OpenVINO™ 工具套件助力加速英特尔® 平台计算机视觉开发

物联网(IoT) 市场增长迅猛，为世界各地的公司和开发商创造数据驱动型创新机会。其背后的一项重要驱动因素是企业希望借助人工智能(AI) 技术获得更深入的洞察 — 边缘计算机视觉解决方案的急剧增长便是最好的例证。

最近的行业报道：

到2023 年，计算机视觉市场总体规模预计将达到 173.8 亿美元[1]，

到2022 年，视频分析市场估计将达到 111.7 亿美元[2]，

深度学习收入预计将从2016 年的 6.55 亿美元增长到 2025 年的 350 亿美元[3]。

OpenVINO™工具套件介绍

为了帮助开发人员利用这些趋势，英特尔推出了OpenVINO™（开放式视觉推理神经网络优化）工具套件，这是全面的英特尔® 视觉产品产品线中的最新产品，可加速深度学习并将视觉数据转化为业务洞察。OpenVINO™ 工具套件与多样化的英特尔软硬件产品组合可推动边缘深度学习，并使英特尔在支持从边缘到云的物联网解决方案领域遥遥领先。

OpenVINO™ 工具套件旨在支持用户快速开发高性能计算机视觉应用，在整个英特尔芯片组合中充分释放深度学习推理功能，并提供无与伦比的解决方案以满足其 AI 需求。新的工具套件还包括三个主要 API：深度学习部署工具套件是一种通用的深度学习推理工具套件，可跨英特尔® 视觉产品进行扩展，并包含针对 OpenCV* 和 OpenVX* 的优化功能。通过将 OpenVINO™ 工具套件添加到英特尔® 视觉产品组合以及 nGraph 等其他 AI 产品，英特尔提供了最广泛的功能，可以将从边缘到网络的 AI 解决方案分发到各种产品的云端。由于 OpenVINO 与广泛采用的 AI 框架兼容，因此开发人员可以无缝、轻松地在边缘部署其应用。

计算机视觉：挑战与机遇

如果想要利用计算机视觉及其机遇，开发人员必须克服几个基本挑战。首先，计算机视觉解决方案通常会遇到带宽、存储和延迟限制。其次，通过优化计算机视觉应用提高性能并有效集成人工智能和深度学习功能可能很困难。最后，通过扩展计算机视觉应用满足功率、性能和成本要求可能需要投入大量成本，将软件应用于不同的硬件可能需要重新设计完整的解决方案。

应对这些挑战需要全新OpenVINO™ 工具套件提供的分布式端到端智能。该工具套件可帮助开发人员简化深度学习推理，并在各种垂直用例中部署高性能计算机视觉解决方案。

全新愿景：灵活的高性能解决方案

开发人员正在使用OpenVINO™ 工具套件和其他英特尔® 视觉产品，轻松地将计算机视觉和深度学习推理解决方案从各种常见软件框架（如 TensorFlow、MXNet 和 Caffe）移植到英特尔处理器和加速器技术，包括英特尔 CPU、英特尔集成显卡、英特尔现场可编程门阵列 (FPGA) 和英特尔® Movidius® 视觉处理单元 (VPU)。

[1] Marketsandmarkets,计算机视觉市场，2017

[2] Marketsandmarkets,视频分析市场，2017

[3] Tractica，2017年第二季度

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