AI，一場沒有終點的馬拉松

在楊旭看來，人工智慧的發展存在三大動力：「第一，需要不斷地創新技術。要在一些關鍵性的技術領域尋求突破，才能推動人工智慧技術更先進、更好、更成熟。人工智慧還在初期，需要大家協同創新。第二，建立生態系統和開發者社區、技術社區，開展開放、協同、全方位的合作。第三，任何技術必須用來解決實際問題。英特爾不做『埃菲爾鐵塔式』的研發，所有技術必須和合作夥伴一起到市場上去驗證。」

這是英特爾第三次在中國，也是第一次專門面向開發者和技術社區舉行人工智慧大會。

英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭發表演講

過去近一年的時間裡，英特爾在AI技術創新、生態合作、應用落地方面取得了諸多進展，包括：

——開發49量子位測試晶元、自旋量子位晶元、OpenVINO工具包、開發Nercvana NNP-L1000、視覺技術加速器解決方案(Movidius、FPGA)等。

——構建包括神經擬態研究社區、開源nGraph，與騰訊、百度、阿里巴巴、華為、南京大學AI聯合研究中心、第四範式AI聯合實驗室合作，同時開放AI創新平台。

——與騰訊微信語音識別、百度Apollo、美的工業視覺檢測系統、奧林匹克AI挑戰賽等深度合作。

「英特爾有句話『知未來，創未來』，我們要發揮實幹精神，在實踐中推動人工智慧的發展。」楊旭表示，2018年有46%的企業CIO制定了AI應用的執行計劃，但其中只有4%得到了執行；2017年中國的人工智慧市場規模是9億美元(硬體、軟體以及相關服務)，到2022年，相關市場規模將達到90億美元，年複合增長率58%。作為數據資源第一大國，中國在生態鏈建設方面有著巨大的創新空間和機遇。

為了更好地打造人工智慧創新生態，英特爾宣布將啟動 「AI未來先鋒計劃」，在前沿研究、師資建設、人才培養、產業對接等方面全面合作，持續拓展和深化與中國高校以及科研機構的合作，推動人工智慧的突破。

專註工具、硬體和社區，是英特爾在人工智慧領域布局的核心思路。

英特爾公司全球副總裁兼人工智慧產品事業部總經理Naveen Rao認為人類對於大腦的認知，總是表現在能夠打造何種類型的電腦；同時，對於能夠設計何種計算機，也總是受制於我們對於大腦的理解。因此，人工智慧演進是計算的革命。今天，機器能夠「看見」世界，卻不能真正理解世界，需要加強學習、強化對現實世界的模擬。

英特爾公司全球副總裁兼人工智慧產品事業部總經理Naveen Rao發表主旨演講

目前，英特爾開放給開發者的工具軟體包括MKL-DNN、nGraph、BigDL和OpenVINO。而「開源」，則是英特爾人工智慧產品事業部全球數據科學負責人劉茵茵最為關鍵的用詞之一。

MKL-DNN 是英特爾的開源性能庫，它為當今的深度學習軟體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體的最大性能。

對於開發者來說，需要選擇適合自己的深度學習框架。nGraph是一種跨英特爾所有硬體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。

「今天你可能希望在至強處理上用TensorFlow來訓練模型，明天可能想在NNP訓練加速器上加快這些模型的訓練，或者你想在另一個項目中獲取開拓式的動態性能，同時保持針對TensorFlow的軟體優化，nGraph可以幫助你有效結合前端、後端組合，甚至可以同時使用多個加速器進行模型訓練。」劉茵茵說。

BigDL是英特爾開發的分散式深度學習庫，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是一款軟體工具包，專為在邊緣部署深度神經網路而設計，可以快速優化和壓縮經過訓練的視覺模型，並將其部署在英特爾硬體和加速器上。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。

從劉茵茵在現場展示的數據來看，如果把OpenVINO和視覺加速器分別應用在Movidius和Arria10 FPGA上時，8個Myriad X VPU和Nvidia P4相比性能提升超過3倍，2個Myriad X VPU和Nvidia Tegra X2相比提升超過1.2倍，Arria 10 FPGA和Nvidia P4相比提升超過1.9倍。

英特爾視覺技術加速器

「多架構的硬體方案才能賦能AI」。作為英特爾人工智慧戰略的基礎，計劃將於明年推出的至強可擴展處理器Cascade Lake，將支持英特爾傲騰數據中心級持久內存以及全新的AI功能—英特爾DL Boost。這種人工智慧加速技術將加速深度學習推理工作負載，圖像識別能力相比當前產品得到大幅提升。

美的集團視覺研究所長鬍正應邀上台介紹了「中央空調裝配檢測」的應用實例。「AI檢測相比人工檢測不僅準確率高，投資回報率也很高。如果品質出現問題，客戶的投訴會讓工廠遭到罰款，一次5千到1萬，一個月十幾次罰款，這些省下的錢是非常可觀的。」胡正表示，正是英特爾的計算力、數據中心產品和分析工具幫助美的建立了參考模型，能夠生成一系列通用的人工智慧演算法來做不同的項目，節約了大量的工時與資金。

在演講中，Naveen還發布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路邊緣構建更智能的AI演算法和計算機視覺原型設備。NCS 2基於英特爾Movidius Myriad X視覺處理單元(VPU)，並得到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，加快深度神經網路推理應用的開發。

英特爾神經計算棒二代發布

同時發布的英特爾Nervana神經網路處理器(NNP) Spring Crest為深度學習打造，利用了人工智慧深度學習專用的計算特性，比如密集矩陣乘法和用於並行計算的定製互聯，目標是實現高計算利用率和模型並行性，將於2019年面市。

劉茵茵認為，數據科學應當與AI研究緊密結合，並通過開源工具與社區建立聯繫。這些開源庫可以為研究或應用提供合作平台，同時，它們也可以讓我們審視AI演算法所需要的硬體和軟體，實現上層到底層的優化和整合。

因此，英特爾不但在2018年5月推出了人工智慧構建者項目(AI Builder program)，通過英特爾在技術、營銷、投資和服務等方面的支持，能夠迅速面向市場推出人工智慧解決方案，現在獲得超過150家參與者的積極響應。而且針對開發者開源了NLP 架構、RL Coach、神經網路Distiller，這些開源代碼庫可以通過Github下載。

「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，超過一半的人工智慧軟體收入將來自視覺。」英特爾公司物聯網事業部副總裁Jonathan Ballon強調了英特爾在邊緣計算方面的布局。他認為，視覺應用的劇增，生成了大量需要進行匯總和分析的數據，而OpenVINO工具包能夠在邊緣側實現高性能和可擴展性，專註於加速深度學習並將視覺數據轉換為業務洞察。

幾周前，英特爾還發布了視覺加速器設計，瞄準邊緣設備的AI推理和分析性能。新的加速解決方案分為兩種形式：一種是採用英特爾Movidius VPU陣列，另一種則基於高性能英特爾Arria 10 FPGA。該加速器解決方案以OpenVINO工具包為基礎，能夠為開發人員提供基於英特爾系列產品的更好的神經網路性能，幫助開發人員更加經濟高效地運用物聯網設備的實時圖像分析和智能化功能。

Clean Water AI項目創始人Peter Ma介紹了他利用神經計算棒設計Cleanwater AI，一個能從顯微鏡圖片中離線、實時檢測出水中污染物設備的經歷；而百度、阿里雲和匯醫慧影則分別展示了如何利用OpenVINO+智能攝像頭的貨運卡車監控解決方案、將鋁合金壓鑄廠的缺陷檢測精度提升5倍的機械臂與視覺系統、以及囊括了早期篩查、中間診斷、治療方案選取以及愈後判斷的人工智慧乳腺癌全周期理療一體機。

而修復長城和東北虎保護項目，則更令人印象深刻。

在修復長城的工作中，英特爾使用「獵鷹」8+無人機快速採集成千上萬張高精度長城圖像，這些圖像被拼接在一起，構建出高精度的長城3D模型。技術人員通過不但能夠運用人工智慧演算法來檢測箭扣長城的破損及結構缺陷，甚至能夠精確計算修繕所需的磚塊數量。而這也是AI首次應用於大型古建的數字化修繕。

今年7月，英特爾與世界自然基金會(WWF)在吉林省長春公園舉行合作簽約儀式，宣布運用英特爾人工智慧技術實施東北虎保護項目。在前端，基於英特爾Movidius的視覺處理設備將對東北虎進行更加精準的監測和數據採集；後端，基於至強可擴展處理器、固態硬碟存儲介質，同時結合OpenMP/MPI並行優化技術，MKL-DNN等技術和工具，通過數據分析識別來自數百個攝像頭的圖像，追蹤野生老虎歷史運動軌跡, 實現全方位的東北虎監測與保護。

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