近年来，随着人们对更敏捷的连接和更实时的应用的Kaiyun官方入口需求与日俱增，能够为用户提供更高效、个性化和实时智能体验的边缘人工智能，也迈入了新的发展阶段。目前，许多企业仍面临资源有限、缺乏专业知识、难以在运行时保护数据和模型并在多样化硬件平台上部署等难题。基于此，在近期举办的世界人工智能大会（WAIC 2023）上，英特尔公司高级首席AI工程师、网络与边缘事业部中国区首席技术官张宇剖析了边缘人工智能所面临的机遇、挑战以及未来发展趋势。

　　张宇表示，人工智能尤其是边缘人工智能的发展应该分为三个阶段：边缘推理阶段、边缘训练阶段和边缘的自主机器学习阶段。目前，边缘人工智能的大部分应用还处于第一个阶段。这种模式利用大量数据和极大算力在数据中心训练一个模型，再将训练的结果推到前端执行推理操作。然而，这种模式不可避免地限制了用户所需要的模型更新频率，因此在边缘，需要不断对模型进行进一步训练和优化。边缘人工智能的第二个阶段是训练阶段。要实现边缘训练，需要有更自动化的手段和工具，可以完成从数据标注到模型训练、以及模型优化和部署等全流程的自动化。未来的边缘人工智能第三阶段的发展方向应该是自主机器学习阶段，即在边缘设备上实现自主学习，从而能够更加智能地应对用户需求。在这个自主学习的过程中，人工智能能够感知人的意图，根据人的意图设计一个合理的网络模型结构，或选取一个合理的人工智能网络模型，自主选择相应训练数据集进行训练，再把训练结果自主推送到前端去执行相应的推理操作，完成一整套自主化的过程。

　　“英特尔持续探索边缘人工智能的新技术和新应用，致力于解决目前行业所面临的难题，以进一步推动人工智能技术的真正普及和蓬勃发展。”据张宇介绍，在面向边缘计算的人工智能产品方向，英特尔也一直在探索并推动技术创新。例如在硬件层面，面向边缘的“英特尔Developer Cloud for the Edge”为硬件的人工智能和边缘解决方案的开发提供支持，并可满足开发者访问英特尔最新架构CPU、GPU、VPU和FPGA等硬件资源的需求。在软件层面，全新英特尔OpenVINO2023.0版本帮助AI开发者简化工作流程，能在企业中更高效地部署高质量的计算机视觉AI解决方案；Geti商用软件平台能够帮助开发团队减少模型开发所需时间，并降低AI开发技术门槛及开发成本；专用于高性能深度学习AI训练的第二代Gaudi深度学习加速器能够帮助客户以更低的成本进行AI训练，更高效地进行大规模AI应用部署。

　　随着各行各业数字化程度日益提高，人工智能技术的应用为企业提供了更加高效的数据分析和处理方法，进一步推动了数字经济的发展。人工智能作为数字经济时代的重要基础设施和关键技术，正引领着全球范围内的技术创新和经济转型。AI行业的未来充满了无限的机遇和挑战，在这一革新浪潮中，英特尔等科技企业也在不断投入大量的资源和技术，致力于推进人工智能的应用和发展，抓住时代的机遇和发展趋势，通过AI技术的不断革新和进步，为数字经济的发展和社会的进步贡献更多力量。

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