狂奔在AI路上的芯片巨头英特尔,实体经济会为其AI战略买单吗?

人工智能
亿欧
申达
2017-11-15 19:36
[ 亿欧导读 ] 面对正在兴起的人工智能浪潮,英特尔作为设计和生产半导体的科技巨擘也丝毫不敢怠慢,狂奔在AI转型的路上。然而,芯片巨头除了英特尔,还有英伟达和AMD等。面对劲敌,英特尔交出的答卷,会被实体经济买单吗?
杨旭,人工智能,英特尔,芯片,FPGA,Nervana执行图,神经元计算棒

科技进步已经成为经济发展的重要推动力,对中国经济发展的贡献率已经上升到56.2%。面对正在兴起的人工智能浪潮,英特尔作为设计和生产半导体的科技巨擘也丝毫不敢怠慢,狂奔在AI转型的路上。然而,芯片巨头除了英特尔,还有英伟达和AMD等。面对劲敌,英特尔交出的答卷,会被实体经济买单吗?

11月15日,2017英特尔人工智能大会在北京举行。英特尔高层携手百度、科大讯飞、美团、海康威视等众多合作伙伴从战略、技术、产品应用层面发表主题演讲,全面介绍和展示英特尔在人工智能领域的整体布局、合作领域与最新进展。由此可见,英特尔的AI战略已经得到很多企业的认可。那么,英特尔是如何赢得这些企业的青睐呢?

定战略,助力实体经济创新发展

在十九大会议中,习近平总书记发表报告指出,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。英特尔作为芯片巨头该如何吸引实体经济的青睐呢?自然,要先从其战略着手。英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示,英特尔AI战略致力于创新技术、广泛合作和推动应用,不做埃菲尔铁塔式的研发。

人工智能应用快速发展,涵盖领域包含自动驾驶、智慧零售、智慧城市、和互联网金融、精准医疗和中国制造2025,其快速发展基于海量数据推动计算与应用创新。

技术+投资,推动AI发展

如果AI技术没有运用到实际中,那么意义就不大,因此最关键的是如何释放其价值。

英特尔提供人工智能全栈解决方案,包括:完整的硬件平台,涵盖至强处理器、至强融核处理器、神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等;针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库等;支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等;构建以英特尔Movidius和Saffron为代表的平台以推动前后端协同人工智能发展;以及上层的平台和体验,将AI的潜力全面释放出来。

人工智能全栈解决方案

在核心技术方面,英特尔先后收购了Nervana,开源了BigDL,推出“至强”可扩展处理器,研发Loihi神经元芯片、Mocidius神经计算棒以及Movidius Muriad X计算机视觉芯片等。

在战略投资方面,英特尔成立人工智能事业部、收购Mobileye、战略投资10亿美元支持AI创新和发展、并且为15家创业公司投资6000万美元。

AI进化,从硬件到软件

众所周知,人工智能是发展趋势,但问题的关键不是行业是否会采用人工智能,而是什么时候采用人工智能?英特尔人工智能产业事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed表示2020年即将出现数据洪流,平均每个互联网用户每天将生成月1.5GB流量,智能医院每天将生成超过3000GB流量,联网工厂每天将生成超过1000000GB流量。

目前人工智能还停留在描述分析和诊断分析阶段,无法对未来进行预测和指导。Fiaz Mohamed表示,未来随着人工智能、机器学习和深度学习的深入研究和发展,人工智能将会更加细化,不同的人工智能解决不同类型的问题。经典机器学习用于解决统计问题,推荐引擎;深度学习用于图像/语音识别和自然语言处理;推理用于多元供应链调查等;以及新兴的人工智能研究,如计算生物学中的“序列对比”等。

解决方案

百度AI技术生态部总经理喻友平介绍,百度与英特尔合作启动深度学习平台PaddlePaddle,其开发深度学习、大规模计算、大数据和大应用四大研发要素,方便开发者搭建人工智能技术研发闭环。科大讯飞搭载英特尔AI芯片,构建起人工智能平台。

海量数据的处理无法靠传统硬件和人工来处理,因此,英特尔也转向AI设计、AI演进、AI规模化、发现数据价值和AI改善生活多个方面。在AI的发展基础上,英特尔构建起AI硬件,发布了英特尔“至强”处理器以及英特尔FPGA,开启人工智能之旅。

在硬件方面,英特尔提供的AI硬件涵盖了从数据中心的云智能处理器、到FPGA、VPU等的端智能处理器;在软件方面英特尔搭建起AI软件产品组合,包括库、框架、平台以及更高层次的体验。

产业应用,技术先行

Nervana执行图+深度学习Studio,加速AI框架搭建

Fiaz Mohamed推出一款英特尔Nervana执行图,致力于加速开发者进行AI框架的搭建。该执行图是一种介于硬件曾和框架层之间的面向神经网络的高性能执行图,简化AI框架在硬件层的搭建过程。

执行图

英特尔还推出了Nervana深度学习Studio,缩短导入-构建-训练-部署四个阶段的开发周期,加速解决方案构建速度。

此外,英特尔成立了人工智能学院,致力于缩短AI人才的培养周期。该平台具备学习、开发、教学和分享四个功能,并且举办50场校园AI培训活动与线下开发人员聚会,惠及10000名学生和专业开发人员。

Movidius视觉处理器+神经元计算棒,优化端智能

英特尔高级首席工程师兼大数据技术全球CTO戴金权表示,到2018年,40%的物联网数据需要在边缘存储,处理和分析,50%的物联网网络将面临网络带宽的限制。

在端智能方面,英特尔Movidius视觉处理器适用于边缘计算专用的图像、视觉和深度神经网络处理;Movidius神经元计算棒,其形状类似于一个U盘,用户只需将其插入USB就能在超低功耗的USB开发环境中加速神经网络模型。

海康威视近期发布基于英特尔Movidius技术的全局摄像机,具备两个联动镜头,广角镜头和长焦镜头,兼具广度与目标细节,定点看全景,动点看细节。海康威视人工智能研发总监表示,该相机采用深度学习算法,实现对场景中运动人体目标图片的全覆盖提取。

FPGA技术,加速“实时AI”

英特尔FOGA技术具备未定低延迟、高吞吐和超高能效及灵活性,用于加速人工智能。微软Project Brainwave由英特尔FPGA加速的深度学习平台运行在微软的规模基础设施上。

美团云战略运营高级总监Rachel Wang介绍,美团云实现物流配送场景的运力提升、海量UGC内容的快速审核以及大数据辅助商业选址等应用场景。其IaaS平台是国内首家搭载即将上市的下一代英特尔Xeon Phi芯片。

此外,英特尔还宣布其第一个自我学习芯片——Loihi,致力于加速AI发展。该芯片包含目前发布芯片的大部分先进特性,具备128核+3个低功耗x86核、包含可编程的学习规则、和可扩展的神经拟态网络,可模仿大脑根据环境的反馈来“自主”学习。

正如杨旭表示,AI只有运用到产业中才能释放其价值。技术和数据找到有价值的场景进行应用才能形成产品或解决方案。英特尔没有止步于芯片巨头的光环下,在人工智能发展趋势中,审时度势,制定战略,深究技术,积极探索人工智能在到医疗、交通、互联网、科研、制造、通信等领域的应用部署,充分释放AI价值。在未来的AI路上,为此买单的企业还会少吗?


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