科技猎定位AI工具，瞄准边缘计算，英特尔人工智能大会强调了这些事
2018年11月14日， 英特尔 人工智能 大会在北京举办。
在2018年底参加一场以人工智能为主题的活动，并不能让人感到太兴奋，毕竟在近两年时间内，我们看到了太多人工智能公司的消息，看到了太多这一产业的发展。
但不得不说，英特尔人工智能大会还是带给了我们惊喜。从这场活动中我们可以清楚的看到英特尔在人工智能浪潮中对自己的定位，和它对国内未来人工智能产业趋势的判断。
2018年英特尔在人工智能领域取得了哪些成果？
英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭、英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao等人介绍了英特尔过去一年时间在人工智能领域取得的成就。
（英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭）
杨旭表示，实现人工智能的价值，需要从三个方面推动： 持续推动技术创新；与生态系统和技术社区开展开放协作；解决重大挑战，推动应用部署落地。
在过去一年间，英特尔公司与国内绝大多数人工智能领军企业都建立了合作关系，包括百度、阿里、腾讯、华为等公司均是英特尔的合作伙伴。而阿里云与腾讯云人工智能项目负责人也上台介绍了其余英特尔合作，推出的针对行业的解决方案。
杨旭介绍，在刚刚结束的天猫“双11”购物节里，就有这不少英特尔的AI技术在背后支持。不仅如此，英特尔还与腾讯合作，帮助微信的语音识别效率越来越高。此外，英特尔与百度Apollo、美的、汇医慧影等落地合作，并参与了AI辅助乳腺癌诊治、AI拯救野生东北虎、AI长城保护等应用项目。
他表示， 英特尔关注的重点是将人工智能技术与实体经济结合起来，去推动实体经济的进一步创新和发展。 所有的工作都只是才刚刚开始，这样例子还会更多。
在大会期间，英特尔还宣布了 “AI未来先锋计划”，在前沿研究、师资建设、人才培养、产业对接等方面展开多方位合作，积极探索产学研携手推动人工智能发展的新模式、新路径。
工具：英特尔在人工智能时代的核心定位
英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao介绍，在人工智能领域，英特尔专注于三个方面： 工具、硬件和社区 。Naveen Rao在此后的媒体的交流会上也强调，包括英特尔、英伟达、谷歌在内的公司，其为AI开发者提供的服务是互补的，大家共同组成了一个共同体。
（英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao）
不过透过演讲我们也能看到，英特尔对自己的定位会更接近于
工具
。正如Naveen Rao所说，英特尔要利用最佳工具打造美好未来——将软硬结合，解决AI的复杂挑战，这将让AI从理论走向实践。
随后，英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘茵茵介绍了目前英特尔开放给开发者的工具软件。
MKL-DNN是Intel的开源性能库，它为当今的深度学习软件框架提供了高度优化的内核，可以帮助开发人员发挥出英特尔硬件的最大性能。
nGraph是一种跨所有英特尔所有硬件的统一中间层编译器，可以为开发者提供高灵活性和兼容性，降低开发难度，提升开发效率。
BigDL是英特尔开发的分布式深度学习库，运行在现有的 Spark 集群之上，可以加快对大型数据集的深入学习，同时支持Scala和Python。
OpenVINO是一款软件工具包，专为在边缘部署深度神经网络而设计，可以快速优化和压缩经过训练的视觉模型，并将其部署在英特尔硬件和加速器上。应用深度学习框架时，关键性能会获得重大提升，且无需大幅调整当前的部署方式。
在活动上，英特尔推出了英特尔神经计算棒二代（英特尔NCS 2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS 2基于英特尔 Movidius Myriad X视觉处理单元（VPU），并得到英特尔 OpenVINO工具包的支持，与上一代神经计算棒相比性能更优，能够以可负担的成本，加快深度神经网络推理应用的开发。
瞄准 边缘计算 ，英特尔重视AI产业落地
在大会上，英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon发表主题演讲。
Jonathan Ballon强调了英特尔在 边缘计算 方面的布局。他表示，边缘上的AI，最大的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。数据显示，到2025年，超过一半的人工智能软件收入将来自视觉。
视觉应用的剧增，生成了大量需要进行汇总和分析的数据。面对数据暴增，英特尔推出了OpenVINO工具包，在边缘侧实现高性能和可扩展性，专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察。Jonathan Ballon表示，通过OpenVINO，英特尔的硬件在人工智能方面表现出色。
几周前英特尔还发布了视觉加速器设计，新的加速解决方案分为两种形式：一种是采用英特尔Movidius VPU阵列，另一种则基于高性能英特尔Arria 10 FPGA。这两种方案都为开发人员提供基于英特尔系列产品的更好的神经网络性能，帮助开发人员更经济、更高效地运用物联网设备的实时图像分析和智能化功能。
杨旭在接受采访时也表示，英伟达的计算产品在此前人工智能科研领域所做贡献是不可忽视的，但英特尔的产品目前在产业应用中的表现优秀。而包括华为在内的硬件厂商所研发的AI加速芯片，其实都可以与英特尔的产品达到互补的作用。
尽管目前业内对于边缘计算和云端智能这两类方案的争论并没有停止，又或者说二者在未来人工智能落地产业的过程中都有用武之地，但英特尔集中发力边缘计算的态度已经显露无疑了。
杨旭在其演讲中引用了一系列的数据，2018年有46%的企业CIO（首席信息官）制定了AI应用的执行计划，但其中只有4%得到了执行。国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美金，而估计到2022年这一数字将达到90亿美金，复合增长率超过58%。事实上，这一些列数字是对人工智能产业未来发展空间的肯定。
英特尔自1968年成立以来，至今已有整整50年的历史，但无论是对英特尔还是对更多传统科技企业来说，人工智能都是一场全新的马拉松，刚刚起步。
一直以来，技术都是推动商业环境进化的重要因素，而目前最热的技术升级趋势，无疑是人工智能。当下，尽管人工智能行业本身已经进入了一个平稳的发展期，但它对于各行各业的赋能却正在以更热烈的姿态进行。
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