巨头英特尔进化：如何推进AI新赛道？

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　　来源：21世纪经济报道

　　原标题：巨头英特尔进化：如何推进AI新赛道？

　　全力转向以数据为中心的英特尔，正在加速人工智能的落地。通过AI、5G、智能边缘的融合，英特尔进入到B端的行业应用当中，业务覆盖了智慧城市、工业互联网、智慧医疗、自动驾驶等多个领域。

　　近日，英特尔推出了一系列的AI软硬件产品，包括集成AI加速的英特尔第三代至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能优化FPGA Stratix 10 NX等；同时，子公司Mobileye宣布与日本和东南亚地区最大的交通运营商之一WILLER达成战略合作，双方将在日本及东南亚市场推出自动驾驶出租车（Robotaxi）服务。

　　毫无疑问，人工智能将加速进入工作与生活当中。今年以来，新冠肺炎疫情成为全球面临的共同挑战。“危”中有“机”，从医疗救助和生命科学第一线，到经济和社会的有序运转，再到公共服务、政策制定等各方面，以人工智能为代表的智能科技发挥愈发重要的作用。

　　老牌的英特尔在新的转型中，四面出击，从收购AI企业到深入AI应用，重新建立AI生态。当然，英特尔也将直面英伟达、赛灵思、以及一众科技巨头的竞争。

　　建AI生态：从XPU到量子计算

　　从PC赛道拓展至数据赛道的过程中，英特尔重新梳理了六大技术核心能力，来应对智能化业务。英特尔将六大技术支柱（制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全、软件）作为引擎，并把人工智能融入，以CPU+GPU+FPGA+ASIC的全面产品布局，软硬结合实现从云到端的智能部署。

　　在此基础上，英特尔强调的是自身的云、边、端全栈优势和“XPU”的能力。在人工智能的赛场上，“全栈”也成为了英特尔、华为等大公司的着力点，大家的野心都很大。

　　英特尔中国研究院院长宋继强告诉21世纪经济报道记者：“X代表了很多种处理架构，因为新的市场机会带来的数据种类非常不同，传感器的种类不一样、数据获得途径也不一样，这导致了这些数据肯定不可以用同一种架构，比如用CPU或者CPU+GPU去处理，一定要用异构的方式。”

　　虽然英特尔生产的是通用芯片，但是通过异构的排列组合，可以实现定制化需求。宋继强就介绍道，比如英特尔旗下Movidius专门做AI矩阵运算，Habana Labs专门做矩阵运算的加速，还有FPGA的灵活的架构做稀疏数据处理的加速，再前沿还有神经拟态计算、量子计算，“通过量子计算怎么样去提供更高等级高并行度计算能力支持，它对AI也是会有很强的加速作用，英特尔也在做这一方面的研发。”

　　谈及全栈，宋继强表示：“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优化，有些是有硬件专门的加速器。而英特尔的特点是不只是全栈，既有上面的框架支持，也有底层的性能库。我们对于AI加速的硬件种类非常多，不仅拥有唯一一个能够在CPU当中植入专门AI加速的DL Boost技术，同时在GPU，FPGA，在专用的ASIC方面都有芯片硬件去支持等等。”

　　集邦咨询分析师姚嘉洋向21世纪经济报道记者分析道：“在数据中心或是云业务上，Intel的处理器业务不会轻易受到动摇，这在Intel的DCG（数据中心业务）营收表现上可以看出端倪。但在AI运算加速芯片上，Intel仍然会面临如GPU、FPGA业者（如NVIDIA与XILINX）的强力竞争，在这方面，Intel能否有办法维持自身的AI运算加速芯片的竞争优势，还需要看后续的情况。

　　AI平台期：“弱AI不弱，强AI不强”

　　目前，英特尔已经在多个行业领域进行AI应用尝试。比如，英特尔与南京经济技术开发区以及多家生态合作伙伴打造的南京“未来科技智慧中心”，通过共建5G+智慧园区，培育创新生态；在工业互联网领域，英特尔大连工厂需要实时、准确地对晶圆进行检测，从而保证产品的良率，通过基于英特尔的人工智能软硬件技术，与纯人工检测方式相比，检测效率提升了100倍。此外，英特尔的芯片也应用到港口与船舶、机场、铁路与车辆、车队管理、道路基础设施等领域中。

　　但是在AI落地过程中，还存在不少的问题，英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇告诉21世纪经济报道记者：“在垂直行业包括像零售行业、工业制造，还有智能交通、医疗等等，我们看到各个行业所面临的问题不一样，它需要用人工智能不同的算法去解决特定的问题，也就是各个行业碎片化非常的明显。这就要求我们在开发人工智能的时候，需要针对不同的行业有定制化的开发，这就增加了人工智能应用开发的一些成本，如何降低成本是我们现在看到的各个行业面临的一个重要问题。

　　另外一个落地的难点是在于数据，目前我们拥有比较多的数据往往都是基于像人、物在交通领域收集到的数据，像Imagenet上，我们采集到将近四千多万张人和物的一些照片。但是在一些特定的行业，采集或者处理的数据往往是定制化的。这就是要求我们在一个有限数据集的情况下，能够快速生成一些新的适用于某些特定领域、特定应用的一些新的模型。”

　　总结来看，如何在使用AI功能时降低成本，同时用少量数据模型来得到训练结果，是实践中的难题。解决这些问题，需要AI技术应用的升级。

　　从AI的整体发展来看，在宋继强认为，从深度学习发展的曲线来看，现在确实进入了平台期。这意味着AI也随之进入平台期。

　　宋继强解析道：“人工智能在弱人工智能这个领域是不弱的，当你把人工智能应用领域收窄，可以找到方法把这件事情做好。但是如果想让它做到通用，就是学界或者是产业界通常认为的强人工智能，这一能力是不强的，因为它的跨领域迁移能力还没有那么强，并且去对抗一些数据的攻击也没有那么强。在整个学术界或者产业界现在的发展趋势来看，人工智能正在由2.0阶段向3.0阶段迁移，2.0阶段是基于数据驱动的，通过大量可标注的数据训练出深度学习的模型，来帮助我们完成一些具体领域的任务。”

　　在他看来，往3.0迁移，要把人工智能发展的更为全面，第一它要能够可以解释，第二要提升人工智能利用少量数据持续学习的能力。

　　（作者：倪雨晴 编辑：张伟贤）

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