隨著5G、邊緣計算、人工智能等支撐技術逐漸成熟，互聯網和工業(yè)之間界限逐漸模糊，兩者融合的工業(yè)互聯網不再遙遠，在制造業(yè)產業(yè)升級背景下得到各方重視。芯片巨頭英特爾亦看到其中機會，積極布局相關技術與產業(yè)運用。

2月22日，在2019工業(yè)互聯網峰會期間，英特爾中國區(qū)物聯網事業(yè)部首席技術官張宇在接受界面記者等采訪時表示，大型工廠、中小型制造業(yè)企業(yè)在信息化和自動化轉型過程中，英特爾無法忽略其中需求，但工業(yè)互聯網碎片化明顯，英特爾盡可能考慮到模式可復制性，其中離不開相關生態(tài)共同發(fā)展。

他認為，就目前而言工業(yè)互聯網價值方向上比較清楚，但業(yè)務基于場景驅動，從英特爾來看，場景保證了終端用戶的契合度，而無論是構建什么樣的工業(yè)互聯網，都需要芯片，英特爾作為芯片供應商，專門為工業(yè)互聯網設計了高性能芯片。

英特爾對工業(yè)互聯網下注頗重。2013年，英特爾組建物聯網集團，在工業(yè)互聯網領域積極布局。英特爾預計以數據為中心將帶來巨大而快速增長業(yè)務機會(2022年將達到2000多億美元)，其中包括工業(yè)互聯網的物聯網潛在機會將達330多億美元。

另一方面，工業(yè)互聯網產業(yè)迅猛發(fā)展同時，帶寬的增長速度已經無法匹配工業(yè)互聯網領域所產生的大量的數據，因此，邊緣智能技術被越來越多的采用。但邊緣設備只能處理局部數據，無法形成系統(tǒng)認知，因此實際應用中仍然需要借助云計算平臺來實現信息的融合。“邊緣計算是物聯網發(fā)展的趨勢，云計算在工業(yè)互聯網中有重要角色，云計算與邊緣計算正逐漸成為支撐物聯網的兩大支柱。”張宇說。

在技術應用上，英特爾結合自身芯片優(yōu)勢，在芯片、板卡以及軟件工具等方面推出解決方案，包括視覺加速芯片、支持加速高性能計算機視覺應用和深度學習推理的軟件開發(fā)包等，據英特爾技術專家尚勇透露，目前英特爾已與合作伙伴完成了一些產品落地工作。比如將機器學習和深度學習技術應用于大型工廠產品質量檢測、小型工廠的產能實時管理和預測等。

不過，如中國工程院院士鄔賀銓在2019工業(yè)互聯網峰會演講提出，因行業(yè)的特點、實施主體的不同，工業(yè)互聯網實施上標準化難度大，門檻高、資本需求大兩大難題待解。技術最終應落地解決實際問題。商業(yè)模式上，工業(yè)互聯網幫助企業(yè)轉型的效益只能間接計算;技術層面上，信息化(IT)和自動化(OT)還只是“兩張皮”。

對此，張宇稱，英特爾從實際生產狀況來看，中國工業(yè)長期水平參差不齊，多處在1.0、2.0、3.0階段，少有嚴格意義上的“4.0”。原因多方面存在，如數據收集能力不夠，接口缺失，以及不同設備之間互通困難等。

同時，工業(yè)互聯網實際方案落地，挑戰(zhàn)是并不是所有的東西能夠量化，很多東西是模糊的，需要沉淀、成本構成，設計出既能解決問題、又能支付成本的方案。

“工業(yè)互聯網離不開生態(tài)，”張宇強調，“通過聯盟的方式將產業(yè)鏈伙伴整合起來，芯片、板卡、軟件、用戶可進行探討，聯盟的方式推動產業(yè)。相比消費端，工業(yè)互聯網碎片化更加明顯，英特爾盡可能考慮到可復制性，與標準組織合作、開源社區(qū)合作、構建共性問題的開源解決方案?！焙献骰锇榭吹酵暾纳虡I(yè)閉環(huán)、看清楚完整的商業(yè)模式，就會積極投身其中，這個生態(tài)就會不斷豐富起來。