张宇：首先，在当下这样一个万物智能互联的时代，数据量的产生速度超出了一般人的想象。以智能摄像头为例，当下一个智能摄像头的分辨率正在从1080P向4K方向转化，一个摄像头一天所采集到的数据的数量可以从100GB向200GB发展。

有人做过这样的预测，到2020年一个互联网用户平均每天将产生的数据量大概是1.5GB。一个智能医院，如果把医院的所有设备，比如CT、核磁共振扫描仪等设备联网一天所产生的数据的总量将超过3TB。这些现实生活中自然产生的数字告诉我们，现在世界正在面临着汹涌澎湃的数据洪流。

数据洪流中的数据类型也变得越来越多样化。以前我们拿到的数据很多都是结构化的数据，可以通过Excel表格或者简单的、关系型的数据库对这些数据进行维护和管理。但今后会有越来越多的非结构化数据需要处理， 必须从非结构化数据中发现内在的关联。

 

张宇：前面提到了非结构化数据的趋势，那么这些数据的处理就需要用到人工智能技术。边缘计算由于它能够有效地降低对带宽的要求，能够提供及时的响应，并且对数据的隐私提供保护，所以边缘计算在今后物联网的发展过程中会起到非常重要的作用。

在互联网时代，数据量的增加也在推动整个计算模式的演变。

互联网是通过云计算的平台实现用户可随时随地按需访问自己所需要的资源，实现资源的共享，为用户提供最佳的用户体验。

如今，互联网应用已经与人们生活密不可分。比如2017年的“双十一”销售额又创新高，天猫商城销售峰值已经超过25亿/秒，要支撑这样大量的计算需要一个庞大的云计算平台在后面支撑。

在物联网时代，随着数字化的转型，互联网应用需要更敏捷地连接、更有效地数据处理，同时需要有更好地数据保护。在这个过程中边缘计算将发挥越来越重要的作用。

 

张宇：首先，在英特尔看来，边缘计算是一个产业，更是一个生态。这里不可能有任何一家公司能够独自提供产业链里涉及的上下游所有环节的服务，这是很清晰的一个认识。在这个产业链里，英特尔作为一家芯片公司，有着明确的定位，英特尔提供计算、通信、存储所需要的芯片解决方案。

那么，英特尔的优势从这个角度来说，除了可以在边缘计算的节点持续的做研发外，云计算的能力以及在网络通信基础设施上的能力都将全方位显现出来，英特尔会以更宏观、更整体的理念满足于整个行业的需求。

更重要的是，英特尔是为数不多的几家能够真正提供完整的端到端解决方案的公司，尤其在服务器一侧需要大量的计算，边缘侧又需要更高的性能、功耗比，并不是每一家公司都能够提供相应的解决方案，英特尔能够做到这一点。

 接下来，英特尔还是会继续推动边缘计算和人工智能的结合，在这个过程中，英特尔作为一个芯片供应商，同时作为人工智能技术的实践者，希望能和各领域的合作伙伴继续创新，打造更好的技术和解决方案。 

 

张宇：的确，不同的应用场景对边缘计算有不同的要求，用户最终的需求，是边缘计算不断推进的源泉。

在不同的应用场景里，用户的需要也是不一样的。准确把握用户的痛点，是边缘计算实现最终应用的关键。

英特尔在物联网各个场景都有涉猎、尝试并有所收获。在零售行业，英特尔除了在传统POS或者数字标牌、智能零售终端持续做业务推进以外，还从无人店的浪潮中观察到工作负载整合将是未来的一个大趋势；在工业领域，去年，英特尔和沈阳自动化研究所以及华为打造了AR550的网关设备。前瞻性地看工业4.0、中国制造2025，英特尔已经预先做了更具有计算能力的网关平台，将来网关平台会适用于更复杂的工业自动化场景；在安防领域，英特尔和国内领先厂商像海康威视、大华的合作已经超过十年，硕果累累。