探索智能化遠(yuǎn)程控制的未來(lái) 一 貝銳向日葵與 OpenVINO? 共啟技術(shù)革新

在當(dāng)今數(shù)字化快速發(fā)展的背景下，遠(yuǎn)程控制技術(shù)使得企業(yè)能夠跨地域管理和控制設(shè)備，優(yōu)化資源配置，提高操作效率，并在一定程度上降低了運(yùn)營(yíng)成本。尤其是近幾年來(lái)，遠(yuǎn)程工作和遠(yuǎn)程技術(shù)支持的需求顯著增加，遠(yuǎn)程控制技術(shù)的重要性更是日益凸顯。

然而，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)展，遠(yuǎn)程控制技術(shù)也面臨著一系列挑戰(zhàn)，如安全性問(wèn)題、數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實(shí)時(shí)性、以及跨平臺(tái)兼容性等。在安全性方面，如何確保遠(yuǎn)程傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)不被非法截取或篡改是一大挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)傳輸效率方面，如何實(shí)現(xiàn)低延遲和高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸也是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。此外，隨著終端設(shè)備種類(lèi)的增多，如何保持軟件在不同操作系統(tǒng)和硬件平臺(tái)上都能穩(wěn)定運(yùn)行，同樣考驗(yàn)著遠(yuǎn)程控制技術(shù)的適應(yīng)性和靈活性。

貝銳向日葵與英特爾的合作，正是在這樣的背景下展開(kāi)的。通過(guò)利用英特爾的開(kāi)源AI工具套件OpenVINO?，貝銳向日葵在遠(yuǎn)程控制領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了圖像的實(shí)時(shí)識(shí)別和深度分析，顯著提升了遠(yuǎn)程操作的精確度和響應(yīng)速度，讓遠(yuǎn)程過(guò)程可以智能回溯，提升工作效率、解放生產(chǎn)力，為用戶(hù)提供了更加智能化和高效化的服務(wù)體驗(yàn)。

OpenVINO?是英特爾推出的針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化、推理加速以及快速部署的開(kāi)源工具套件。利用OpenVINO?工具套件，貝銳向日葵在其遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了

基于深度學(xué)習(xí)的遠(yuǎn)程圖像實(shí)時(shí)識(shí)別優(yōu)化與推理加速。OpenVINO?提供了一系列的模型優(yōu)化工具，可以有效減小遠(yuǎn)程圖像識(shí)別與分析中使用到的深度學(xué)習(xí)模型的尺寸，并加快推理速度，從而更有效地實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)控圖像的識(shí)別和實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)檢測(cè)關(guān)鍵遠(yuǎn)程操作。遠(yuǎn)程工作結(jié)束后，自動(dòng)生成每次遠(yuǎn)控工作的內(nèi)容回溯報(bào)告，從而有效優(yōu)化遠(yuǎn)控管理。

模型跨平臺(tái)的快速部署，以及推理負(fù)載的無(wú)縫切換。通過(guò)OpenVINO?具有的“一次編寫(xiě)，任意部署”的特點(diǎn)，多個(gè)深度學(xué)習(xí)模型可以很方便地部署在不同硬件設(shè)備上，并可以在不同的設(shè)備上快速地進(jìn)行推理負(fù)載的切換。貝銳向日葵的遠(yuǎn)程圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)模型可以運(yùn)行在英特爾酷睿Ultra平臺(tái)中的神經(jīng)處理單元（NPU），這不僅減輕了主CPU的負(fù)擔(dān)，還降低了整體系統(tǒng)的功耗。光學(xué)字符識(shí)別（OCR）模型可以運(yùn)行在英特爾酷睿Ultra處理器的集成顯卡CPU上，提供高速實(shí)時(shí)的字符識(shí)別能力。

更快速更省力的軟件開(kāi)發(fā)。目前，OpenVINO?已經(jīng)同時(shí)支持英特爾?架構(gòu)以及ARM架構(gòu)的CPU作為運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型推理的硬件，同時(shí)，也支持英特爾的集成顯卡、獨(dú)立顯卡、以及NPU、FPGA上的模型部署。由于這種跨平臺(tái)多架構(gòu)硬件設(shè)備的支持，貝銳向日葵也可以利用OpenVINO?縮短遠(yuǎn)程操控軟件在跨平臺(tái)上的開(kāi)發(fā)時(shí)間，同時(shí)大大減少了開(kāi)發(fā)的工作量。

貝銳向日葵攜手OpenVINO?工具套件以及英特爾新一代酷睿Ultra處理器，這種軟硬件協(xié)同的方法將遠(yuǎn)程連接進(jìn)一步專(zhuān)業(yè)化，為更多企業(yè)級(jí)用戶(hù)帶來(lái)更加便捷、高效、智能的遠(yuǎn)程控制解決方案。

基于OpenVINO?的遠(yuǎn)程圖像識(shí)別與

分析的優(yōu)化與推理加速

貝銳向日葵的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)中，圖像識(shí)別功能是提高遠(yuǎn)程操作精確性和效率的關(guān)鍵技術(shù)，其遠(yuǎn)程控制中使用OpenVINO?加速推理的流程如下圖所示，通過(guò)一系列的系統(tǒng)化步驟展開(kāi)。

通過(guò)利用英特爾的OpenVINO?工具套件，貝銳向日葵能夠顯著優(yōu)化其遠(yuǎn)程圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)和光學(xué)字符識(shí)別（OCR）模型。

當(dāng)Sunlogin客戶(hù)端（控制端）發(fā)起一個(gè)遠(yuǎn)程控制請(qǐng)求時(shí)，首先會(huì)在成功驗(yàn)證后與Sunlogin遠(yuǎn)端（被控制端）建立連接。連接建立后，Sunlogin客戶(hù)端會(huì)由OpenVINO?提供的設(shè)備查詢(xún)功能，查詢(xún)OpenVINO?以獲取可用設(shè)備列表，選擇最佳設(shè)備。然后初始化OpenVINO?模塊，并加載Sunlogin預(yù)先訓(xùn)練好的的深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行模型編譯。OpenVINO?專(zhuān)為加速深度學(xué)習(xí)模型的推理和部署而設(shè)計(jì)，因此，在模型加載和編譯的過(guò)程中，可以利用OpenVINO?提供的模型優(yōu)化工具進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換，從而可顯著減小模型大小，同時(shí)在之后的推理中提升推理速度。

當(dāng)來(lái)自被控端的視頻流被接收時(shí)，它會(huì)被解碼并轉(zhuǎn)換為JPG圖像。這些圖像隨后被預(yù)處理以適應(yīng)推理任務(wù)。預(yù)處理后的圖像被發(fā)送到OpenVINO?模塊進(jìn)行加速推理。在這里，目標(biāo)檢測(cè)模型的推理加速可使該模型能夠更快地識(shí)別遠(yuǎn)程視頻流中的關(guān)鍵對(duì)象，而OCR模型則能更迅速準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換圖像中的文字信息。這樣的技術(shù)進(jìn)步不僅提高了遠(yuǎn)程操作的響應(yīng)速度，也優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理過(guò)程，從而增強(qiáng)了整體的系統(tǒng)性能和用戶(hù)體驗(yàn)。因此，這一步可以高效地執(zhí)行推理任務(wù)所需的計(jì)算。

OpenVINO?的另一個(gè)重要特點(diǎn)是其支持跨平臺(tái)的模型部署能力，無(wú)需重寫(xiě)大量代碼，可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的無(wú)縫遷移，特別是針對(duì)新一代酷睿Ultra處理器中的NPU（神經(jīng)處理單元）的支持。在這里，貝銳向日葵可以將輕松將這些優(yōu)化過(guò)的深度學(xué)習(xí)模型部署到不同的硬件上。特別是，目標(biāo)檢測(cè)模型可以部署在NPU上運(yùn)行，這樣做可以利用NPU的高效能低功耗特性，實(shí)現(xiàn)更高效的實(shí)時(shí)推理，同時(shí)大大降低了系統(tǒng)的總體能耗。同時(shí)，OCR模型則部署在CPU上，利用其高性能的特點(diǎn)來(lái)處理大量的圖像數(shù)據(jù)。同時(shí)，酷睿Ultra處理器中攜帶的集成顯卡iGPU其強(qiáng)大的圖形渲染能力，還可以為遠(yuǎn)程控制操作提供更加高清的圖像畫(huà)質(zhì)，方便IT人員進(jìn)行更為精準(zhǔn)的遠(yuǎn)程操控。這種硬件的優(yōu)化部署不僅提高了遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的性能，也使得系統(tǒng)能夠在保持高效率的同時(shí)，降低能耗和成本，更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。

推理完成后，OpenVINO?提供了一組目標(biāo)檢測(cè)及OCR字符識(shí)別后的結(jié)果，然后Sunlogin客戶(hù)端使用OpenCV的dnn模塊對(duì)結(jié)果集進(jìn)行后處理，以提取最優(yōu)結(jié)果。以上整個(gè)過(guò)程展示了如何將強(qiáng)大的AI工具如OpenVINO?工具套件集成到現(xiàn)有的遠(yuǎn)程控制軟件中，通過(guò)使用優(yōu)化的模型進(jìn)行更快、更高效的推理，從而改善遠(yuǎn)程操作的整體用戶(hù)體驗(yàn)。

異構(gòu)架構(gòu)支持，開(kāi)發(fā)省時(shí)省力

OpenVINO支持包括英特爾X86和ARM在內(nèi)的多種CPU架構(gòu)，這為開(kāi)發(fā)人員提供了極大的靈活性和便利。異構(gòu)架構(gòu)的支持意味著開(kāi)發(fā)者可以編寫(xiě)一次代碼，然后將其部署到多種硬件平臺(tái)上，無(wú)論是在個(gè)人電腦、服務(wù)器還是移動(dòng)設(shè)備上。這種能力不僅簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程，也使得貝銳向日葵可以輕松適應(yīng)各種硬件環(huán)境，保證軟件的廣泛兼容性和高效性。此外，這種支持也使得貝銳向日葵能夠更好地利用不同設(shè)備的特定硬件加速功能，進(jìn)一步提高其產(chǎn)品的性能和效率。

通過(guò)引入AI技術(shù)，貝銳向日葵的遠(yuǎn)程控制解決方案能夠在多個(gè)行業(yè)中找到應(yīng)用，如信息科技、智能制造和醫(yī)療等領(lǐng)域。AI的加入使得遠(yuǎn)程控制更加精準(zhǔn)，能夠?qū)崟r(shí)分析和處理大量數(shù)據(jù)，提供更加詳細(xì)和準(zhǔn)確的控制反饋，極大地提升了操作的便捷性和安全性。例如，在智能制造行業(yè)中，通過(guò)遠(yuǎn)程控制技術(shù)，操作員可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，大幅提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

貝銳向日葵與包括OpenVINO?工具套件、酷睿Ultra處理器在內(nèi)的英特爾的軟硬件合作不僅限于當(dāng)前的成果，雙方將繼續(xù)深化合作，探索更多AI應(yīng)用的可能性，以推動(dòng)遠(yuǎn)程控制技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和創(chuàng)新。