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谈及做智能边缘的初衷，他讲到，英特尔中国研究院是希望能够解决现在算力需求大、碎片化等问题。他分析称，现在很多智能边缘还是以一个小盒子的形式在提供，能力非常有限，实际上相当于是对以前MEC简单的扩展，这其实是很弱的智能边缘。当我们面向未来用在智能制造领域、港口、矿山，用在智慧城市、智能交通等场景时，弱边缘肯定是不够的，一定要往新的、能力比较强的边缘去演进。

不过，朝着强智能边缘的演进并非一帆风顺。

宋继强解释说，“能力比较强的边缘会面临一些问题，因为之前经历过用定制的硬件系统去支持一些应用，未来会碰到升级难、成本高等问题。现在大家希望能把云端的一些能力，或涉及虚拟化以及云原生的东西直接下沉到边缘，这也是现在做较强边缘计算的办法。这种办法在支持一些对于延迟不太高的应用场景时有足够的能力，但如果想支持一些硬的要求，比如AI的功能要求非常强，那就需要定制。因为现在很多云原生是支持互联网服务，没有那么高的延时要求，它的QoS保证没有那么高，但是其他一些领域有很强的实时要求、数据吞吐量要求，要高通量、高可靠，还需要有一定的分布连接，这些地方就需要定制。”

打破误解 机器人所需智能化程度并不低

有观点认为，在整个边缘计算场景当中，机器人需要的智能化程度是远低于智能驾驶的。对此，宋继强表示，其实机器人需要的智能化程度不低，具体要取决于使用场景。如果是工业机器人，其工作环境很结构化、很受控，确实会相对较低，但如果是放在开放环境的服务机器人，它对智能化的要求就比较高。

他谈到，业界一些专家认为自动驾驶也是一种机器人。自动驾驶会更可控，因为它的操作少，比如控制加速、减速、转向、刹车等。自动驾驶的传感器可以布得很多，检测场景主要是路况和其他跟交通相关的场景，但如果考虑在服务场景的这些机器人，它首先面对的是千变万化的环境，是对于很多变化场景的感知能力，这个要求还是很高的。比如在家里，虽然家里的物品摆放比较固定，但是窗帘会开和关，沙发上面可能会放一些衣服，还有一些其他的物件会被移动，这些都是属于开放环境当中的场景的感知，这个是很难的。