業內有觀點認為英特爾很可能已經放棄了物聯網市場。實際上，英特爾并沒有放棄物聯網，也絕對不能放棄物聯網，它只是從臺前（消費物聯網）轉到了幕后（產業物聯網）而已。

知名市場研究公司Gartner稱，2017年全球物聯網設備數量將達到84億——比2016年的64億增長31%。而全球人口數量僅為75億，也就是說，2017年的物聯網設備數量將首次超過全球人口，這對物聯網來說是標志性的一年。而到2021年，這一數字將增長至驚人460億。

從十八項全能傳感器搭載的工廠設備到智慧城市中疾馳飛奔的自動駕駛汽車；從勝任各行各業工作的智能機器人到收集各種體征數據的可穿戴硬件。數以百億計的設備意味著海量的數據，在互聯網和移動互聯網時代，僅僅人與人的連接就產生了PB級別的數據，可這跟物聯網時代所將產生的數據相比，僅僅只是九牛一毛而已。

物聯網時代的來臨讓大部分企業既興奮又焦慮——興奮的是數以百億級的聯網終端數和萬億美元級的市場規模，焦慮的是在大大拓展的產業生態范疇中如何定位和共贏發展的問題。

對運營商來說，原來的人口紅利和流量紅利已經趨于天花板，但物聯網時代NB-IoT/eMTC、LoRa的商用，給整個產業帶來了新的“終端紅利”，即原來沒有更好連接手段的數十億至百億設備成為互聯終端；對BATJ等互聯網公司來說，坐擁大量消費者數據的他們將以數據作為切入物聯網時代的重要契機，除了繼續緊抓流量入口，面向企業的云服務和大數據分析帶來的個性化服務將成為提升收入的關鍵；對傳統巨頭和科技大牛們來說，立足自己原有的技術優勢，要么從云、管、端三方發力，要么做平臺建生態，以期扼住物聯網產業鏈的樞紐；對初創企業來說，找準消費者或行業痛點，做一個小而美的物聯網應用亦是不錯的開始。

總之，十八路羅漢，各有各的招兒！

物聯網時代英特爾的應對之道

對老牌的PC、服務器芯片廠商英特爾來說，物聯網也帶來了同樣的機遇和挑戰，這個PC時代的霸主自然也不愿錯過物聯網的萬億市場，從底層芯片到平臺軟件再到應用全面發力。

業內有觀點認為英特爾很可能已經放棄了物聯網市場。實際上，英特爾并沒有放棄物聯網，也絕對不能放棄物聯網，它只是從臺前轉到了幕后而已。

9月27日，以“駕馭數據的力量，英特爾變革物聯網”的2017英特爾物聯網解決方案網絡峰會正式舉行，英特爾中國區物聯網產品營銷部產品經理劉錦、英特爾亞太區物聯網事業部中國區行業銷售經理謝青山、英特爾中國區物聯網產品營銷部產品經理陳志涵為與會人員展示了國內物聯網領域的尖端解決方案與最新技術，以及英特爾對于物聯網風向的一些洞見。

英特爾的物聯網戰略總體來說有兩個明顯的特征：

1.軟硬協同

“碎片化”是物聯網打從娘胎里帶出的特性，這就意味著企業需要面對復雜多變的應用場景，因此需要不同特性的硬件系統以及軟硬件協同優化，才能提升數據洞察的智慧：終端硬件負責收集并預處理數據，軟件負責分析數據并將數據轉化為價值。

在云和數據中心、物聯網、存儲、FPGA以及5G構成的增長良性循環驅動下，英特爾堅持軟硬協同，提供從芯片級硬件到軟件工具和平臺的廣泛產品組合。

尤其是在芯片層面，面對物聯網各類終端對于本地運算的不同需求，英特爾推出了可擴展的產品路線圖，包括至強、酷睿、凌動、Quark、愛迪生等面向不同功耗、不同運算能力需求的產品系列

2.端到端的戰略

讓云端智能和終端智能無縫連接和融合，提供從云端到終端的“端到端”解決方案一直是英特爾物聯網業務最重要的基本原則。但以往，端到端的戰略更多的是強調一體化解決方案，讓客戶無需擔心連接設置等各種問題，實現類似“即插即用”的效果。

但隨著以高清視頻為代表的物聯網數據的指數級增長，端到端的戰略被賦予了新的內涵。除了云端大腦需要有更強大的計算能力，終端也需要擁有對數據進行預處理和分析的能力，這即是所謂的邊緣計算。

我們看到的大多數互聯網信息處理模式，都是“端-管-云”的模式——在應用的現場，“端”只負責收集數據、執行指令，而“云”負責所有的數據分析和控制邏輯功能。“邊緣計算”就是將部分數據分析功能，放到了應用場景的附近（終端或網關）來實現，這種就近提供的智能服務可以滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

如果說云端相當于人類的大腦，那么邊緣計算就猶如人類的神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。比如英特爾最近推出的Movidius視覺運算芯片和攝像頭前端數據處理技術，就植入了獨立神經運算引擎（Neural Compute Engine），支持邊緣深度學習推斷。其相關芯片和技術已經在海康威視的監控設備中得到了應用。

物聯網是各行各業轉型升級的最強催化劑

物聯網總體上可以分為消費物聯網和產業物聯網，這幾年一個顯而易見的趨勢是消費物聯網的發展明顯落后于產業物聯網——大家似乎形成了普遍共識，無論是做底層芯片的，還是做連接的，亦或是做應用的，物聯網若想產生價值，必須深入各行各業。

許多在消費領域折戟沉沙的企業，都在垂直行業里悄悄“開出了花來”。英特爾的物聯網解決方案已經在零售、交通、工業、安防等重要行業有了廣泛的應用并發揮出無可比擬的重要作用。

零售領域

傳統零售行業正在面臨一系列前所未有的壓力，包括不斷變化的消費者行為、社交媒體網絡的影響、即時訪問在線評論和成本比較能力、電子商務、共享經濟和精通技術的千禧一代等……在這個急于求變的重要關口上，由無人便利店和消費升級浪潮助推的“新零售”無疑成為今年最火熱的概念之一。一個“新”字，體現在線上線下相結合，體現在降成本、提利潤，體現在用數字化技術去提升客戶的購物體驗。

這時，通過大數據及時洞察客戶的行為模式，并將數據與零售各個環節進行深度融合，將有利于零售商優化庫存、促銷并為消費者帶來嶄新的購物體驗。具體來說，深度洞察消費者習慣可以提前預測下一季度的消費行為并給出合理的采購建議；依托于動態的消費趨勢能夠迅速調整庫存管理；較長周期的零售數據還可輔助經營者配置產業鏈上下游資源，實現柔性定制、彈性生產。

基于對新零售模式的理解，英特爾推出了針對零售行業的解決方案，該方案涵蓋了從底層商品、設備和消費者行為的數據收集；到中間層的各種物物連接的通信技術，包括存儲與傳輸；再到上層云服務與大數據處理，包括利用人工智能的先進算法來進一步挖掘零售大數據的深層價值。

Quotient是一家數字化宣傳和媒體公司，擁有豐富的專用網絡，包括C（Nielsen排名前100的門戶網站）、數以千計的發布商合作伙伴網站、其移動應用及其許多零售商合作伙伴的應用。該公司正在基于英特爾的解決方案分發優惠券，數據驅動的優惠券分發可為消費者提供更出色的購物體驗，同時幫助消費者節省成本，因而Quotient可更好地了解客戶，包括消費者購買的產品和下次購買的產品。

自動駕駛

自動駕駛汽車產業是一項集零部件生產和供應、硬件制造、系統集成能力、自動化技術、連接技術、安全技術、軟件技術、大數據、云服務及人工智能等軟硬實力深度結合的超長產業鏈。所以若想讓自動駕駛概念從科幻電影走進人們的現實生活，從來都不是一家或幾家企業單打獨斗的事兒。自動駕駛的實現需要一個全球生態系統支持，科技公司與傳統車廠應采取相互合作的方式來實現共贏，自動駕駛領域內的一家獨大已經很難實現，強強聯合才能讓自動駕駛的時代早日到來。

因此，英特爾開始越來越關注于構建車聯網硬件與軟件的和諧生態：在硬件方面，英特爾攜手寶馬、奧迪等國際領先汽車品牌打造自動駕駛技術解決方案以及通用x86硬件平臺；軟件方面，以安全為核心導向，英特爾兼顧汽車本身安全以及控制和數據安全兩大方面，打造開放的自動駕駛生態系統。

2017年開年，在阿爾法狗(AlphaGo)戰勝多位頂尖圍棋高手奪得60連勝后，英特爾也放出一只進軍無人駕駛領域的“狗”——全球首個將應用5G技術的自動駕駛平臺Intel Go，旨在連接汽車與云計算服務。

“談到未來駕駛，英特爾對合作伙伴、對整個行業以及對全球社會的承諾就是加速自動駕駛、提供端到端解決方案，并引領下一代計算變革�！�

——英特爾公司CEO科再奇

工業領域

傳統制造業面臨著許多顯而易見的痛點：資產可用度不高、數據透明度差、工業信息安全問題、生產靈活性差以及持續上升的人工成本等等。物聯網正是解決這些問題的“靈丹妙藥”，這就是為什么近年來“工業互聯網”、“中國制造2025”概念如此火熱的原因，西門子、GE這樣的傳統工業巨頭也變得越來越軟。在此背景下，全球工業互聯網產業界正積極開展應用實踐和探索，新一輪科技變革和業務創新蓬勃興起。與此同時，更多的創新技術在工業領域得以應用發展。

近半個世紀以來，英特爾一直向工業客戶供應領先的計算解決方案。這一廣泛的經驗使英特爾對原始設備制造商（OEM）、原始設計制造商(ODM)和系統集成商(SI)的需求有著深刻的理解，他們需要可靠的解決方案來應對現代工廠和過程自動化以及新興的物聯網。

英特爾與McAfee和Wind River聯手供應預先集成和預先驗證的構建模塊，從而加速端到端解決方案開發，改進工業過程的控制和管理。英特爾個性化設計資源、全面的開發工具、世界知名的生態系統之一以及可擴展的處理器家族都會幫助OEM、ODM和SI。利用適用于智能制造的英特爾物聯網工業解決方案將數據轉變為見解，從而減少停工時間，提高產出，更好地利用資產以及開拓新的收入流。

安防領域

安防技術作為追蹤打擊犯罪、預防災害事故發生的“利劍，是維持個體、家庭、社會正常運轉的重要基石。視頻監控系統能夠自動、準確的記錄犯罪分子的作案過程，因而成為安防產業中最為主要的組成部分。

近年來，隨著網絡攝像機價格的不斷下降，越來越多的智能攝像機被用于智慧城市的建設之中，但問題也隨之而來：一方面，數以億計的攝像機每天要生成1.6EB視頻數據，其訪問、處理、存儲和保護面臨諸多挑戰。另一方面，這些數據都是非結構化的，只有將其轉化成結構化的數據，比如人的數量、性別、身高、面部特征，車側品牌、型號、車牌……才能進行下一步的分析，進而真正產生價值。

而基于英特爾架構的E2E智能視頻解決方案，包括前端的智能攝像機采集信息技術，結合網絡智能錄像機存儲與分析技術，再傳輸至后端的云存儲與數據中心，使人們能夠快速得到實時的應用信息，為智能城市的建設提供了一個便捷、高效、低成本的解決方案。

安防產業的龍頭企業�？低�視就基于英特爾的解決方案開發了在行業內具有突破意義的全局攝像機。普通定點攝像機無法同時兼顧全景和細節，因此廣場等開放式大場景的人、車目標捕獲一直是業界的難題，而全局攝像機則能同時兼具監控廣度與目標細節，實現對場景中運動人體目標的全覆蓋提取。

成立于1968年的英特爾至今已經快50歲了，許多用戶光是聽到那句熟悉的“等燈等燈”，就能油然生出一種可靠感。過硬的技術積累將是英特爾開拓物聯網疆域的最好資本，當消費物聯網發展時機成熟的時候，相信英特爾會再次從幕后回到臺前…