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该过，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。

其次机器人需要持续的学习能力。这个能力对于未来服务机器人，特别是要进入到家庭，比如照顾独居老人的服务机器人，是非常重要的。因为必须要靠机器人的自主学习能力，通过一些时间掌握使用者的习惯和喜好。这个自主学习能力是要开发出来的，但是学的东西如何储存、如何迭代优化，就要靠边缘计算去支撑。机器人本体上是不能支撑那么多数据存储的，日积月累知识库也会越来越大。

在当天的创新日活动上，英特尔中国研究院还宣布与首都医科大学附属北京朝阳医院达成战略合作协议，基于英特尔中国研究院提供的新型传感技术，交互技术及CPU、GPU、AI和FPGA等计算平台，双方以急诊医学需求为切入点，以智能机器人为载体，将健康管理、急救及康复应用延伸至家庭、社区、机构、高校等场景。