2018年11月14日， 英特爾 人工智能 大會在北京舉辦。

在2018年底參加一場以人工智能為主題的活動，并不能讓人感到太興奮，畢竟在近兩年時間內，我們看到了太多人工智能公司的消息，看到了太多這一產業的發展。

但不得不說，英特爾人工智能大會還是帶給了我們驚喜。從這場活動中我們可以清楚的看到英特爾在人工智能浪潮中對自己的定位，和它對國內未來人工智能產業趨勢的判斷。

2018年英特爾在人工智能領域取得了哪些成果？

英特爾全球副總裁兼中國區總裁楊旭、英特爾公司全球副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao等人介紹了英特爾過去一年時間在人工智能領域取得的成就。

（英特爾全球副總裁兼中國區總裁楊旭）

楊旭表示，實現人工智能的價值，需要從三個方面推動： 持續推動技術創新；與生態系統和技術社區開展開放協作；解決重大挑戰，推動應用部署落地。

在過去一年間，英特爾公司與國內絕大多數人工智能領軍企業都建立了合作關系，包括百度、阿里、騰訊、華為等公司均是英特爾的合作伙伴。而阿里云與騰訊云人工智能項目負責人也上臺介紹了其余英特爾合作，推出的針對行業的解決方案。

楊旭介紹，在剛剛結束的天貓“雙11”購物節里，就有這不少英特爾的AI技術在背后支持。不僅如此，英特爾還與騰訊合作，幫助微信的語音識別效率越來越高。此外，英特爾與百度Apollo、美的、匯醫慧影等落地合作，并參與了AI輔助乳腺癌診治、AI拯救野生東北虎、AI長城保護等應用項目。

他表示， 英特爾關注的重點是將人工智能技術與實體經濟結合起來，去推動實體經濟的進一步創新和發展。 所有的工作都只是才剛剛開始，這樣例子還會更多。

在大會期間，英特爾還宣布了 “AI未來先鋒計劃”，在前沿研究、師資建設、人才培養、產業對接等方面展開多方位合作，積極探索產學研攜手推動人工智能發展的新模式、新路徑。

工具：英特爾在人工智能時代的核心定位

英特爾公司全球副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao介紹，在人工智能領域，英特爾專注于三個方面： 工具、硬件和社區 。Naveen Rao在此后的媒體的交流會上也強調，包括英特爾、英偉達、谷歌在內的公司，其為AI開發者提供的服務是互補的，大家共同組成了一個共同體。

（英特爾公司全球副總裁兼人工智能產品事業部總經理Naveen Rao）

不過透過演講我們也能看到，英特爾對自己的定位會更接近于 工具 。正如Naveen Rao所說，英特爾要利用最佳工具打造美好未來——將軟硬結合，解決AI的復雜挑戰，這將讓AI從理論走向實踐。

隨后，英特爾人工智能產品事業部全球數據科學負責人劉茵茵介紹了目前英特爾開放給開發者的工具軟件。

MKL-DNN是Intel的開源性能庫，它為當今的深度學習軟件框架提供了高度優化的內核，可以幫助開發人員發揮出英特爾硬件的最大性能。

nGraph是一種跨所有英特爾所有硬件的統一中間層編譯器，可以為開發者提供高靈活性和兼容性，降低開發難度，提升開發效率。

BigDL是英特爾開發的分布式深度學習庫，運行在現有的 Spark 集群之上，可以加快對大型數據集的深入學習，同時支持Scala和Python。

OpenVINO是一款軟件工具包，專為在邊緣部署深度神經網絡而設計，可以快速優化和壓縮經過訓練的視覺模型，并將其部署在英特爾硬件和加速器上。應用深度學習框架時，關鍵性能會獲得重大提升，且無需大幅調整當前的部署方式。

在活動上，英特爾推出了英特爾神經計算棒二代（英特爾NCS 2），利用該計算棒可以在網絡邊緣構建更智能的AI算法和計算機視覺原型設備。英特爾NCS 2基于英特爾 Movidius Myriad X視覺處理單元（VPU），并得到英特爾 OpenVINO工具包的支持，與上一代神經計算棒相比性能更優，能夠以可負擔的成本，加快深度神經網絡推理應用的開發。

瞄準 邊緣計算 ，英特爾重視AI產業落地

在大會上，英特爾公司物聯網事業部副總裁Jonathan Ballon發表主題演講。

Jonathan Ballon強調了英特爾在 邊緣計算 方面的布局。他表示，邊緣上的AI，最大的機會就是視覺——機器視覺、視頻監控、醫療影像等等。數據顯示，到2025年，超過一半的人工智能軟件收入將來自視覺。

視覺應用的劇增，生成了大量需要進行匯總和分析的數據。面對數據暴增，英特爾推出了OpenVINO工具包，在邊緣側實現高性能和可擴展性，專注于加速深度學習并將視覺數據轉換為業務洞察。Jonathan Ballon表示，通過OpenVINO，英特爾的硬件在人工智能方面表現出色。

幾周前英特爾還發布了視覺加速器設計，新的加速解決方案分為兩種形式：一種是采用英特爾Movidius VPU陣列，另一種則基于高性能英特爾Arria 10 FPGA。這兩種方案都為開發人員提供基于英特爾系列產品的更好的神經網絡性能，幫助開發人員更經濟、更高效地運用物聯網設備的實時圖像分析和智能化功能。

楊旭在接受采訪時也表示，英偉達的計算產品在此前人工智能科研領域所做貢獻是不可忽視的，但英特爾的產品目前在產業應用中的表現優秀。而包括華為在內的硬件廠商所研發的AI加速芯片，其實都可以與英特爾的產品達到互補的作用。

盡管目前業內對于邊緣計算和云端智能這兩類方案的爭論并沒有停止，又或者說二者在未來人工智能落地產業的過程中都有用武之地，但英特爾集中發力邊緣計算的態度已經顯露無疑了。

楊旭在其演講中引用了一系列的數據，2018年有46%的企業CIO（首席信息官）制定了AI應用的執行計劃，但其中只有4%得到了執行。國內人工智能行業2017年的市場規模為9億美金，而估計到2022年這一數字將達到90億美金，復合增長率超過58%。事實上，這一些列數字是對人工智能產業未來發展空間的肯定。

英特爾自1968年成立以來，至今已有整整50年的歷史，但無論是對英特爾還是對更多傳統科技企業來說，人工智能都是一場全新的馬拉松，剛剛起步。

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一直以來，技術都是推動商業環境進化的重要因素，而目前最熱的技術升級趨勢，無疑是人工智能。當下，盡管人工智能行業本身已經進入了一個平穩的發展期，但它對于各行各業的賦能卻正在以更熱烈的姿態進行。

2018年11月30日上午，億歐將在北京國貿大酒店舉辦“新技術·新動能創新者論壇”，以技術為核心要素，從行業角度出發，探討新技術趨勢下，企業如何把握升級機會、跟上時代節奏，在諸多競爭者中脫穎而出。

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