今天我將向大家介紹英特爾對智慧社區的理解以及我們對賦能智慧社區所提供的技術。智慧社區是社區建設的一種思考理念，也是新形勢下社區公共服務的新模式，智慧社區以智慧、人文、服務為理念，以治理精細化、服務人文化、手段信息化、運營智能化為建設思路，以信息化的技術手段為支撐構建智慧的新型現代社區。

英特爾智慧社區的愿景是以人為本，運用云計算、人工智能、大數據、物聯網等技術打造一個平安便民智慧的社區管理。智慧社區將我們生活中的居民提供多樣化的服務能力，我們將這些總結為八個場景，分別是未來的服務場景、鄰里場景、環境場景、健康場景、教育場景、建筑場景、交通場景、創業場景。

首先看一下未來的服務場景。未來服務場景是圍繞社區居民24小時的生活需求打造一個優質生活無距離的未來服務場景，解決老舊小區物業服務不足、物業收費與服務品質不匹配，便民惠民服務設施覆蓋不全的痛點，打造提供一個平臺+管家的智慧服務，打造社區安全防護，實現社區智能管理。同時還能打造集社區服務清單、社區服務空間、社區服務商的遴選、培育等各種便民惠民為一體的社區服務體系，提高生活的品質。

未來的鄰里場景，目的是營造交往交融交心的人文氛圍，構建遠親不如近鄰的場景。為解決現代城市中鄰里關系淡漠、缺少文化交流載體的痛點，通過鄰里公共空間、開放式形態、城市文化公園建設，為居民提供一個鄰里交流空間，營造出和諧溫暖的生活氛圍。

未來環境場景聚焦功能集成、節約高效、供需協同、互利共贏，構建一個循環無廢的未來低碳場景，解決能源供給單一，綜合利用效率不高的痛點，打造多元協同的能源供應、降本增效的智能節能、數字化的綜合能源系統，打造綜合的能源智能服務平臺，形成綜合能源資源的服務商業模式。

未來健康場景，主要面向全人群與全生命健康，構建全民康養的未來健康場景，解決社區醫療看得起但看不好、養老設施與服務缺失、健康多元化需求難以滿足的痛點，來提升社區醫療，完善社區養老，實現家門口養老、智慧養老的幸福養老模式。

未來教育場景，主要是服務社區全人群教育需求，構建終身學習的未來教育場景，解決優質教育資源稀缺等等問題。

未來建筑場景，運用創新的空間集約及功能集成打造藝術與風貌交融的未來建筑場景，解決土地集約利用效率低、建筑品質不高、建筑風貌缺失的問題，運用標準化的建筑技術集成信息化數字技術支撐，實現建筑標準化、信息化。

未來交通場景，將打造社區內部的街道路網布局、人車分流的社區交通管控、智慧共享停車、新能源汽車的功能保證。對機動車管理實現車暢其道，同時還能提供物流配送服務，實現物暢其流。

創業場景，將順應未來生活與就業融合的新趨勢，構建一個大眾創新的創業場景，解決缺乏就業的辦公設施與環境、人才公寓供給不足的問題，打造一個小成本、大創業的全要素共享，實現創業生活的連接。

這是總結出來的未來社區所提供的主要功能場景。隨著城市化進程加快，人口社區化在不斷提速，現在的普通社區已經在諸多方面難以滿足居民需求，比如社區安全防御，隨著訪客與外來人員各車輛逐漸增多，識別越來越困難，造成了社區安全隱患的發生，人口信息采集難度大，流動人口管理難，人房車數據不全，這些都造成了治安案件的居高不下。我們看到社區服務效率比較低，由于要服務的業主比較多，而且沒有有效的服務管理安排機制，導致了效率低下，很多報修的投訴建議不能很暢通的執行，不能令業主滿意。領導經驗物業管理成本在不斷增加，安保、維修、保潔、服務等需求不斷增長，用工成本在不斷提高。同時看到信息采集和傳達不能很及時的溝通，社區數據不全、出租房治理難、消防隱患多，這些信息往往是不能共享的。信息的傳達延后，傳統的物業通知一般是通過張貼紙質通告來通知，信息管理非常不及時，經常還需要工作人員打電話通知業主或者上門來告知，并且物業和業主之間的互動往往很少。再一方面物業費收繳困難，業主對于繳納物業費存在誤區，很多物業服務與業主需求不相符，導致物業費難以收取。我們認為智慧社區為解決上面這些問題提供了新思路。但是智慧社區并不是將若干智能功能簡單進行疊加，不應該采取頭痛醫頭、腳痛醫腳的思路，而是應該基于以云計算智慧社區綜合管理平臺為基礎，通過數據融合、智慧化分析實現社區智能化運營，向社區居民提供全面便捷開放的服務。今后衍生出智慧養老、智慧家庭等服務。

當下正處于人工智能、5G、邊緣計算等技術快速發展的新時代，這些技術已經開始深刻的影響我們的日常生活，并將大大推動社區智能化發展，比如社區管理方面，人工智能技術已經融入到居民的日常生活中，比如基于特征識別的門禁系統，通過特征比對可以將進入小區人員與已經采集的小區業主信息進行比對，保證小區住戶人身財產安全。小區居民出入不需要帶門禁卡了。物業管理方面，運用移動物聯網技術可以提高小區通知公告的及時性和覆蓋面，減少物業人員成本。幫助物業提供增值效率。智慧社區建設能夠為硬件開發商創造價值，提升房地產開發后期的附加值，智慧生活服務可以讓開發商進入到地產后市場經營模式，為小區業主提供線上線下一體化的全方位的商簽服務平臺。智慧社區的建設能讓物管更科學，有效的減少社會矛盾發生。小區的海量信息采集，不但能夠助力智慧城市建設，而且為政府管理和普查提供數據基礎。小區用戶行為可以得到精準分析與挖掘，從而提升社會生產效率。

基于大數據這樣一些技術，應用可擴展的基礎設施可以輕松實現物業人員的日常管理，為社區的擴展增值服務涵蓋周邊便民服務、社區活動、健康養老等等，為小區居民提供更加便捷、安全、舒適的社區環境。智慧社區是構建在數據之上的，英特爾作為一家數據公司提供的產品涵蓋計算、通訊、存儲各個方面，幫助用戶實現從云到端的智能部署，在人工智能計算方面我們提供了CPU、GPU、FPGA和人工智能加速芯片等多種選擇。在去年，英特爾公司發布了第三代英特爾至強可擴展處理器，第三代的至強可擴展處理器能夠幫助圖像分類、推薦引擎、語音識別和語言建模等AI的推理和訓練，可以更便捷的部署在通用CPU平臺上。通訊方面，從3G開始英特爾積極參與了通訊制定標準，在4G和5G標準制定過程中英特爾也深度參與。去年2月，英特爾面向5G網絡基礎設施發布了一系列硬件和軟件產品，其中包括最新發布的首款面向無線基站的基于英特爾架構的10納米SoC。借助從核心邊緣的架構，客戶得以在整個網絡中使用間縮短時間，減少研發成本。英特爾致力于幫助用戶構建具有人工智能的端到端解決方案，通過AI、5G和智能邊緣三者交織來推動智能云的新的發展拐點。

在邊緣人工智能方面，英特爾提供了各種軟件和硬件產品，這些產品不僅僅提供了能夠人工智能所需要的算力，同時還提供功能安全、虛擬化等多樣能力。我們所提供的是云可擴展的解決方案，英特爾提供的用于人工智能處理的芯片和應用于構建從智能網絡攝像機、智能的視頻服務器等各種設備中。邊緣設備多是低功耗設備，這些設備對于人工智能處理芯片的性能功耗比往往有更高要求，以智能攝像機為例，智能攝像機的總功耗大概是10-15W，分給人工智能加速芯片的功耗大概只有2W，如何在2W左右的功耗下提供人工智能推理所需要的算力，這是當下業界面臨的挑戰。英特爾第二代Movidius設計加速芯片MyriadX功耗是2W，能夠提供1T的計算能力，實現對卷積神經網絡中的卷積層、全鏈接層和基波函數的全面加速。MyriadX的算力足以滿足處理1路高清視頻的需求，同時功耗也比較低，因此可以構建智能攝像機等這樣的產品。為幫助開發者設計人工智能的應用，英特爾和合作伙伴一道為大家提供了各種計算規格和尺寸的開發平臺，最小開發平臺像U盤，它里面集成了英特爾Movidius MyriadX芯片提供了一些算力，大家如果把這些計算棒插在自己的筆記本安裝相應軟件就可以進行人工智能應用開發。

曾經有開發者利用基于MyriadX芯片的計算平臺設計諸如智能門鎖等這樣的產品。去年我們還向業界推出了最新的AI智能盒的參考設計，這個設計整合了英特爾最新的通用計算平臺和專用的人工智能加速芯片的模塊化的異構計算平臺，能夠支持高并發的邊緣媒體和智能推理應用。

我們同時看到光有一個硬件是不夠的，如果沒有一個方便使用的工具，開發者無法將好設計轉變成產品，為幫助開發者進行邊緣人工智能應用的開發，我們提供了豐富的軟件庫，優化的人工智能框架以及各種的參考事例。例如為幫助開發者進行機器視覺和深度學習應用開發，英特爾開發了OpenVINO的工具套件，開發者可以方便使用英特爾不同產品提供的算力進行視覺應用開發。目前OpenVINO已經支持了CPU集成顯卡、GPU、FPGA以及VPU等等。當今的計算機視覺領域傳統的計算機視覺處理方法和最新的深度學習方法都在廣泛使用。深度學習和機器學習并不能完全取代傳統的計算機視覺方法，因為深度學習是以卷積神經網絡為基礎，主要用于實現目標檢測與目標識別。而傳統的視覺處理方法，在諸如像邊緣計算、圖象增強方面仍然是十分有效的。因此可以看到OpenVINO這個工具套件對這兩類方法都有很好的支持。

OpenVINO包括一個深度學習的部署工具套件，可以講開發者訓練好的神經網絡模型部署在目標平臺上實現深度學習的推理操作。這個深度學習部署工具套件包括兩個關鍵組件，一是模型優化器、二是推理引擎。模型優化器對開發者在開發框架上開發的神經網絡模型能夠進行簡化，同時將簡化以后的模型轉變成一個中間表示文件。模型優化器可以通過讀取配置支持基于Caffe、Tensorflow、Mxnet等等這樣的框架說所設計和訓練的模型，并將這些模型轉變成針對目標平臺進行優化以后的目標軟件。推理引擎讀取這些中間表示文件，并通過特定的插件將中間表示文件下發部署在不同的硬件平臺上，目前我們所提供的插件包括傳統CPU插件、GPU插件、FPGA插件等等。OpenVINO目前每個季度一個新的版本的速度不斷地更新和迭代，不斷的提供新功能。

為幫助開發者快速定位并獲取所需要的工具，英特爾提供了一站式的邊緣軟件中心，就像具備精良的線上超市，各種軟件工具擺放在貨架上的虛擬商品，可以為智慧社區、智能機器人、智慧零售、智慧醫療、智慧城市、智慧交通等各個領域的創新和研發提供豐富的資源配置。英特爾邊緣軟件中心為用戶提供了一站式服務，讓用戶在面向碎片化的邊緣計算需求的時候，只需要通過統一的簡單的菜單選擇和配置快速獲得對應的英特爾的軟件工具，能夠快速上手使用，從而減少研發時間，方便部署與拓展。基于我們對智慧社區需求的理解，結合我們在物聯網、大數據、人工智能等方面所提供的技術，我們在今天將提出智慧社區的參考架構。

這張圖就是參考架構的總體框圖。我們整合了社區對人、地、房、物、事等各個方面的信息，以智慧社區公共服務管理平臺為載體，統籌社區管理、社區服務、商業服務等資源，實現新型智慧的社區服務，智慧社區公共服務管理平臺集成了社區服務、社區綜合治理二位一體的綜合平臺，而且是今后新社區業務的中臺。社區服務平臺通過整合社區業務應用系統和物業數據信息建立統一的社區物業服務平臺，為物業、業主、商戶、政府提供統一的社區管理服務。同時社區服務可以通過智慧社區網上辦事大廳等方式實現線上與線下政府機構對接，為社區居民辦理政府業務過程的事前、事中、事后提供一體化支撐服務，社區綜合治理平臺可以整合社會管理方方面面的基礎數據，在此基礎上建立統一信息化平臺，為政府提供高效便捷的社區治理和管理服務。

從功能上來說，智慧社區的系統包括邊緣數據采集，基于人工智能邊緣數據處理和搭建在邊緣云平臺上的智慧社區應用。采集的數據既包括視頻數據也包括非視頻數據，這些數據在邊緣應用人工智能的技術進行預處理，從中提取出特征信息。預處理不僅能提高數據處理效率，還可以降低數據傳輸所需占用的帶寬，預處理以后的數據傳輸到由若干臺服務器組成的社區邊緣云。這個云的規模可以根據服務小區的規模以及承載的服務數量的不同而不同，少則三四臺服務器，多則十幾臺。邊緣云應用云原生的技術，實現應用的部署。其中包括共享的基礎信息資源庫，按照國家“一數一源”、多元采集等進行建設。基礎信息資源庫是上層設計共享平臺、大數據分析平臺以及眾多業務應用子系統的數據來源。

邊緣云平臺還可以提供深度的目標分析能力，是現在大數據庫中快速完成1：1或者1：N的比對，并為出口管理、物業管控等等智慧應用提供支撐。智慧社區系統是由邊緣人工智能設備和邊緣云組成的傳導關系，英特爾為邊緣運智能設備提供了完整的硬件軟件的參考試驗，可以及充分利用英特爾的處理器平臺以及OpenVINO等這樣的軟件工具在邊緣，運用人工智能技術對視頻大數據進行分析和過濾。在前端，它包括前端的視頻分析子系統、車輛子系統、人員子系統，這些子系統可以運用英特爾的酷睿處理器、凌動處理器所提供的靈活計算能力和出色的編解碼能力，對采集到的數據在邊緣利用人工智能的技術進行識別過濾以及數據的本地化存儲和傳輸。數據被傳到位于社區的邊緣云平臺，在這里可以進行數據的融合，搭建共享的基礎信息資源庫以及智慧社區云平臺為業主、街道、政府提供相應的服務。英特爾的至強可擴展處理器可以滿足社區邊緣云對于算力和靈活性的需求。

英特爾提出了基于云原生容器化的架構，那么以這個為基礎來構建了一個智慧社區軟件的參考架構。具體來說呢這個參考架構包含以下幾方面。首先，它是基于業界主流的K8S和容器化來進行部署的一個方案，實現了統一的部署、資源的調度和運維。這種云邊協同的架構它統一了端、邊和云的部署和運維，可以實現容器集群的自動化部署、自動的擴松容以及自動的維護等等這樣一些功能。他有很好的故障的切應能力，當某一個node節點關機或者掛掉以后呢，node節點上的服務會自動地轉移到其他的node節點之上。整個這個過程，所有的服務是不中斷的，同時還有很好的資源調度的能力，當node節點上的CPU的或者是內存不夠用的時候可以擴充，那么相應node節點并將部分的負載調度到新擴充了node節點之上。其次由于采用了基于服務網格的微服務架構，那么它把安全流量控制媒體人工智能大數據等等這樣一些服務邏輯從應用服務中剝離出來，構建了核心的服務層而且由框架來處理，從而大大地簡化了應用的開發。

服務網格的框架和應用服務它可以通過SideCar容器完全隔離，實現獨立的升級的框架和服務支持任何的編程語言真正實現了服務的開發與部署運維的分離。這樣的一個靈活的微服務的架構，可以方便各個子系統進行獨立的開發和部署，便于客戶進行模塊化的設計開發業務以及業務系統的不斷升級更新。其次由于基于服務網格的微服務架構把安全流量、控制媒體、人工智能、大數據等服務邏輯從應用服務中剝離出來，構建了核心服務層由框架來進行處理從而大大的簡化了應用開發。服務網格的框架和應用的服務他們都是通過SideCar容器完全隔離的，可以獨立的升級框架和服務，同時我們還支持任何的編程語言，真正的實現了服務的開和部署運維的分離。靈活的微服務架構方便了各個子系統的獨立的開發和部署，便于客戶模塊化的設計 和開發業務系統的更新。

智慧社區參考架構給客戶帶來的價值是方便的，它兼顧了方案的快速開發和迭代以及快速部署和高效的運維。首先它簡化了應用的開發，由于采用的是基于服務網格的微服務架構，客戶可以專注于應用和業務的邏輯開發充分利用參考架構所提供的核心的功能模塊，來實現諸如人工智能、大數據 、媒體等等這樣的能力。同時客戶可以使用任何的編程語言來進行集成和拓展能力，那么真正的實現開發與運營部署分離。

另外參考架構易于實現今后的功能的擴展，參考架構它是以高度可擴容的人工智能大數據和存儲等核心的功能為基礎的，通過像OpenVINO?工具包能夠對英特爾所提供的不同的硬件，實現人工智能推理的加速，那么基于靈活的工作流引擎來處理動態的業務邏輯，通過擴展容器來實現新的網絡接口和數據的導入接口。參考架構還易于實現云邊協同部署，實現了從設備，邊緣，網關到云的統一管理，易于在云、邊緣網關和設備間來調度負載。參考架構它充分利用云原生的技術，同時借助云服務平臺一些成熟的技術，實現了諸如系統的管理與熱備容錯與快速的恢復軟件的遠程安裝升級等等這樣的能力，實現了高可用并且簡化了部署和維護。

為了方便用戶進行系統業務開發，參考架構還提供了豐富的功能模塊，如媒體處理模塊、AI分析模塊、大數據模塊、安全模塊、設備管理模塊。為了確保性能和可靠性最優，功能模塊都基于英特爾硬件進行深度優化，充分利用英特爾集成顯卡所提供的硬件功能，來實現媒體的邊網、簡網、和轉網加速，利用英特爾提供的OpenVINO工具，將人工智能網絡模型快速部署在異構平臺之上，實現人工智能推理操作。

另外，安全也是智慧社區參考架構中重要考察的內容之一，參考架構提供的全社會設計，涵蓋了從用戶訪問認證授權、服務之間的認證授權、存儲加密、校驗和系統配置端到端的配置。利用這些功能模塊可以幫助客戶快速發現關鍵的業務處理和應用，綜合以上的設計，英特爾智慧社區參考架構可以實現高可用、高靈活拓展的開放架構。支持客戶根據業務以及場景的快速切換不斷的擴充能力，智慧社區的發展離不開生態伙伴的共同努力，英特爾以水利萬物而不爭的態度積極創建智慧社區平臺，我們發布了企業戰略，其中涵蓋了負責任、包容性、可持續、賦能等各方面，我們將不斷推動智能科技的創新，持續深化產業合作，運用我們的技術與產品來助力基于邊緣智能的智慧社區發展，為人類創造更多的福祉。