4月21日的首场研讨会正式结束，来自英特尔物联网事业销售部朱健华为研讨会带来《英特尔智能盒子引领智能边缘未来》，其中讲解了英特尔AI超级计算盒（旧称智能盒子、AI box，以下将使用官方中文名称：AI超级计算盒）方案的技术细节，在直播间引起了激烈讨论，小助手把直播问答内容整理如下，想了解学习英特尔智能盒子方案的小伙伴们速度收藏分享吧！
英特尔AI超级计算盒研讨会问答回顾
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关于AI超级计算盒的应用场景案例
基于视觉的智能分析，在边缘端的应用并非新事，AI超级计算盒最早在国内的安防领域，有着非常成熟的落地场景，如人脸抓拍，行人检测，车牌识别等。近些年来，随着人工智能技术的日益成熟，在边缘侧部署一系列创新性的应用解决方案，升级企业传统的产品业务形态，已经成为各行各业的共识。
比如在智慧城市领域， AI超级计算盒结合前端门禁及各类摄像头，组成智能通行系统； 结合热成像及网络摄像头，进行测温和人脸识别，支持复工复学潮的到来。
比如合作伙伴 - 小钴科技在疫情防控中推出了边缘计算热成像测温系统，搭载人工智能加速运算模块及工业级双目摄像头，针对不同应用场景可搭配车载、通道闸、门禁等室内场所，适用于社区、写字楼、学校、交通枢纽中心等公众环境中进出口快速部署，代替人工手持体温枪，实现真正的“非接触式”的体温测量。
新零售，从19年，成为零售行业的新增长点，围绕着人/货/场的管理，提供从人脸支付，自助收银，到热点分析，VIP管理，商品货架库存，客户行为分析等综合应用，在提供便利的同时，更好的了解客户需求提高零售效率，真正做到千人千面的定制化智能零售。
除此之外，AI超级计算盒还应用到森林防火监测，河道水位监测等的应急防控中，以及珍稀动物监测保护的场景中。下图就是合作伙伴 – 云图睿视把人工AI超级计算盒应用到森林防火检测的边缘场景中。
AI超级计算盒支持接入各类普通网络摄像头，提供各类合作伙伴的智能分析算法，如人脸检测/识别，物体检测，车辆检测等，可应用各类具有智能视觉分析的应用场景，对于存量的传统视频监控行业，进行智能化的升级和改造，适合于智慧社区，智慧园区，智慧城市，智慧零售，智慧校园，智慧工地，智慧环保等等各类场景，我们可以说边缘人工AI超级计算盒的需求无所不在。
另外，智能盒子在教育方面也有比较多的应用，国家也在推动人工智能教室的建立，这里不止涉及到人工智能，还有互联网，大数据，甚至虚拟现实等等技术相结合才能营造出真正的智能课堂。目前阶段基于智能盒子的创客工具，AI课程已经越来越成熟。在教室的智能化方面来说，进门处的人脸识别自动签到，教室里的自动点名也是边缘端的智能应用。
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关于AI超级计算盒中硬件平台的问题
AI超级计算盒基于英特尔多种形态的卓越算力，提供高可用，高性能，高灵活配置的深度学习算力单元，可选配合作伙伴的各类算法，形成覆盖各类边缘侧应用的产品形态：
CPU计算主板（基于英特尔 CPU，凌动/赛扬/酷睿/志强系列可选）+算法
VPU SOC计算主板（基于VPU芯片）+算法
AI加速卡(英特尔 VPU芯片) +算法
通过端到端的设计，AI超级计算盒的算力单元，紧密跟随英特尔 CPU/VPU产品规划图的设计，给客户始终提供领先的技术优势。
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离线算力会是以后未来的发展趋势吗？AI超级计算盒能解决什么问题？
根据IDC报道，预计到2023年， 43%的AI计算将会发生在边缘端（同比云端）。随着应用场景的多样化，利用人工智能技术，在边缘侧部署一系列创新应用解决方案，来升级企业传统的业务形态，加速企业业务增长，增强竞争优势已经成为现代企业的新选择。
因此在这样一个时机下，英特尔隆重推出AI超级计算盒产品系列：以英特尔提供的一系列的成熟开发套件为基础，整合合作伙伴提供的人工智能算法，嵌入至英特尔各类异构硬件平台的整套成熟的边缘智慧计算平台，帮助业内的企业客户
降低AI 方案的开发门槛；
帮助客户快速的实现量产原型机的开发，进行方案验证；
基于成熟算法+硬件平台解决方案，缩短产品上市时间，产品开发周期从几个月缩短至几个星期
从而助力各个细分行业的客户，加速企业的产品AI智能化升级，抓住全行业智能化改造的市场先机。
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AI超级计算盒的数据上云吗？云上的业务呢？
从英特尔来看，对人工智能的需求是贯穿了从端，边到云的需求。面对越来越多的海量终端数据，给整个网络带来很大的存储和网路带宽的成本。边缘端深度学习给我们提供了解决的方法，只保存和传输必要的数据。 同时还有很多实时响应的需求以及数据的安全性的考虑，不适合于上传到云端进行分析。部分的AI任务在边缘端就可以处理完成，根据需求可以把一些结构化的数据发送给云端进行进一步的分析处理
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英特尔AI超级计算盒开发包括哪些软件和开发工具？算法是否有相应的算法市场供选择购买使用？
英特尔提供了一系列的软件开发套件，提供从底层库，媒体处理的框架，视频场景pipeline及sample code，加速AI超级计算盒软件算法开发，缩短上市时间。主要包含，OpenVINO™, MediaSDK及SVET套件。
而在算法方面，英特尔全面加速AI普惠力，联合行业内众多优秀开发者/算法合作伙伴，提供从人脸，人体，车辆，物体，商品，文字识别等独立算法，适合各种智能计算场景，如无感通行，刷脸支付，车辆通行等算法。基于OpenVINO™工具， 适配英特尔全线异构算力平台，从CPU到VPU, 提供解决方案与软硬一体组件，帮助企业零算法门槛实现业务实现/定制。
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AI超级计算盒资料在哪里下载呀？有相关的技术文档可以共享吗？
英特尔AI超级计算盒有关的文档和技术分享，我们会在5月中旬上传到英特尔®硬享公社平台。英特尔®硬享公社主要是针对广大客户提供一个平台和接口，为客户提供基于客户申报项目的一站式技术支持
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英特尔media sdk在哪里可以了解到？
主要是基于英特尔 CPU平台硬件加速的视频编码、解码和处理，视频处理开发工具。通过单个 API 访问，同时支持Windows和Linux。帮助客户快速开发集成媒体应用。
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OpenVINO™要用在Intel某个edge产品上吗？
OpenVINO™工具包扩展了英特尔硬件（包括加速器）的工作负载，并最大限度地提高了AI性能，支持从边缘到云的深入学习推理。加速 AI 工作负载，包括计算机视觉、音频、语音、语言和推荐系统,支持跨英特尔架构和 AI 加速器（CPU、iGPU、英特尔Movidius™视觉处理单元VPU），通过通用API异构执行； 支持函数库和预优化内核加快上市时间; 支持对OpenCV、OpenCL™ 内核和其他行业工具和库的优化调用。 前面我所介绍的英特尔AI超级计算盒的硬件平台都可以用OpenVINO™来进行深度学习推理的开发。
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Intel的NCS针对边缘计算 机器人的边缘计算是以后的趋势吗
Intel的神经网络计算棒是边缘计算的一种形态，它可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备，与OpenVINO™配合使用可以帮助开发者轻松实现从原型到部署的系列工作。在AI教育课程方面，可以作为直接销售的最终产品。在机器人的应用场景里，考虑到震动，接口，系统可靠性等多方面可以考虑VPU其他形态的插卡形式，比如miniPCI-E接口的视觉加速卡形态。
