英特爾決戰AI：不僅僅是計算

文 | 本刊記者 孫杰賢

英特爾決戰AI：不僅僅是計算

文 | 本刊記者 孫杰賢

人工智能對計算的需求到底有多大，現在誰也無法預判，也許是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。

未來的IT商業，最大的藍海在哪里？毫無疑問是物聯網。云計算，大數據和移動互聯只不過是在為物聯網這個碩大無比的商業帝國做鋪墊。此外，還有一個“奠基者”，就是人工智能（AI），其使命便是完成真正海量物聯網數據的商業價值轉化。

10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風投公司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

在人工智能領域英特爾的愿景提供端到端的解決方案，從硬件平臺到軟件工具再到應用服務，涵蓋人工智能生態架構的各個層面。英特爾銷售市場部副總裁兼行業解決方案集團全球總經理Shannon J.Poulin表示英特爾會從不同的層面來看待和致力于人工智能的未來發展。他說：“在底層，我們能夠提供卓越的計算、存儲和網絡能力。與此同時，為了讓大家更方便有效地進行機器學習開發，我們構建了諸多模塊，比如MKL和DAAL，并針對人工智能硬件平臺進行了優化以保證最大程度發揮我們硬件平臺的性能與效率，同時能夠支持Spark、Caffe、CNTK和Theano等主流的深度學習框架。此外，我們還能夠提供一系列的深度學習培訓和開發工具以及可信分析平臺TAP。當然，人工智能應用也是我們關注的重點。”

此外，Shannon J.Poulin特別強調：“英特爾公司一直非常重視生態系統的建設，在人工智能領域亦是如此。我們會本著開放、合作、共贏的態度和精神與業界伙伴共同打造人工智能生態系統，我們允許也鼓勵基于英特爾提供的底層技術進行第三方的自主開發，共同推動人工智能產業的發展與創新。”