英特爾首提「自能」新趨勢，誓做中國高價值合作夥伴

2018年恰逢中國改革開放40周年，也是英特爾成立50周年，紮根中國33年的重要歷史時刻。作為中國改革開放的見證者和親歷者，英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭日前在北京舉行的「數造未來，IN無止境」活動上表示，「數據洪流時代，智能就是增值。我們要和產業夥伴一起，抓住創新機遇，推動應用落地，支持實體經濟轉型升級，與中國共贏數據未來。」

英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭發表主題演講

之所以將主題定為「數造未來，IN無止境」，楊旭解釋說，數據洪流帶來的創新驅動著全新的變革，特別是隨著人工智慧、5G、自動駕駛等技術的快速發展，我們的工作和生活被重新定義，這種變化前所未有。而「IN」則代表了Innovation(創新)、Intelligence(智能)、Industry(產業)、Intel公司等多重含義，意在彰顯英特爾不斷推動計算創新，解鎖數據價值，釋放創新潛能的恢宏心愿。

本次活動上，英特爾展示了與合作夥伴一起找到的突破性應用場景，共推智能應用落地，讓數據的「勢能」成為創新前行的「動能」，去解決人類面臨的重大挑戰：

• 以前所未有的方法探索自然和宇宙。英特爾的創新技術，為科學家提供前所未有的研究方法，探索自然和宇宙，包括太空研究、水資源檢測、極地動物和海洋生態等最具挑戰性的科研難題。

利用人工智慧為月球畫像

• 以前所未有的形式呈現更多精彩。從奧運會等體育賽事到頂級電競，從經典戲劇等文化娛樂到自動駕駛，更多精彩以前所未有的形式呈現，改變了人們的生活。

• 以前所未有的方式改變生命和健康。英特爾和數字醫療行業的專傢伙伴長期合作，在全球範圍內以前所未有的創新技術，解決基因和大腦研究等世界難題，並大幅提升醫療診斷水平，預測流行疾病，定製個性化治療方案。

皮膚癌的早期篩查

• 以前所未有的變革驅動產業智能升級。隨著科技和產業的融合走向深入，人工智慧、5G、物聯網、邊緣計算等創新技術加速了新一輪產業變革。英特爾突破性的技術得到廣泛應用，帶動著工業、製造、金融、消費等各行業的智能升級。

「在英特爾的企業文化中，我們不做埃菲爾鐵塔式的開發，英特爾做的任何技術都要用於實踐，一定要在市場上驗證它的成功，而且在具體應用領域實現突破，推動產業發展，這是我們追求的目標。」楊旭說。

然而數據洪流不僅僅是數據量的爆炸，更體現在數據形態的變化，如果不能實現有效的數據處理與分析，無法產生價值的數據將成為「數據屍體」。怎樣才能避免這種陷阱？

英特爾中國研究院院長宋繼強認為有兩個關鍵：一是不斷創新的演算法和算力，二是要在合適的場景中讓數據產生價值。他舉例說明，「把深度學習演算法用在語音識別、人臉識別當中，這是把它用好，並且有計算力支撐；應用在安防、消費、自動駕駛里，這是應用落地的場景。這兩個都滿足了，數據就真正發揮了價值」。

「比如某個地區想重點優化交通管理，可以全部以數字化方式映射到虛擬世界。真實世界裡，人、車、物混在一起，但在虛擬世界很容易抽離出來，並進行模擬實驗」，宋繼強認為這不僅是對數據的淺層處理，而是深度挖掘數據，用內在模型和規律做預測，「這是數據帶來的非常大的價值，數據洪流可能遠遠超出我們之前的想像」。

作為一家以數據為中心的公司，英特爾的未來戰略將聚焦於三方面：一是引領人工智慧與「自能」革命；二是作為全球領先的端到端平台提供者，從終端設備到雲計算，從網路、加速到存儲，為全新的數據世界提供無縫協同工作的產品；三是發展半導體精尖製造技術和平台，生產世界上最好的晶元，持續推動摩爾定律。

英特爾的三大未來戰略

在展望未來時，英特爾第一次指出，隨著人工智慧、物聯網、感測器等技術的融合應用及進一步發展，越來越多無人干預的機器設備和應用場景成為可能：「自能(Autonomous)」正帶動新一輪創新發展趨勢。這也是人工智慧最具挑戰性的應用場景之一，對機器學習和機器判斷提出了更進一步的要求，例如，要降低數據樣本依靠人工供給的程度，要應對多場景、多任務的需要，要處理多形態的數據，要做出融合、綜合、實時的判斷。

從「智能」到「自能」

在英特爾的眼中，自能的世界是一個更加以人為本的世界，人制定規則與願景，而機器延伸了人、增強了人、解放了人，機器沿著人的規則和願景，將達到自能的境界，實現自能的目標。自能的世界將催生新一輪機遇，自能的企業將有更大的創新和增值空間，用前所未有的方式進行運營，為用戶提供超越想像的產品服務和體驗。消費者將得到更方便的服務、更個性化的服務。

但楊旭也同時強調稱，自能，是人工智慧最具挑戰性的應用場景之一，對機器學習和機器判斷提出了更進一步的要求。未來會有應對多場景、多任務的需要，要處理不同數據樣本和不同數據格式。目前機器學習還是靠人給機器「喂」大量的數據，今後機器可以實現自我收集數據和自我訓練。其次，對於機器判決來講，機器要做出融合、綜合的判斷，對實時響應提出了高要求，這就需要邊緣計算的協同，以此實現做出實時決策。

隨著人工智慧不斷滲透到各個行業中，很多行業的顛覆者已經開始了「自能」世界的征程：

以無人商店為重要表現形式的自能零售正在變革零售體驗。基於英特爾的邊緣計算與人工智慧相結合的技術，京東的無人便利店加速邁向「知人、知貨、知場」自能零售場域。

自動駕駛是自能出行實現的關鍵。採用英特爾技術的Waymo車隊，在美國道路上已積累的自動駕駛汽車裡程數據，遠超其他自動駕駛車隊。英特爾與Waymo這樣的業界領導廠商一同站在變革的前沿，以自動駕駛塑造自能出行。

作為自能設備的典型應用場景之一，無人機正在創造巨大的商業價值。Cyberhawk成功使用英特爾Falcon 8+無人機地對蘇格蘭菲格斯的天然氣接收站進行檢測，不僅降低員工安全風向，也提供了檢測的速度和準確性。

智能生產線是突破自能製造重要標誌。工業機器人、機器視覺、高端控制器是智能生產線的必要條件。從底層設計到上層應用，基於英特爾技術的智能生產線解決方案可以在這三大方面有卓越表現，為自能製造奠定堅實基礎。

智能倉儲是自能物流的核心環節之一。立鏢機器人與英特爾合作推出了全球首創的包裹智能機器人分揀系統，該系統有效提升了分揀效率，降低了物流成本。雙方還繼續深耕物流體系智能化，推動物流全流程自能化。

通過機器人提供所需的服務，是自能服務一個重要標誌。搭載英特爾創新技術的Simbe Robotics的Tally，它與銷售人員配合，向他們提供信息，以確保商品時刻有庫存、出現在恰當的地方並展示準確的價簽。未來，以機器人為主的自能服務設備還惠及社會的方方面面。

預計到2020年，全網數據會達到44ZB，預計互聯設備將達到500億台。從普通網民到自動駕駛汽車、互聯飛機、智慧工廠、雲視頻提供商，數據將大幅增加，並驅動行業的發展。

然而隨著從高度動態、非結構化自然數據中進行收集、分析和決策的需求越來越高，對計算的需求也超越了經典的CPU和GPU架構。「不去研究數據的產生、數據的類別、所需要的處理能力是不行的。這和以前的通用數據處理不一樣，單純強調某一種處理器的算力是相當片面的。」楊旭此前在接受媒體採訪時認為，人工智慧等於GPU是一個誤解。人工智慧最起碼還要發展一二十年，現在沒有任何一家廠商敢說應對未來人工智慧的發展，所有的計算能力都準備好了，能勝任今後所有從簡單到複雜的人工智慧應用。

英特爾端到端全面整合

在向數據公司轉型的過程中，英特爾將自身定義為端到端方案提供商，即產品線覆蓋雲端、網路傳輸端和終端。其中，核心來自雲端的大規模數據處理，而布局端到端則可以讓英特爾掌握「數據什麼時候來、是什麼樣的數據、需要怎麼來處理」。

為了彌補處理新數據的能力，跟上技術發展的步伐，並推動PC和伺服器以外的計算，英特爾過去六年來一直在研究能夠加快經典計算平台的專用架構，並且不惜重金收購。2017年3月，英特爾斥資153億美元收購以色列自動駕駛技術供應商Mobileye，並由Mobileye主導如今的英特爾自動駕駛事業部；2016年，英特爾收購了AI初創企業Nervana Systems、視覺處理晶元企業Movidius等；2015年6月，英特爾斥資167億美元收購可編程晶元FPGA的生產商Altera，並成立了可編程解決方案事業部。

英特爾布局未來計算

此外，英特爾還同時加大了對人工智慧(AI)和神經擬態計算的投資和研發，已研發出首款自主學習神經擬態測試晶元Loihi，並完成了製造和封裝；交付了49量子位超導量子測試晶元，並在300毫米製程上發明了自旋量子位製造流程。這些均被視作英特爾對未來計算的提前布局，旨在顛覆未來計算格局。

從浦東開發，到西部大開發，再到振興東北，英特爾是在華最大外商投資企業之一，協議投資目前為止超過130多億美元，擁有除美國本土之外最完整的研發製造體系。楊旭說英特爾的數據策略是「良性增長策略」，是中國高價值的合作夥伴，其在中國的兩大核心戰略將包括：一是與中國一起，實現核心技術突破、支持自主創新；二是推動人工智慧、5G等智能應用落地，支持產業智能升級，推動實體經濟發展。

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