IoTビジョンの変革を推進

広範なポートフォリオでコンピュータビジョン市場に変革を起こすインテル

インテルは、IoTコンピュータビジョンに関する記者説明会を開催。「IoTビジョンの変革を推進」と題し、同社が注力するコンピュータビジョン市場の動向、そして同市場に対するインテルの優位性について説明した。

公開 2018年09月25日 09時00分

更新 2018年09月25日 10時14分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

印刷する連載新着通知を受け取る Googleで優先するソースとして追加

　インテルは2018年9月11日、IoTコンピュータビジョンに関する記者説明会を開催。米Intel IoT事業本部（IOTG）バイスプレジデントのJonathan Ballon（ジョナサン・バロン）氏が「IoTビジョンの変革を推進」と題し、同社が注力するコンピュータビジョン市場の動向、そして同市場に対するインテルの優位性について語った。

Intel IoT事業本部バイスプレジデントのJonathan Ballon（ジョナサン・バロン）氏

　まず、コンピュータビジョン市場に関しては、ここ数年のAI（特にディープラーニング）の盛り上がりを受けて急伸しており、2023年までに173億8000万米ドルに到達するという。またディープラーニング自体の市場も2025年には350億米ドル規模になると見込まれ、動画解析に関する市場も2022年までに111億7000万米ドルになるとみられている。

コンピュータビジョン市場の隆盛（出典：インテル）

　こうしたコンピュータビジョンおよびそれに関連する市場の急成長を後押ししている要因について、バロン氏は「カメラ分野のアナログからデジタルへの移行とカメラのネットワーク化によって、動画像をデータとして扱るようになったことが挙げられる。さらに、セキュリティやスマートシティーの成長がコンピュータビジョン市場を後押ししている」と語る。また、カメラによる映像に関しては、コネクテッド、インテリジェント、自律と進化を遂げ、「コンピュータビジョンとAI技術によって、小売、製造、輸送、スマートシティー、医療といったあらゆる業界への応用が進み、そこで多くの付加価値が生み出されつつある」（バロン氏）という。

あらゆる業界で付加価値を生み出すコンピュータビジョンとAI技術（出典：インテル）

◎「組み込みAI」関連記事～活用事例、課題、メリット、動向～など

&raquo 本気で「AIマーケット」を狙う半導体ベンダー

&raquo インテルとAIとFPGAの関係、「組み込みAI」普及の施策

&raquo ET2017にみる「組み込みAI」への遠い道のり

&raquo 組み込みAIを加速させるARMの画像処理プロセッサ

&raquo 稼働中の産業機器にAIを「追加」で実装、組み込みAIを実現

⇒ 新着記事をチェックする

コンピュータビジョン市場でインテルが強みを発揮できる理由とは

　では、なぜインテルがコンピュータビジョン市場に注力するのか。その理由についてバロン氏は「今後はクラウドやデータセンターの外側、あるいはオンプレミスでのAI活用が進むものと考えられる。IoT活用においてネットワークの制約がボトルネックとなる中、コンピュータビジョンの学習と推論は現場、つまりエッジで行われるようになり、分散型コンピュータアーキテクチャへと移行し、ワークロード処理の最適化が行われるようになる」と述べる。

　この分散型コンピュータアーキテクチャへの移行において、デバイス（カメラ）からクラウドまで幅広い製品ポートフォリオを展開するのがインテルであり、コンピュータビジョン市場で強力なポジションを確立できる立場にあるという。

インテルビジョンプロダクトについて（出典：インテル）

　具体的には、インテルビジョンプロダクトとして、インテルのCPU製品群（Xeon、Core i、Atomなど）、そしてアクセラレータとして旧Altera（アルテラ）のFPGAおよびMovidius（モビディウス）のVPUをラインアップ。また、「ハードウェアだけでなくソフトウェアも重要だ」（バロン氏）とし、コンピュータビジョン開発向けのオープンソースソフトウェア「OpenVINO（Open Visual Inference＆Neural Network Optimization）ツールキット」も展開する。

　このOpenVINOツールキットは、「TensorFlow」「MXNet」「Caffe」などのソフトウェアフレームワークをサポートし、エッジにおいてコンピュータビジョンおよびディープラーニング用の推論アプリケーションを迅速に開発できるよう設計されている。バロン氏は「GPUだけがAIの理想的なアーキテクチャかというとそうではない」と述べ、スケーラブルなハードウェアとソフトウェアで構成されたポートフォリオの重要を説く。また説明会では、インテルビジョンプロダクトによって開発されたディープラーニングの推論性能に関するデータを示し、優位性をアピールした。

ディープラーニングの推論性能について（出典：インテル）

　現在、OpenVINOツールキットはオープンソースソフトウェアとして提供されており、既に海外ではGE HealthcareやAgent Vi（Agent Video Intelligence）などで採用され、「スピード、パフォーマンス、生産性において高い評価を得ている」（バロン氏）。インテルは今後もOpenVINOツールキットの開発を継続し、機能をさらに発展させていく考えだという。