人工智能是什么？如果你只是把它與深度學習、智能機器人劃等號，那就大錯特錯了。人工智能的范疇非常廣闊，深度學習、機器學習、智能機器人、語音/語意識別、圖像識別，亦或者FPGA、GPU、VPU等等軟硬件，都只是人工智能生態(tài)中的一個環(huán)節(jié)，想要面面俱到的把其中的細節(jié)都照顧到，可以說是很難完成的任務。
因此，每一個涉足人工智能領域的公司，大都只鉆研其中的一兩個領域，比如在語音/語意識別技術上頗有建樹的科大訊飛。
不過對于英特爾這家在人工智能領域頗有“野心”的公司來說，只專注于一兩個領域，顯然無法在這個未來數(shù)十年里大熱的行業(yè)中充分施展拳腳。而事實上，英特爾也在通過技術積累，構建著自己獨有的AI生態(tài)體系。
“深化供給側結構性改革。建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系，必須把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上……加快建設制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合……培育新增長點、形成新動能。”是習近平十九大會議報告中的一段話。
過去30年，中國經(jīng)濟發(fā)展速度讓世界震驚，實體經(jīng)濟功不可沒。
然而，中國傳統(tǒng)實體經(jīng)濟雖然具有規(guī)模化、低人力成本等優(yōu)勢，卻在根本上存在著缺乏技術的軟肋。隨著人力成本、物力成本、不動產(chǎn)成本的不斷增長，傳統(tǒng)實體經(jīng)濟臃腫的生產(chǎn)、制造體系弊端頻現(xiàn)，必然會受到輕量化、省去中間環(huán)節(jié)的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的沖擊。
因此，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的熱潮并非是其比實體經(jīng)濟更強大，而是在過去十數(shù)年里，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟抓住了實體經(jīng)濟的軟肋。那么當修復這根軟肋之后，做為國家命脈的實體經(jīng)濟將如何發(fā)展呢？答案不言而喻。
近些年，上至政府政策、國有大中型企業(yè)改革，下至零售業(yè)、物流業(yè)、快消業(yè)轉型，智慧制造、數(shù)字化轉型都已成為主旋律，實體經(jīng)濟在這場智慧化大潮中受益匪淺。同時，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合，也將促使實體經(jīng)濟從單純的規(guī)模化、與低人力成本中走出來，進入到現(xiàn)代化、高科技化的新型實體經(jīng)濟階段。而英特爾，已經(jīng)在為這樣的未來做好了準備。
·三大硬件生態(tài)
隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，數(shù)據(jù)也將進入洪流時代。
如今，每個互聯(lián)網(wǎng)用戶每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約為1.5個GB。而智慧醫(yī)院產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量每天將超過3000GB，每臺自動駕駛汽車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將超過4000GB，每家智慧工廠每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將超過1000000GB。
面對如此龐大的數(shù)據(jù)吞吐量，硬件平臺算力將面臨嚴峻挑戰(zhàn)。
在數(shù)據(jù)吞吐量更為龐大的AI領域，英特爾將硬件平臺的構成分為了兩大塊，以應對不同應用環(huán)境下的數(shù)據(jù)計算：
其一，是面對大數(shù)據(jù)量計算的數(shù)據(jù)中心應用環(huán)境。其中包括首次采用網(wǎng)狀環(huán)形架構的英特爾至強可擴展處理器，英特爾至強融核處理器處理器，同時還包括適用于為人工智能加速的ARRIA10FPGA，以及英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。
英特爾AI硬件體系
其二，是邊緣化的細分領域應用。包括酷睿與凌動，Iris銳炬核顯，同時也包括視覺計算平臺MovidiusVPU以及語音計算平臺英特爾GNA。
在英特爾的AI硬件生態(tài)體系中，至強是極其重要的一環(huán)。至強可擴展處理器鉑金8180單顆處理器能夠在SGEMM上實現(xiàn)3570GFlops浮點運算能力，有效提升上一代人工智能工作負載性能，單機性能提升倍數(shù)為推理吞吐量提升的4.2倍，訓練吞吐量提升2.2倍。目前，已經(jīng)有多家合作伙伴通過至強鉑金、白金可擴展處理器，與傲騰固態(tài)硬盤以及其它軟硬件組合，通過與大數(shù)據(jù)平臺相結合，搭建出高效化的AI平臺。
除了三大硬件平臺之外，英特爾所擅長的存儲，如傲騰固態(tài)硬盤；以及網(wǎng)絡，如5G技術，也同樣是構成英特爾AI生態(tài)的基礎硬件體系。
·庫與框架
以自身最擅長的硬件平臺為基礎，去構建AI生態(tài)，是英特爾在人工智能領域的戰(zhàn)略方向，然而單憑硬件自然很難構建起完整的生態(tài)體系，因此在硬件基礎之上，英特爾還為AI領域的開發(fā)者們提供了強大的軟件支持。
從底層硬件到庫、框架軟件為開發(fā)者提供全方位支持
其中包括英特爾發(fā)行版的Python庫、英特爾數(shù)據(jù)分析加速庫（DAAL）、英特爾NervanaGraph等等。
此外，英特爾還針對各類常用框架進行了優(yōu)化，如Torch、Caffe、Caffe（2）、TensorFlow、Neon、CNTK等。
其中，年底即將面世的NervanaGraph能夠在不同的深度學習框架支撐下，完成對不同人工智能場景的計算，從而帶來更高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行解決方案。
·平臺方案與技術落地
對于普通大眾來說，英特爾最為人所熟知的是處理器。不過這已經(jīng)成為了歷史，如今的英特爾，芯片業(yè)務雖然是極其重要的構成，但并不是唯一。除了硬件之外，英特爾在云、5G通信、視覺計算等方面，也有著突破性成果。
將這些技術運用到人工智能領域，為人工智能行業(yè)的開發(fā)者們提供基于這些技術打造的平臺化技術，是英特爾AI生態(tài)體系中同樣重要的一個環(huán)節(jié)。
其實，以平臺化的解決方案幫助開發(fā)者減少開發(fā)成本、提高開發(fā)效率，是英特爾始終在做的事情。比如此前面向智能穿戴設備的Curie平臺，它就是集成了英特爾Quark系統(tǒng)芯片、藍牙、低功耗無線電、傳感器、充電電池，還有圖案匹配引擎的平臺化解決方案。另外在無人機領域、智能機器人領域，英特爾也都推出過相應的平臺化解決方案。
因此，在未來數(shù)十年大熱的人工智能領域里推動平臺化解決方案，對于英特爾來說自然是輕車熟路的事情。同時這也將幫助開發(fā)者們提高效率、降低成本。
人工智能發(fā)展離不開云計算支持，英特爾Nervana云正是為此而生；
深度學習是人工智能現(xiàn)階段發(fā)展中應用最普遍的技術，英特爾為此打造了NervanaDLStudio，從深度學習框架導入、構建、再到訓練、以及部署，NervanaDLStudio幫助縮短開發(fā)周期、加速解決方案構建速度。
英特爾NervanaDLStudio幫助縮短開發(fā)周期、加速解決方案構建速度
此外，英特爾在視覺計算方面，近些年來也是成績斐然。前有RealSense實感技術應用在智能機器人、無人機上，如今也有針對人工智能領域的計算機視覺SDK提供、同時還有Movidius神經(jīng)計算棒這樣的產(chǎn)品。
英特爾Movidius神經(jīng)計算棒
從最基礎的硬件平臺，到庫與框架軟件平臺，再到集成化的各類平臺級解決方案，英特爾在人工智能領域構建了龐大的技術生態(tài)系統(tǒng)，這些技術生態(tài)系統(tǒng)最終會落地到哪些領域呢？
目前，人工智能已經(jīng)在個人、醫(yī)療、金融、零售、政府、能源、交通、工業(yè)以及其它諸多領域取得了重大進展和成就。
智能機器人、精準醫(yī)療、金融欺詐檢測、國防、智能電網(wǎng)、無人駕駛、工廠自動化、教育、游戲、體育等諸多應用已經(jīng)實現(xiàn)落地，并且對實體經(jīng)濟發(fā)展帶來了更好的促進。
·結語
英特爾憑借完善的人工智能生態(tài)，業(yè)已實現(xiàn)多方合作，投入人工智能硬件平臺與配套軟件工具，供相關領域開展深度學習、機器學習等人工智能核心算法的研發(fā)與應用。
人工智能的發(fā)展，將為各行各業(yè)賦予智能化、高效化解決方案，而相對落后的實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，也將因此而受益。在推動人工智能發(fā)展的道路上，離不開像英特爾、微軟、谷歌等等這樣的公司，他們將為世界人工智能相關領域、技術的發(fā)展，帶來最強動力。
