英特爾推出OpenVINO開發工具包，布局電腦視覺深度學習應用

在雲端運算發展超過10年之時，近年公雲大廠AWS、微軟已開始積極往邊緣運算走。2016年時，AWS一口氣推出三款產品，分別是Lambda＠Edge，讓Lambda程式開始能在邊緣節點執行，還有將無伺服器運算帶到IoT環境的AWS Greengrass。而儲存裝置AWS Snowball Edge，讓Lambda程式可以轉移到本地端裝置接手繼續執行。微軟則是在2017年的Build大會，推出 Azure串流分析工具，原先只有Azure才能使用，也能部署本地端，就近分析串流資料。

因應邊緣運算的未來趨勢，不只公有雲廠商，英特爾（Intel）近日也推出了OpenVINO開發工具包（Open Visual Inference & Neural network Optimization），結合Intel軟體、硬體產品，讓開發者可以更簡單將邊緣、物聯網裝置搜集的影像資料，轉換成有商業價值的資訊。想試用的開發者，Intel也已經開放免費下載。

Intel表示，透過OpenVINO，使用者可以開發高效能的視覺分析應用。而該工具包，總共由三大重要元件組成。首先是Intel Vision Prodcuts中，經常用到的深度學習部署工具（Deep Learning Deployment），還有開源電腦視覺及影像處理工具OpenCV，以及電腦視覺API標準OpenVX。

而OpenVINO，可以與Intel自家的深度學習工具結合使用，像是深度學習編譯器nGraph。該公司也表示，此工具包相容於市場上主流的AI框架，像是TensorFlow、MXNet、Caffe「開發者可以更簡單將應用，部署在邊緣運算環境」，同時該工具包，也能結合自家硬體應用，像是FPGA技術，還有視覺處理晶片VPU。

近年Intel已經看到隨物聯網裝置產生海量資料，帶來的創新商機。該公司表示，根據產業報告指出，2023年，電腦視覺分析市場預期達到173.8億美元，而深度學習市場規模，將從2016年的6.55億美元，在2025年成長至350億美元，「這些成長，來自企業導入AI技術」，而背後支撐AI應用的基礎，則要仰賴物聯網、邊緣運算裝置產生的數據。