与开发者同行 从新版OpenVINO看英特尔的智能边缘赋能之道

智能边缘计算使得电力行业由运营者变成创新的驱动者，通过大量的智能边缘计算设备，加人工智能的手段共同解决行业当中的痛点。郑华所带领的团队基于OpenVINO机器视觉和深度学习中目标检测与识别等方法，通过摄像头对继电保护压板状态进行实时检测，采用多帧检测融合算法应对现场环境干扰，使用英特尔硬件设备与OpenVINO工具套件优化模型，实现软硬件一体化的变电站继电保护压板状态识别。通过搭载多种类型的传感器、摄像头、易于扩展实现表计识别、状态指标识别、缺陷识别等各类功能，提高电力生产一线的及时性、安全性、工作效率与自动化水平，实现变电站的智能化运检。

在电站运维工程压板应用场景中，通过智能边缘设备，通过实时化的优化平台，能够更及时、更准确地把采集到的结构化数据和非结构化数据能够进行综合分析，从而实现边缘侧闭环的优化控制。而在这一过程中，边缘侧计算智能分析就非常重要，OpenVINO的作用也在于此，其价值体现在以下几个方面：高性能计算支撑TensorFolw、PyTorch等主流框架，减轻开发人员地工作量。另一方面，OpenVINO让原本非实时的工作在精度尽可能不损失或者有限损失的条件下变成实时性工作。

此外，OpenVINO的学习成本低，特别是新版本支持更多人工智能开发模型比如TensorFolw 2.0开发出更多的模型应用，应用在实际的业务应用场景中。而且在双方合作过程中，英特尔为郑华团队提供了很多支持和帮助，包括实验室、设备层面、商务对接和商务推广。项目之所以脱颖而出的价值在于其具有行业示范意义，其解决方案可扩展至巡检机器人、无人机、监控摄像头等更多领域的落地部署，具有多领域，普适性，可复制等商业化市场落地的特点。

变电站的系统太多，设备太多，操作系统多，硬件平台差异太大，这给应用部署带来了很大的挑战。而OpenVINO的“一次编写任意部署”让问题变得迎刃而解。郑华还谈到了新版本增加了语音分析能力，这对方案的进一步拓展提供了技术支撑。变压器正常运行的声音是很低沉、均匀，不会听到噪音。如果有异常有故障的时候里面就会有噪音，有些人耳可以听出来，有些人耳听不出来，这个时候就需要借助人工智能通过实时的评估分析，对变压器的故障进行精准的判断，进行预防性的维修，提升设备的利用程度。“未来，我们将和英特尔进行更多合作，不仅仅是更变电站装了一个慧眼，未来还要给它装耳朵，能够实现变电站智能运维的‘全科医生’，并在工业互联网等更多的领域推广落地优秀的市场应用。”

郑华教授还表示，电力行业智能化的路还很长，需要更加深入的研究；在领航者联盟的助力下，郑教授会在不久的将来建立一个开发实验室，将现有的解决方案从商业落地的角度进一步完善。同时电力行业智能化还需要更多的开发者、更多的高校师生的共同努力，郑教授将这个开放实验室形象的比喻成一个“领航者枢纽”，热情的邀请产学研多领域的开发者进行交流，共同推进技术创新的愿景。

结语

新版本OpenVINO不仅体现了英特尔的产品领导力，还体现了其与开发者、生态伙伴一起推动智能边缘创新方案的努力。通过诸多举措赋能职业发展与加速项目商业落地，英特尔将始终致力于与开发者的密切沟通和脑力激荡，与开发者一路同行，共创智能边缘发展新机遇。

（编辑：核心网）

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