計算變革 萬物智慧

　　在這場計算變革中，我觀測到幾大領域的蓬勃發展勢頭。首先是數據中心。無論是今天的移動器件，還是將來的物聯網以及可穿戴技術的應用，都會帶來資訊指數性的增長。談及此點，可以做個簡單回顧，在過去的幾十年當中，電晶體整合的指數性增長，使得積體電路行業産生了爆髮型增長，英特爾和眾多半導體公司受益其中，摩爾定律也得以很好地體現和延續。我們相信，在未來幾十年，這個原子整合和比特的爆發增長將導致物聯網、可穿戴産業的普及，創造出萬物智慧的新商機，是史無前例的商業機會。所以基於高計算性能的數據中心是英特爾會繼續穩健推進的領域之一。

　　第二是個人終端和移動設備。從1998年PC網際網路應用到2008年移動網際網路興起，最明顯的變革當屬硬體形態的變化。業內人士預測，到2018年一個物聯網天地將呈現出來。對此，英特爾將會延續在PC時代的發展理念，即圍繞用戶體驗進行基於終端設備的軟硬體創新，並在未來加大這方面的投資。

　　工業物聯網和以可穿戴設備為代表的消費物聯網，兩者都蘊含著巨大商機——在過去一年之內，大家不難看到全球各大公司，無論是網際網路還是硬體企業，對這個領域的關注熱度也急劇增長。借助超過30年的嵌入式計算積累、全面的端到端解決方案以及軟硬協同優勢，英特爾也在這一領域積極佈局，與産業夥伴一道探索最佳的技術創新和商業模式。

　　物聯網不僅是硬體的世界，也不只是網際網路的世界，而是基於硬體與網際網路的結合併通過數據分析而呈現的世界。如今摩爾定律已經能夠使計算能力被嵌入到萬物當中，從而産生龐大的數據量，創造了大數據時代，但也帶來了新的挑戰。所以，大數據分析和價值挖掘就與物聯網相生相伴，與企業産能效率和盈利也直接相關。從獨立、零散的單點設備到現在萬物互聯的巨大變化，物聯網的商業模式、行業發展都將非常複雜，比技術創新更有挑戰，需要資訊技術和運營模式的融合創新。

　　四大産業 促進升級

　　第一是製造業。就中國國情來講，製造業是與國民經濟增長最為密切相關的一個行業，我們的關注點主要聚焦在系統整合，既涉及到負載整合，保障數據的安全可信，也關注通過優化工廠配置來提高生産能力和效率。其實，無論在工業、製造還是能源領域，物聯網的部署、應用在很大程度上都是圍繞效率展開的。我曾在晶元和封裝測試工廠工作過，早在多年以前，英特爾就已成功將“物聯網”技術應用於工廠。當時我們在全球有幾十個工廠，通過數據互聯，能夠以更快的速度發現問題，進行工藝調整，大幅節省成本和提高合格率。

　　第二是交通運輸業。從七年以前英特爾開始關注車載娛樂系統，並將無人駕駛作為發展願景，這是因為無人駕駛需要很多的計算和視頻技術，需要傳統製造和IT技術的整合，而這正是英特爾的優勢所在。同時，英特爾還著眼于交通運輸效率的提升，助力物流的優化和整個交通服務平臺的整合，進而在一定程度上減少環境污染。

　　第三是零售業。零售業智慧化除了能夠用到硬體之外，還關注個性化購物體驗和需求響應的提高，比如門店怎麼佈局、如何應用IT技術滿足業務增長和客戶需求。我們的零售與數字標牌業務部門雖然只有5年曆史，現在整個架構方面已經是全球領先。無論是資訊亭、零售亭、自動售貨機、咖啡機還是智慧白板，都可以被賦予更加鮮活的生命。

　　最後是智慧家居和樓宇。在中國，智慧家居是一個熱門産業，業務涵蓋了家庭娛樂、健康、安全與自動化等細分市場，還涉及到能源和公用事業等領域。這些無不體現著英特爾對人們美好生活、對社會可持續發展的關注。

　　此外，我們積極關注視覺計算在包括安防、交通、零售、智慧家居、智慧城市等諸多領域的應用。所謂“百聞不如一見”，視覺計算是幫助嵌入式系統實現智慧化、真正連至物聯網的重要手段之一，它使機器具備了相當於人類視覺的能力，同時也使人類在機器的協助下看得更清楚、分析得更準確。當然，視覺計算遠非安裝幾個攝像頭那麼簡單。除了捕獲數據，還要從中充分挖掘新知，在此基礎上開發更多應用。以交通為例，我們通過將攝像設備中車流的數據和空氣品質感測器中的數據進行相關性分析，就可以通過調整信號燈的時間，優化車輛在路口等待的時間，減少排放和污染。

　　系統整合 發揮生態圈力量

　　系統整合、讓現有設備更加智慧是大勢所趨，物聯網和大數據也正在帶來前所未有的新價值，英特爾將繼續發揮從設備到雲端完善而領先的智慧互聯技術，並攜手不斷壯大的産業夥伴和創客、開發者群體，以物聯網創新推動行業變革，以萬物互聯幫助人們創造豐富多彩的生活和更加美好未來。