巨頭英特爾進(jìn)化：如何推進(jìn)AI新賽道？

　　全力轉向以數據為中心的英特爾，正在加速人工智能的落地。通過(guò)AI、5G、智能邊緣的融合，英特爾進(jìn)入到B端的行業(yè)應用當中，業(yè)務(wù)覆蓋了智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧醫療、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。

　　近日，英特爾推出了一系列的AI軟硬件產(chǎn)品，包括集成AI加速的英特爾第三代至強可擴展處理器、英特爾首個(gè)人工智能優(yōu)化FPGA Stratix 10 NX等；同時(shí)，子公司Mobileye宣布與日本和東南亞地區最大的交通運營(yíng)商之一WILLER達成戰略合作，雙方將在日本及東南亞市場(chǎng)推出自動(dòng)駕駛出租車(chē)（Robotaxi）服務(wù)。

　　毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將加速進(jìn)入工作與生活當中。今年以來(lái)，新冠肺炎疫情成為全球面臨的共同挑戰?！拔！敝杏小皺C”，從醫療救助和生命科學(xué)第一線(xiàn)，到經(jīng)濟和社會(huì )的有序運轉，再到公共服務(wù)、政策制定等各方面，以人工智能為代表的智能科技發(fā)揮愈發(fā)重要的作用。

　　老牌的英特爾在新的轉型中，四面出擊，從收購AI企業(yè)到深入AI應用，重新建立AI生態(tài)。當然，英特爾也將直面英偉達、賽靈思、以及一眾科技巨頭的競爭。

　　建AI生態(tài)：從XPU到量子計算

　　從PC賽道拓展至數據賽道的過(guò)程中，英特爾重新梳理了六大技術(shù)核心能力，來(lái)應對智能化業(yè)務(wù)。英特爾將六大技術(shù)支柱（制程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全、軟件）作為引擎，并把人工智能融入，以CPU+GPU+FPGA+ASIC的全面產(chǎn)品布局，軟硬結合實(shí)現從云到端的智能部署。

　　在此基礎上，英特爾強調的是自身的云、邊、端全棧優(yōu)勢和“XPU”的能力。在人工智能的賽場(chǎng)上，“全?！币渤蔀榱擞⑻貭?、華為等大公司的著(zhù)力點(diǎn)，大家的野心都很大。

　　英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“X代表了很多種處理架構，因為新的市場(chǎng)機會(huì )帶來(lái)的數據種類(lèi)非常不同，傳感器的種類(lèi)不一樣、數據獲得途徑也不一樣，這導致了這些數據肯定不可以用同一種架構，比如用CPU或者CPU+GPU去處理，一定要用異構的方式?！?/p>

　　雖然英特爾生產(chǎn)的是通用芯片，但是通過(guò)異構的排列組合，可以實(shí)現定制化需求。宋繼強就介紹道，比如英特爾旗下Movidius專(zhuān)門(mén)做AI矩陣運算，Habana Labs專(zhuān)門(mén)做矩陣運算的加速，還有FPGA的靈活的架構做稀疏數據處理的加速，再前沿還有神經(jīng)擬態(tài)計算、量子計算，“通過(guò)量子計算怎么樣去提供更高等級高并行度計算能力支持，它對AI也是會(huì )有很強的加速作用，英特爾也在做這一方面的研發(fā)?！?/p>

　　談及全棧，宋繼強表示：“AI公司很多又做算法、做框架，甚至有些做硬件方面的一些定制的優(yōu)化，有些是有硬件專(zhuān)門(mén)的加速器。而英特爾的特點(diǎn)是不只是全棧，既有上面的框架支持，也有底層的性能庫。我們對于A(yíng)I加速的硬件種類(lèi)非常多，不僅擁有唯一一個(gè)能夠在CPU當中植入專(zhuān)門(mén)AI加速的DL Boost技術(shù)，同時(shí)在GPU，FPGA，在專(zhuān)用的ASIC方面都有芯片硬件去支持等等?！?/p>

　　集邦咨詢(xún)分析師姚嘉洋向21世紀經(jīng)濟報道記者分析道：“在數據中心或是云業(yè)務(wù)上，Intel的處理器業(yè)務(wù)不會(huì )輕易受到動(dòng)搖，這在Intel的DCG（數據中心業(yè)務(wù)）營(yíng)收表現上可以看出端倪。但在A(yíng)I運算加速芯片上，Intel仍然會(huì )面臨如GPU、FPGA業(yè)者（如NVIDIA與XILINX）的強力競爭，在這方面，Intel能否有辦法維持自身的AI運算加速芯片的競爭優(yōu)勢，還需要看后續的情況。

　　AI平臺期：“弱AI不弱，強AI不強”

　　目前，英特爾已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行AI應用嘗試。比如，英特爾與南京經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區以及多家生態(tài)合作伙伴打造的南京“未來(lái)科技智慧中心”，通過(guò)共建5G+智慧園區，培育創(chuàng )新生態(tài)；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，英特爾大連工廠(chǎng)需要實(shí)時(shí)、準確地對晶圓進(jìn)行檢測，從而保證產(chǎn)品的良率，通過(guò)基于英特爾的人工智能軟硬件技術(shù)，與純人工檢測方式相比，檢測效率提升了100倍。此外，英特爾的芯片也應用到港口與船舶、機場(chǎng)、鐵路與車(chē)輛、車(chē)隊管理、道路基礎設施等領(lǐng)域中。

　　但是在A(yíng)I落地過(guò)程中，還存在不少的問(wèn)題，英特爾中國區物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官兼首席工程師張宇告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“在垂直行業(yè)包括像零售行業(yè)、工業(yè)制造，還有智能交通、醫療等等，我們看到各個(gè)行業(yè)所面臨的問(wèn)題不一樣，它需要用人工智能不同的算法去解決特定的問(wèn)題，也就是各個(gè)行業(yè)碎片化非常的明顯。這就要求我們在開(kāi)發(fā)人工智能的時(shí)候，需要針對不同的行業(yè)有定制化的開(kāi)發(fā)，這就增加了人工智能應用開(kāi)發(fā)的一些成本，如何降低成本是我們現在看到的各個(gè)行業(yè)面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。

　　另外一個(gè)落地的難點(diǎn)是在于數據，目前我們擁有比較多的數據往往都是基于像人、物在交通領(lǐng)域收集到的數據，像Imagenet上，我們采集到將近四千多萬(wàn)張人和物的一些照片。但是在一些特定的行業(yè)，采集或者處理的數據往往是定制化的。這就是要求我們在一個(gè)有限數據集的情況下，能夠快速生成一些新的適用于某些特定領(lǐng)域、特定應用的一些新的模型?！?/p>

　　總結來(lái)看，如何在使用AI功能時(shí)降低成本，同時(shí)用少量數據模型來(lái)得到訓練結果，是實(shí)踐中的難題。解決這些問(wèn)題，需要AI技術(shù)應用的升級。

　　從AI的整體發(fā)展來(lái)看，在宋繼強認為，從深度學(xué)習發(fā)展的曲線(xiàn)來(lái)看，現在確實(shí)進(jìn)入了平臺期。這意味著(zhù)AI也隨之進(jìn)入平臺期。

　　宋繼強解析道：“人工智能在弱人工智能這個(gè)領(lǐng)域是不弱的，當你把人工智能應用領(lǐng)域收窄，可以找到方法把這件事情做好。但是如果想讓它做到通用，就是學(xué)界或者是產(chǎn)業(yè)界通常認為的強人工智能，這一能力是不強的，因為它的跨領(lǐng)域遷移能力還沒(méi)有那么強，并且去對抗一些數據的攻擊也沒(méi)有那么強。在整個(gè)學(xué)術(shù)界或者產(chǎn)業(yè)界現在的發(fā)展趨勢來(lái)看，人工智能正在由2.0階段向3.0階段遷移，2.0階段是基于數據驅動(dòng)的，通過(guò)大量可標注的數據訓練出深度學(xué)習的模型，來(lái)幫助我們完成一些具體領(lǐng)域的任務(wù)?！?/p>

　　在他看來(lái)，往3.0遷移，要把人工智能發(fā)展的更為全面，第一它要能夠可以解釋?zhuān)诙嵘斯ぶ悄芾蒙倭繑祿掷m學(xué)習的能力。

　?。ㄗ髡撸耗哂昵?nbsp;編輯：張偉賢）