頻繁收購AI公司 英特爾能否在人工智能時(shí)代扳回一局？

　　英特爾IDF大會(huì )剛結束不久的9月6日，英特爾就在北京召開(kāi)了機器學(xué)習策略的媒體溝通會(huì )。在頻繁的收購AI公司背后，英特爾銷(xiāo)售與市場(chǎng)事業(yè)部副總裁夏樂(lè )蓓與英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強共同闡述了英特爾在人工智能領(lǐng)域的戰略規劃與產(chǎn)品布局。錯失了移動(dòng)時(shí)代機遇的英特爾，在人工智能時(shí)代能否扳回一局?全力押注人工智能，英特爾在產(chǎn)品技術(shù)上有哪些優(yōu)勢和不足?

　　頻繁收購AI公司 補齊人工智能技術(shù)短板

　　2015年12月，英特爾完成了167億美元收購Altera的交易，這成為英特爾歷史上最大金額的收購案。Altera是一家可編程芯片廠(chǎng)商，最大的價(jià)值是FPGA技術(shù)。這是技術(shù)專(zhuān)門(mén)為了解決深度學(xué)習對計算能力的要求而出現的，可同時(shí)進(jìn)行數據并行和任務(wù)并行計算。收購Altera，使得英特爾能夠推出CPU+FPGA的異構方案，更好的適應人工智能時(shí)代的定制化計算。

　　今年4月，英特爾收購了意大利半導體制造商Yogitech，這家公司制造了專(zhuān)為機器人和無(wú)人駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)的芯片。Yogitech芯片能夠通過(guò)感應器和攝像頭收集和處理無(wú)人駕駛汽車(chē)周?chē)沫h(huán)境信息，并用以指導無(wú)人駕駛汽車(chē)的行駛。而在隨后的5月，英特爾又收購了專(zhuān)門(mén)從事計算機視覺(jué)算法的俄羅斯計算機視覺(jué)公司Itseez。這套計算機視覺(jué)算法可以幫助汽車(chē)“看見(jiàn)”并躲開(kāi)路面上的障礙物。英特爾計劃利用Itseez創(chuàng )建汽車(chē)安全系統的物聯(lián)網(wǎng)，如自動(dòng)駕駛，數字安全監控和工業(yè)檢測等等。通過(guò)這兩次收購，英特爾就具備了研發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)芯片的能力。在隨后的7月，英特爾宣布與寶馬、Mobileye聯(lián)合開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)。

　　今年8月，英特爾剛剛以4億美元的價(jià)格收購了一家AI初創(chuàng )企業(yè)Nervana。這家公司研究了深度學(xué)習芯片(Engine芯片)，性?xún)r(jià)比很高，而且處理速度是GPU的10倍。未來(lái)，英特爾可以把Engine芯片整合到英特爾的CPU中，這樣可以以一個(gè)低成本的方法來(lái)實(shí)現人工智能處理的高性能，打造適合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的處理器。而在不就后的9月6日，英特爾突然宣布收購硅谷計算機視覺(jué)技術(shù)公司Movidius。據悉，Movidius自主研發(fā)了全新架構的低功耗視覺(jué)處理器VPU，可以為智能設備增加視覺(jué)功能，包括無(wú)人機、安全攝像頭、VR和AR頭盔。分析認為，英特爾收購了這家企業(yè)，主要是為了利用計算機視覺(jué)、感知運算來(lái)增強RealSense 3D深度攝像頭技術(shù)。通過(guò)收購Nervana與Movidius，英特爾不僅能夠補全在嵌入式端與云端的CPU方案的不足，而且能夠更加游刃有余的整合深度學(xué)習芯片和VPU等芯片。

　　總之，上述一系列的收購，不僅補齊了英特爾在機器學(xué)習領(lǐng)域的短板，同時(shí)也延伸了英特爾處理器的業(yè)務(wù)體系，為以后推出適合未來(lái)人工智能時(shí)代整合型的超級處理器打下了基礎。

　　整合技術(shù)資源 建立人工智能產(chǎn)品矩陣

　　夏樂(lè )蓓稱(chēng)，云計算的大規模擴散，計算本身的成本下降以及萬(wàn)物互聯(lián)產(chǎn)生的海量數據，讓人工智能迎來(lái)新一輪的大爆發(fā)。而英特爾作為芯片領(lǐng)域的廠(chǎng)商，是未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條上的重要一環(huán)。由于這種變化，英特爾目前正在經(jīng)歷著(zhù)一個(gè)非常重大的轉型，在過(guò)去英特爾公司主要是一個(gè)和PC或者融入PC來(lái)開(kāi)展業(yè)務(wù)運營(yíng)的公司，而現在更多的轉向進(jìn)一步充分發(fā)揮云的能力以及全世界幾十億臺互聯(lián)設備的能力的公司。

　　人工智能依賴(lài)于高性能計算，這對英特爾是最大的發(fā)展機遇。所以，英特爾不惜血本收購以上諸多AI公司。不過(guò)，收購意味著(zhù)整合，尤其對英特爾這種技術(shù)性的廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，整合非常關(guān)鍵。

　　夏樂(lè )蓓表示，英特爾最擅長(cháng)的工作就是整個(gè)芯片技術(shù)。英特爾已經(jīng)將Altera的解決方案融入到英特爾產(chǎn)品線(xiàn)當中，通過(guò)Xeon+FPGA技術(shù)，英特爾的至強融核處理器更加節電，靈活性也大大提升。收購Nervana后，英特爾將其帶來(lái)的技術(shù)和英特爾自己的庫，以及現在所執行和制定的標準整合到一起，Nervana的引擎對于整個(gè)至強系列的產(chǎn)品在性能上都有很大提升，而且成本更低。

　　據宋繼強在會(huì )上介紹，通過(guò)收購和整合，英特爾已經(jīng)形成了足以進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域的芯片產(chǎn)品矩陣，包含擁有60核處理器的超級電腦芯片Xeon Phi;針對機器學(xué)習和人工智能領(lǐng)域的服務(wù)器芯片至強融核處理器Xeon+FPGA;針對深度學(xué)習領(lǐng)域的芯片廠(chǎng)商Nervana和Engine芯片;針對消費級市場(chǎng)的傳統處理器Core;面向研究員、創(chuàng )客和機器人開(kāi)發(fā)者的英特爾Euclid開(kāi)發(fā)工具包;面向可穿戴和微型硬件產(chǎn)品的Soc Curie。

　　夏樂(lè )蓓透露，英特爾未來(lái)會(huì )更加傾向于定制化的產(chǎn)品來(lái)服務(wù)于客戶(hù)，但英特爾依然是平臺，就算是定制化也會(huì )以開(kāi)放的標準和環(huán)境為基礎。這是因為英特爾一方面要適應深度學(xué)習的技術(shù)趨勢，另一方面不同的客戶(hù)需求是千差萬(wàn)別的，英特爾又無(wú)法窮盡所有的定制化芯片。業(yè)內人士預計，英特爾未來(lái)很可能會(huì )推出更多的異構化芯片方案，不僅僅是CPU+FPGA，還可能是CPU+DSP、CPU+ASIC。

　　轉型中的挑戰 來(lái)自固有業(yè)務(wù)的威脅和巨頭競爭

　　關(guān)于智能機器的發(fā)展，宋繼強認為，從CT到RT時(shí)代計算機上加入了感知功能，而人工智能技術(shù)讓機器有了認知能力，還有一個(gè)是自主機器的行動(dòng)能力。在智能時(shí)代，機器人和用戶(hù)通過(guò)感知、認知、行動(dòng)聯(lián)系起來(lái)，相互作用，形成一個(gè)良性的循環(huán)。從互聯(lián)、智能、自主三個(gè)發(fā)展階段來(lái)看，目前人類(lèi)還處于智能的階段。在向自主過(guò)渡的階段，整個(gè)行業(yè)的挑戰非常大，因為越來(lái)越多的傳感器進(jìn)入系統，對計算能力的要求非常高，大量的數據是放在設備端還是云端，也是一個(gè)很有爭議的問(wèn)題。

　　從英特爾的角度看，真正的挑戰已不僅僅限于階段的發(fā)展，而在于自身業(yè)務(wù)的轉型和對手競爭。

　　首先，由于PC市場(chǎng)的整體低迷，2015年占英特爾整體收入58.1%的PC芯片業(yè)務(wù)收入下跌了8%。而且，在英特爾收購Yogitech、Itseez進(jìn)軍汽車(chē)芯片行業(yè)，但這個(gè)行業(yè)早已被恩智浦、英飛凌、瑞薩所瓜分。

　　其次，雖然受益于全球服務(wù)器市場(chǎng)增長(cháng)，英特爾占整體收入28.9%的服務(wù)器芯片業(yè)務(wù)收入同比增長(cháng)11%，不過(guò)隨著(zhù)人工智能的到來(lái)，越來(lái)越多的AI服務(wù)器開(kāi)始采用NVIDIA的GPU芯片，雖然英特爾通過(guò)收購增加了AI部分的處理速度，但依然面臨很大壓力。

　　第三，越來(lái)越多的巨頭廠(chǎng)商開(kāi)始加入到定制化芯片的爭奪中來(lái)。例如，谷歌就推出了定制化的芯片TPU，可以更加高效地運行谷歌的深度學(xué)習軟件工程TensorFlow。另外，諸如百度等企業(yè)開(kāi)始用ARM架構芯片搭建大型數據中心，因為可以獲得更低的功耗。

　　總之，英特爾在大半年的轉型中，通過(guò)大規模頻繁地收購，已經(jīng)建立起自己在人工智能尤其是深度學(xué)習領(lǐng)域的產(chǎn)品矩陣。如果整合順利，英特爾在未來(lái)或許已經(jīng)能夠鞏固巨頭的體量。但是面對智能時(shí)代的諸多挑戰，英特爾還要面對激烈的競爭。