尔提供了一站式的边缘软件中心,就像具备精良的线上超市,各种软件工具摆放在货架上的虚拟商品,可以为智慧社区、智能机器人、智慧零售、智慧医疗、智慧城市、智慧交通等各个领域的创新和研发提供丰富的资源配置。英特尔边缘软件中心为用户提供了一站式服务,让用户在面向碎片化的边缘计算需求的时候,只需要通过统一的简单的菜单选择和配置快速获得对应的英特尔的软件工具,能够快速上手使用,从而减少研发时间,方便部署与拓展。基于我们对智慧社区需求的理解,结合我们在物联网、大数据、人工智能等方面所提供的技术,我们在今天将提出智慧社区的参考架构。

image006.png

这张图就是参考架构的总体框图。我们整合了社区对人、地、房、物、事等各个方面的信息,以智慧社区公共服务管理平台为载体,统筹社区管理、社区服务、商业服务等资源,实现新型智慧的社区服务,智慧社区公共服务管理平台集成了社区服务、社区综合治理二位一体的综合平台,而且是今后新社区业务的中台。社区服务平台通过整合社区业务应用系统和物业数据信息建立统一的社区物业服务平台,为物业、业主、商户、政府提供统一的社区管理服务。同时社区服务可以通过智慧社区网上办事大厅等方式实现线上与线下政府机构对接,为社区居民办理政府业务过程的事前、事中、事后提供一体化支撑服务,社区综合治理平台可以整合社会管理方方面面的基础数据,在此基础上建立统一信息化平台,为政府提供高效便捷的社区治理和管理服务。

从功能上来说,智慧社区的系统包括边缘数据采集,基于人工智能边缘数据处理和搭建在边缘云平台上的智慧社区应用。采集的数据既包括视频数据也包括非视频数据,这些数据在边缘应用人工智能的技术进行预处理,从中提取出特征信息。预处理不仅能提高数据处理效率,还可以降低数据传输所需占用的带宽,预处理以后的数据传输到由若干台服务器组成的社区边缘云。这个云的规模可以根据服务小区的规模以及承载的服务数量的不同而不同,少则三四台服务器,多则十几台。边缘云应用云原生的技术,实现应用的部署。其中包括共享的基础信息资源库,按照国家“一数一源”、多元采集等进行建设。基础信息资源库是上层设计共享平台、大数据分析平台以及众多业务应用子系统的数据来源。

边缘云平台还可以提供深度的目标分析能力,是现在大数据库中快速完成1:1或者1:N的比对,并为出口管理、物业管控等等智慧应用提供支撑。智慧社区系统是由边缘人工智能设备和边缘云组成的传导关系,英特尔为边缘运智能设备提供了完整的硬件软件的参考试验,可以及充分利用英特尔的处理器平台以及OpenVINO等这样的软件工具在边缘,运用人工智能技术对视频大数据进行分析和过滤。在前端,它包括前端的视频分析子系统、车辆子系统、人员子系统,这些子系统可以运用英特尔的酷睿处理器、凌动处理器所提供的灵活计算能力和出色的编解码能力,对采集到的数据在边缘利用人工智能的技术进行识别过滤以及数据的本地化存储和传输。数据被传到位于社区的边缘云平台,在这里可以进行数据的融合,搭建共享的基础信息资源库以及智慧社区云平台为业主、街道、政府提供相应的服务。英特尔的至强可扩展处理器可以满足社区边缘云对于算力和灵活性的需求。

image008.png

英特尔提出了基于云原生容器化的架构,那么以这个为基础来构建了一个智慧社区软件的参考架构。具体来说呢这个参考架构包含以下几方面。首先,它是基于业界主流的K8S和容器化来进行部署的一个方案,实现了统一的部署、资源的调度和运维。这种云边协同的架构它统一了端、边和云的部署和运维,可以实现容器集群的自动化部署、自动的扩松容以及自动的维护等等这样一些功能。他有很好的故障的切应能力,当某一个node节点关机或者挂掉以后呢,node节点上的服务会自动地转移到其他的node节点之上。整个这个过程,所有的服务是不中断的,同时还有很好的资源调度的能力,当node节点上的CPU的或者是内存不够用的时候可以扩充,那么相应node节点并将部分的负载调度到新扩充了node节点之上。其次由于采用了基于服务网格的微服务架构,那么它把安全流量控制媒体人工智能大数据等等这样一些服务逻辑从应用服务中剥离出来,构建了核心的服务层而且由框架来处理,从而大大地简化了应用的开发。

服务网格的框架和应用服务它可以通过SideCar容器完全隔离,实现独立的升级的框架和服务支持任何的编程语言真正实现了服务的开发与部署运维的分离。这样的一个灵活的微服务的架构,可以方便各个子系统进行独立的开发和部署,便于客户进行模块化的设计开发业务以及业务系统的不断升级更新。其次由于基于服务网格的微服务架构把安全流量、控制媒体、人工智能、大数据等服务逻辑从应用服务中剥离出来,构建了核心服务层由框架来进行处理从而大大的简化了应用开发。服务网格的框架和应用的服务他们都是通过SideCar容器完全隔离的,可以独立的升级框架和服务,同时我们还支持任何的编程语言,真正的实现了服务的开和部署运维的分离。灵活的微服务架构方便了各个子系统的独立的开发和部署,便于客户模块化的设计 和开发业务系统的更新。

image010.png

智慧社区参考架构给客户带来的价值是方便的,它兼顾了方案的快速开发和迭代以及快速部署和高效的运维。首先它简化了应用的开发,由于采用的是基于服务网格的微服务架构,客户可以专注于应用和业务的逻辑开发充分利用参考架构所提供的核心的功能模块,来实现诸如人工智能、大数据 、媒体等等这样的能力。同时客户可以使用任何的编程语言来进行集成和拓展能力,那么真正的实现开发与运营部署分离。

另外参考架构易于实现今后的功能的扩展,参考架构它是以高度可扩容的人工智能大数据和存储等核心的功能为基础的,通过像OpenVINO™工具包能够对英特尔所提供的不同的硬件,实现人工智能推理的加速,那么基于灵活的工作流引擎来处理动态的业务逻辑,通过扩展容器来实现新的网络接口和数据的导入接口。参考架构还易于实现云边协同部署,实现了从设备,边缘,网关到云的统一管理,易于在云、边缘网关和设备间来调度负载。参考架构它充分利用云原生的技术,同时借助云服务平台一些成熟的技术,实现了诸如系统的管理与热备容错与快速的恢复软件的远程安装升级等等这样的能力,实现了高可用并且简化了部署和维护。

为了方便用户进行系统业务开发,参考架构还提供了丰富的功能模块,如媒体处理模块、AI分析模块、大数据模块、安全模块、设备管理模块。为了确保性能和可靠性最优,功能模块都基于英特尔硬件进行深度优化,充分利用英特尔集成显卡所提供的硬件功能,来实现媒体的边网、简网、和转网加速,利用英特尔提供的OpenVINO工具,将人工智能网络模型快速部署在异构平台之上,实现人工智能推理操作。

image012.png

另外,安全也是智慧社区参考架构中重要考察的内容之一,参考架构提供的全社会设计,涵盖了从用户访问认证授权、服务之间的认证授权、存储加密、校验和系统配置端到端的配置。利用这些功能模块可以帮助客户快速发现关键的业务处理和应用,综合以上的设计,英特尔智慧社区参考架构可以实现高可用、高灵活拓展的开放架构。支持客户根据业务以及场景的快速切换不断的扩充能力,智慧社区的发展离不开生态伙伴的共同努力,英特尔以水利万物而不争的态度积极创建智慧社区平台,我们发布了企业战略,其中涵盖了负责任、包容性、可持续、赋能等各方面,我们将不断推动智能科技的创新,持续深化产业合作,运用我们的技术与产品来助力基于边缘智能的智慧社区发展,为人类创造更多的福祉。



评论


相关推荐

技术专区

关闭