汇整全产品AIOT软体布局，英特尔推出边运算软体集散中心网站
若要取得各种软体开发的相关资源，英特尔原本就设立了专属网站Intel Developer Zone，目前针对IoT、AI等类别的应用，都已设立了专区。
而在IoT的部份，目前区分为两大部分，一个是云端硬体部署测试平台Intel DevCloud for the Edge，在2019年11月举行的Intel AI Summit大会推出，另一个则是今年6月悄悄登场的边缘运算软体专区Intel Edge Software Hub。
针对多种边缘运算应用场景，提供多种预先验证的容器化套件
Edge Software Hub如今之所以受到瞩目，主要是因为他们在9月23日举行的Intel Industrial Summit大会，发表研发代号为Elkhart Lake的处理器Atom x6000E系列、Pentium与Celeron的N系列与J系列，以及采用Tiger Lake微架构的第11代Core通用嵌入型处理器，同时也开始积极主推这套软体资源共享平台，一周后，在台举行的2020英特尔边缘运算媒体暨分析师说明会当中，他们也特别提及Edge Software Hub。
一周后，在台举行的2020英特尔边缘运算媒体暨分析师说明会当中，他们也特别提及Edge Software Hub。
在这个网站当中，不仅有开发工具Intel Distribution of OpenVINO Toolkit，也提供Edge系列软体套件，可针对不同产业的专属应用需求，目前有Converged Edge Insights（搭配MEC与5G网路的IoT应用）、Edge Insights for Vision（电脑视觉）、Edge Controls for Industrial（将固定功能的工业控制系统转型为软体定义方案）、Edge Insights for Industrial（产品品质、预测性分析、工业自动化），以及Edge Insights for Retail。
英特尔表示，上述这些都是经过最佳化调校、容器化的软体套件，而能促成状态感测、视觉辨识、自动化处理等种种变换型的边缘运算应用，可协助业者与开发人员更快推出相关产品，并且提供更强大的效果。
不过，Edge Software Hub的出现，也经历了一些过程，英特尔公司亚太区物联网事业部平台行销经理张沛哲表示，他们过去三年推广OpenVINO时，学到很多事情，今年5月推出Intel Edge Software Hub，希望提供一站式的边缘运算软体集散中心，解决方案的开发者可以连到这个网站，就能拿到针对英特尔最新平台优化的软体，这当中也提供一些除错工具协助应用程式的设计。
除此之外，有些系统整合厂商也有发展整体解决方案的需求，张沛哲提到，在Intel Edge Software Hub里面，也提供不同的软体套件，而在这个网站，可以看到Edge Insights for Industrial、Edge Control for Industrial，都是针对工业4.0专属的套装软体，同时，也有Edge Insights for Retail，是为了零售业而提供的软体套件，针对视觉运算、AI推论处理的部份，也提供专门的套件，未来英特尔还会提供更多的套件，让开发人员、开发厂商或系统整合厂商使用。
展示5G网路环境下的同步生产作业原型
在Intel Industrial Summit期间，英特尔透过影片展示了他们设计的5G原型系统，展示工业级、无线的时间敏感网路（Time Sensitive Networking，TSN），而TSN和时间协调运算（Time Coordinated Computing，TCC）技术，正是上述Elkhart Lake与Tiger Lake处理器所强调的新增特色，支援即时、可靠的工业运算应用。
本场展示提供1微秒以内的同步处理精准度，可支援关键的流量处理时间延迟度需求──在两个端点之间的反应时间，可达到4毫秒以内，而且能在流程中的每个环节实施服务品质控管（QoS），于是，在混合网路流量环境下，可确保TSN效能。
为何要有这样的示范？英特尔表示，传统机台都是单打独斗，一个设备只做一件事情，而英特尔展示的是多机台的协作，以汽车制造为例，在输送带的车体上，机器手臂若要进行焊接，需跟著车体的位置移动，随时调整焊接的位置（车子在动，机器手臂也在动），也就是在两个运动控制之间，必须做到非常精准的同步。
在英特尔的展示当中，设置了两个远端设备，各搭配一台控制器，两个远端设备之间是透过5G网路来进行通讯，而且，两边也都有一台TSN交换器，把5G讯号转换成TSN的有线讯号，然后再传送至这两台控制器。
其中一台控制器搭配第11代Core处理器，另一台则是Atom x6000E处理器，这两台控制器底下各连接一个马达驱动器、控制一个齿轮的转轴。而英特尔也在齿轮的一边设置了雷射光发射器，将光线投射至另一边的齿轮上，以此验证两边的齿轮转动是否同步，若是、两边的转轴是完全密合的，雷射光无法穿透到另一边，反之，就会看到雷射光穿透，代表出现两边转轴不密合、不同步的状况。
例如，一边齿轮的突出刚好符合另一边齿轮的凹洞，此时，雷射光就不会穿透，但如果两边没做好同步，就很容易忽快忽慢，导致雷射光会发生穿透过去的状况。
除此之外，英特尔又在这个环境当中，特别加上了AI人脸辨识的应用，他们在另一个环境架设了网路摄影机，将视讯画面连接到TSN交换器，以模拟网路同时有大量封包传送的情境。他们想以此突显，即使在有其他大型运算流量的干扰下， 透过5G、TSN等网路传送的这种即时讯号封包，不会受到影响。
而基于这样的应用方式，英特尔认为，英特尔Atom x6000E与第11代Core处理器可提供更强大的运算能力，对于影像运算、AI处理，也都有很大的改善，另外，它们也支援最新工业应用的特色。像是TSN、TCC，以及工业领域日益受到重视的功能安全（Functional Safety）。
透过TSN的运用，我们可以实现5G无缝而全面的即时控制，例如，在医疗领域，我们可以从远端进行达文西手术。另外，这样的架构也能增加IT与OT网路之间的整合。
在传统的工业环境里面，传送IT资讯与OT讯号的网路是分开的，而在OT环境当中，底层的律动控制或机器手臂控制都在封闭网路下进行，以免受到干扰；若能透运用TSN，就可以把这两种网路技术直接统合在TSN身上，在同个网路上，也就可以兼容多种网路协定，此时，网路频宽不仅增大，能具有时间确定的、同步的特性，而不需要布建多种网路的环境，进而节省成本。
而在软体的配置上，英特尔表示，若搭配英特尔提供的Edge Control for Industrial平台，可以更容易实现IT与OT的整合，提升产品使用的弹性、可用性、可靠性，并且能节省整体营运资本支出。
除了用齿轮来印证可同步进行制造流程，英特尔另一个提出的例子是无人搬运车，能让搬运车到达输送带的时间跟输送带能够产出物品的时间，两者完美匹配，而不会发生搬运车在一旁处于等待的闲置状态，可提升整体利用率。
关于网路环境的应用，不论是5G或是Wi-Fi路，要用到TSN，才能支援决断性时间（deterministic time）的特性，英特尔强调，工业网路环境并不是连线速度够快、频宽够大就好，还要很确定的时间，而不能忽快忽慢，增加生产的不确定性。以5G网路而言，里面有个规范是URLLC（超可靠低延迟通信），支援deterministic time，若是Wi-Fi，则需要搭配TSN，即可支援决断性时间网路。
而在软体的搭配上，英特尔在此运用Edge Insights for Industrial和Edge Control for Industrial，前者可用来执行影像与非影像资料的采集、分析、运算、储存、通讯，后者支援即时与TSN的控制。
介绍连续型制造与离散型制造的应用
在2020英特尔边缘运算媒体暨分析师说明会，以另一支影片展示他们用于制造业的软体应用，当中区分为连续型制造与离散型制造等两种情境。
以连续型制造的场景为例，最大的挑战在于如何确保工厂内部的控制系统，不会因为任何异常而中断。像是石化、饮料、食品或是医疗等产业的制程是连续、不可中断的，若在某个环节发生故障，系统需要关机、重新设定，将会导致很大的损失。
而英特尔展示的作法是运用超融合系统（Hyper Converged System），以及Edge Control for Industrial的软体套件，若企业临时要把当中的某个运算节点下架，来进行维护，原本在节点执行的应用程式，会自动移转到另一个可执行的节点，以便继续运作；若因为意外而导致运算节点离线，这些工作也会自动切换到可用的运算节点，避免产生服务中断的情况。
在离散型制造的部份，像是汽车制造、手机或3C产品加工等生产环境，业者面临的主要挑战在于，如何生产得更快、具备更高的生产效能、产量要倍增、增加生产准确性与产品品质，因此他们的制程要很聪明、灵活、可根据外在环境不同而进行调整。英特尔在此展示的例子是机器手臂结合视觉辨识的物件抓取，当一个六面的立方体被一支机器手臂掷出、放在输送带上移动，即便物体发生不规则的滚动，所在的位置与本身的角度都处于不规则的状态下，但机器人还是可以即时侦测到物体所在位置并进行判读，而且跟随得很紧，做到精准抓取，反应时间可达到两毫秒。
相较于传统机器手臂的功能都是固定，现在结合视觉辨识与终端控制软体的机器手臂，可随时根据定义好的物件来进行追踪，而能够将其用在高度不确定、且需即时控制的环境里面，对于汽车制造这类产业的生产制造流程很有益。因为，对制造业而言，越来越常面临「少量」「多样」的产品，因此会需要具备这样快速、动态的调整能力。
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