賦能生態(tài) 加速創(chuàng)新 探秘英特爾未來科技

錢麗娜

英特爾于1985年進(jìn)入中國，如今發(fā)展成為總部之外最全面的覆蓋研究、產(chǎn)品開發(fā)、制造、產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作、營銷、客戶服務(wù)，包括風(fēng)險(xiǎn)投資和履行社會(huì)責(zé)任的企業(yè)。1993年在上海建立的英特爾架構(gòu)實(shí)驗(yàn)室在2005年9月升格為英特爾亞太研發(fā)有限公司，目前擁有2200多名員工，其中博士100多名，由于研發(fā)實(shí)力出眾，成為英特爾的卓越中心，以優(yōu)秀的創(chuàng)新和執(zhí)行力以及市場和生態(tài)系統(tǒng)贏得聲譽(yù)。

英特爾亞太研發(fā)有限公司總經(jīng)理盧炬在談到公司發(fā)展的未來愿景時(shí)說，“實(shí)際上我們正在推動(dòng)計(jì)算與通信的未來，創(chuàng)造前所未有的體驗(yàn)?！倍@個(gè)未來就是自動(dòng)駕駛汽車、5G網(wǎng)絡(luò)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)，價(jià)值3000億美元。

1968年，英特爾由集成電路發(fā)明者之一的羅伯特·諾宜斯和提出摩爾定律的戈登·摩爾共同創(chuàng)立。在過去的50年間，半導(dǎo)體行業(yè)始終遵循著這一經(jīng)驗(yàn)性的規(guī)律，這背后有無數(shù)半導(dǎo)體行業(yè)從業(yè)者的努力，讓摩爾定律保持了下去。

盧炬說，英特爾的技術(shù)優(yōu)勢體現(xiàn)在三個(gè)方面，一是生產(chǎn)世界上最好的半導(dǎo)體，二是全球領(lǐng)先的端到端平臺(tái)的提供者，三是引領(lǐng)人工智能和智能革命。

目前在云計(jì)算、虛擬化技術(shù)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、基本輸入輸出系統(tǒng)和固件視頻技術(shù)等領(lǐng)域，英特爾紫竹園區(qū)擁有世界一流的工程研發(fā)能力。

英特爾亞太研發(fā)有限公司的軟件實(shí)力亦是雄厚，有從固件開始到操作系統(tǒng)、中間件、應(yīng)用程序的一整套軟件的開發(fā)能力，累計(jì)專利數(shù)五年前便已達(dá)到2000件。

數(shù)據(jù)富礦與英特爾的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

這是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的世界，全球超過一半的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于過去兩年，其中只有不到2%的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。

英特爾數(shù)據(jù)平臺(tái)集團(tuán)中國總經(jīng)理王飛認(rèn)為，98%尚未被處理的數(shù)據(jù)是一個(gè)富礦。英特爾以數(shù)據(jù)為中心，提出三大策略，一是更快的傳輸；二是更多的存儲(chǔ)；三是處理一切。

圍繞著數(shù)據(jù)應(yīng)用，英特爾聚焦在以下場景的應(yīng)用，一是云。其中基于云的數(shù)字廣告市場2022年將達(dá)4200億美元，電子商務(wù)達(dá)4.8萬億美元的規(guī)模，復(fù)合年增長率達(dá)20%；二是人工智能，到2021年，超過75%的APP將會(huì)融入AI功能；三是5G和邊緣。到2024年，19億的5G訂閱用戶將驅(qū)動(dòng)35%的網(wǎng)絡(luò)流量。

英特爾在圍繞數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)有幾個(gè)策略：一是產(chǎn)品組合；二是與業(yè)界的生態(tài)伙伴一起合作，把價(jià)值轉(zhuǎn)化，從產(chǎn)品到最終用戶的價(jià)值，關(guān)鍵是培育生態(tài)系統(tǒng)，與生態(tài)伙伴一起創(chuàng)新；三是培養(yǎng)人才。

談及如何運(yùn)用AI和大數(shù)據(jù)，英特爾高級(jí)首席工程師、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO、英特爾大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長戴金權(quán)介紹，一個(gè)在真實(shí)環(huán)境下的AI應(yīng)用是一個(gè)復(fù)雜的流水線，涉及成本、可擴(kuò)展性、專有接口、數(shù)據(jù)隱私等。除了AI模型，還需要其他模塊的配合，比如數(shù)據(jù)的收集、轉(zhuǎn)換、特征的轉(zhuǎn)換等等。在這樣復(fù)雜的一個(gè)流水線上，要讓它運(yùn)行得更加高效，需要整合異構(gòu)的軟件和資源?！霸诖笮土魉€中，AI模型的貢獻(xiàn)比隱藏在其他的模型要少得多。在應(yīng)用AI的過程中，可能80%的時(shí)間都用在分析篩選數(shù)據(jù)上。我們的工作就是解決這些復(fù)雜的問題?！?/p>

在實(shí)踐中，英特爾發(fā)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI模型的結(jié)果更為準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練遇到新增數(shù)據(jù)加入時(shí)，需要做全量的重新訓(xùn)練，但是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，只需對(duì)新增數(shù)據(jù)進(jìn)行增量式的訓(xùn)練即可，消耗的成本比傳統(tǒng)的模型更加少。

有了這些AI開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施，英特爾幫助電商、金融、制造、科研、電信、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的企業(yè)進(jìn)行圖片分析、消費(fèi)行為預(yù)測、質(zhì)量檢測、粒子對(duì)撞數(shù)據(jù)篩選等，涉及的技術(shù)領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理，實(shí)時(shí)分析，并且取得了不錯(cuò)的成果。

oneAPI為開發(fā)者帶來簡化的統(tǒng)一硬件接口

在這個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的時(shí)代，數(shù)據(jù)的形態(tài)也發(fā)生了巨變：從結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化的視頻、音頻數(shù)據(jù)，來源也從互聯(lián)網(wǎng)向工業(yè)工程數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等不同的應(yīng)用場景擴(kuò)展。

英特爾亞太研發(fā)有限公司機(jī)器學(xué)習(xí)工程師說，英特爾的產(chǎn)品覆蓋的廣泛計(jì)算架構(gòu)包括標(biāo)量（Scalar）、矢量（Vector）、矩陣（Matrix）和空間（Spatial），分別主要應(yīng)用于CPU、GPU、AI加速器和FPGA產(chǎn)品。英特爾稱之為“SVMS架構(gòu)”。

“我們希望把英特爾的硬件變成一個(gè)對(duì)開發(fā)者非常容易的抽象，簡化他們的開發(fā)工作，只需一次編程，或者只需對(duì)英特爾的硬件進(jìn)行微調(diào)便能獲得高性能?！?h3>人工智能賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

人工智能與商業(yè)分析教授、法國里昂商學(xué)院全球商業(yè)智能中心副主任、工商管理博士DBA導(dǎo)師丁文璿認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，要明確三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：什么是轉(zhuǎn)型？什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型？如何實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這其中的關(guān)鍵邏輯是，生產(chǎn)力決定轉(zhuǎn)型的方式。轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是用新生長出來的先進(jìn)生產(chǎn)力去替換正在衰敗的生產(chǎn)力，并重新探索和構(gòu)建出能夠同先進(jìn)生產(chǎn)力相適應(yīng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)與生產(chǎn)組織，而這一切又依賴于科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和企業(yè)全體成員的認(rèn)知水平與技術(shù)能力的提升。

企業(yè)采用先進(jìn)的技術(shù)，背后的原因是時(shí)間與速度在商業(yè)里發(fā)生了變化。企業(yè)成長加快，企業(yè)被淘汰的時(shí)間也加快；產(chǎn)品生命周期在縮短，爭奪用戶的時(shí)間窗口在變短。以往技術(shù)進(jìn)步淘汰的是落后的工具，而智能化時(shí)代淘汰的將是人。

人工智能將在哪些領(lǐng)域發(fā)揮作用呢？

丁文璿認(rèn)為將發(fā)生在以下四個(gè)方面：生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)型，即生產(chǎn)工具由能量轉(zhuǎn)換型工具到能簡化工作或節(jié)約時(shí)間的智能型工具；生產(chǎn)資料的改進(jìn)和轉(zhuǎn)型；生產(chǎn)方式和生產(chǎn)組織的轉(zhuǎn)型以及生產(chǎn)者的轉(zhuǎn)型。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也將發(fā)生躍升。首先體現(xiàn)在優(yōu)化賦能。即原有運(yùn)營不變，但是用AI精準(zhǔn)處理各種表征關(guān)系狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

其次是深化賦能，即拓寬、拓深原來的經(jīng)營領(lǐng)域，用AI分析市場趨勢，根據(jù)自身優(yōu)勢，創(chuàng)造新產(chǎn)品及其流程。這其中一是增加同類產(chǎn)品；二是增加異類產(chǎn)品。

第三是流程化賦能。產(chǎn)品不變，但改變經(jīng)營模式。

但歸根結(jié)底人工智能能做什么，還要看其本質(zhì)。

從上世紀(jì)50年代起，科學(xué)家們研究人工智能的目的是機(jī)器模仿人類的認(rèn)知能力。如今的強(qiáng)人工智能也在著意模擬人腦的認(rèn)知和思維過程，具備理解能力，決策過程可解釋，具有自我意識(shí)。

“當(dāng)我們看到人工智能越來越精彩的應(yīng)用時(shí)，我們應(yīng)該了解，英特爾最大的貢獻(xiàn)是提高了算力，這是一切應(yīng)用發(fā)展的基礎(chǔ)。”丁文璿說。