迎接“物联云”，英特尔将推知识生成器工具套件
在今天开幕的IDF16英特尔信息技术峰会上，英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭介绍，英特尔将会面向推出多种工具来加速万物智能互联应用的开发，包括Curie Board Support Package（BSP），以及将于2016年下半年推出的英特尔Knowledge Builder工具包等。
杨旭表示，计算的边界在不断延伸。数以十亿计的智能互联设备，以及物联网催生的全新大数据服务和云应用，给生活带来了新颖酷炫的体验。英特尔将下一波计算浪潮称为“物联云”。英特尔所做的，就是提供整合的开放平台和工具，帮助开发者加速实现物联云。
概括来说可以分为三个主要的方面：
- 让万物数字化，开发更智能的设备和“物”。
- 搭建云平台，通过数据分析和个性化服务创造增值。
- 推动网络和基础设施变革，加速推进“万物智能互联”。
开发支持
面向这三个方面，英特尔提供了一系列的工具，以下为其中的一部分：
- 英特尔Curie Board Support Package（BSP）。基于英特尔Curie模块的开发工具，2016年夏天推出，基于Zephyr内核，包含的功能有USB、JTAG和BLE等，完全可以用于开发一个完整的产品。Curie BSP是完全开放的。
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英特尔IQ软件包。对ODM、OEM、时尚和运动品牌，英特尔提供IQ软件包，包含算法、设备软件、应用和云计算软件，帮助开发先进的功能。英特尔会提供四个IQs——支持安全的Trust IQ，记时间的Time IQ，记录身体动态的Body IQ，还有Social IQ 把手机和穿戴连接起来。Body、Time和Social IQs已经上市，Trust IQ会在2016年晚些时候上市。
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图案匹配引擎（Pattern Matching Engine）。它使得Curie可以传输匹配好的图案信息，而不是像传统的传感器那样，只把原始信息传到另外的电脑上进行处理。
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知识生成器工具套件（Knowledge Builder）。正在试行的一个云端工具包，允许开发者绕开费时的机器学习算法，利用英特尔Curie模块“学习”特定图案并识别相关行为，便捷地为图案匹配引擎进行编程。将于2016年下半年推出。
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英特尔实感技术SDK。给开发商提供很多不同的功能，比如姿态识别、人脸跟踪、3D扫描、场景感知，还有 SLAM。在此之前，RealSense SDK 只支持Windows。英特尔RealSense跨平台API，为纵深相机提供开源的驱动程序，支持Linux、Android、OSX 和 Windows。对于机器人开发社区来说，跨平台API为机器人操作系统ROS提供了交互界面，还可以用于无人机以及将来诞生的更多应用。
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英特尔实感技术机器人开发工具包（Robotics Development Kit，RDK）。包括机器人板和R200相机，是一个交钥匙方案，能很快把模型变为最终产品。
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英特尔实感技术无人机平台（Aero Drone Board）。中间有个 100 针的接口，可以通过板上的FPGA对它进行编程，可以量体裁衣地做出任何你想要的输出。外围设备支持包括SSD存储、LTE 通讯、RealSense视觉。它运转Yocto Linux软件，可以和大量商用的飞行控制器连接。
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英特尔物联网平台。为“物联云”设计的开放的可扩展的参考架构，可以用和这个参考架构兼容的一系列产品来量身打造解决方案。
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标准和互操作性。标准能使所有开发者的开发工具和源代码都兼容，标准化标志着一个产业的成熟与发展。英特尔发展可信分析平台（Trusted Analytics Platform，TAP），为数据科学家开发开源软件包，还和业界合作伙伴一起创建了开放互联基金会（Open Connectivity Foundation），目标就是统一物联网的标准。
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Altera Arria 10，集成FPGA和英特尔至强处理器的解决方案，FPGAs和英特尔处理器封装到一颗芯片里。当用FPGAs来运算一些机器学习的任务时，就像CNN影像识别算法，这些算法能大大提高它的性能。英特尔已经开始为一小部分客户提供这种MCP封装的测试样品。
成果展示
英特尔展示了基于Curie开发的可穿戴设备对武术动作的感知，以及基于RealSense技术开发的ninebot赛格威机器人，它能像变形金刚一样可以变身，拥有包括视觉、语音、移动等激动人心的能力。
此外，英特尔期待着物联网能够帮助健康行业完成转型升级。杨旭邀请了国务院深化医疗改革领导小组专家咨询委员会委员、原总后卫生部副部长傅征少将以及经纶世纪公司CEO余中博士诠释用物联网和大数据/机器学习提高医疗质量的典型运用案例。
经纶世纪利用英特尔开源大数据分析平台TAP，建立慢病风险预测模型。通过大数据处理和分析技术，帮助健康管理机构识别需求用户，并及时提供针对性的健康干预方案。目前，经纶世纪利用TAP，对连续2年、将近31万人群的体检数据进行了处理和分析，初步建立了高血压风险预测模型。
在英特尔的创新技术支持下，我们将不同来源的健康数据整合起来，利用机器学习算法对大规模人群的健康数据进行分析，建立评估模型。我们正与英特尔通力合作，突破传统数据分析工具的局限，充分利用TAP在大数据处理方面的技术优势，实现支持千万量级甚至未来更大规模用户量的健康大数据分析，简化从大数据中挖掘价值的过程，节省开发时间和人力成本，提升基于大数据的个性化健康管理服务体验。
