當英特爾在美國舉辦了第一次英特爾AI Day，英特爾CEO科再奇親自出席，著力談到這家公司對人工智能時代的全面認識和擁抱，人們意識到，“原來那家芯片公司也要做AI了?！?/p>

一年過去了，當英特爾AI Day在北京再次舉辦，同樣是嘮嘮業(yè)務(wù)家常，說說英特爾在人工智能方面的實力、熱情和愿景，尋常又有點特別，“原來這家芯片公司真的要做AI了。”

回望過去一年，英特爾幾乎全心投入AI建設(shè)，整合Nervana，成立人工智能產(chǎn)品事業(yè)部(AIPG )，擴張收購與投資布局，AI領(lǐng)域的舉動，邏輯主線越發(fā)清晰了。

在今年AI Day上，英特爾就釋放了三個重要訊號，試圖在明年50歲“知天命”來臨之際，在人工智能的時代，改變自己的“人設(shè)”。

彌補GPU缺乏，轉(zhuǎn)投“神經(jīng)芯片”研發(fā)

如果說AI是一場馬拉松，此刻重新回到賽道的英特爾，“快馬加鞭”之余，還面臨著一個無法回避的外界言論話題，對手英偉達。

毫無疑問，在PC時代，CPU/GPU曾是一對親密無間的伙伴，但到了人工智能時代，卻出現(xiàn)了“分歧”。“吃瓜”看熱鬧的背后，你需要知道的一個事實是，在界定兩者的關(guān)系時，英偉達掌舵黃仁勛曾多次提到，GPU不會替代CPU。

雖然老黃在說這話時，一臉傲嬌，但他看來，最完美的架構(gòu)正是在萬事皆能的CPU上，加上在某些重大計算挑戰(zhàn)上非常有能量的GPU，后者非常擅長圖形的計算處理工作和人工智能類型的應(yīng)用。

當然，人工智能包含很多范疇，GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域嘗足了“甜頭”，但真正使用還要考慮很多不同的約束條件，功耗、尺寸、價格來選擇不同的硬件。盡管英特爾下大手筆，收購FPGA廠商Altera、AI芯片商Nervana，但依然無法解決缺乏GPU的問題。

于是，英特爾選擇另辟蹊徑。

僅以芯片角度來看，英特爾的研究好消息一個又一個從實驗室傳來。似乎是作為一種強力的隔空反擊， 這次AI大會上，宣布正在研發(fā)出代號“Loihi”的自動學(xué)習(xí)神經(jīng)芯片。

Loihi 得名于夏威夷海底的一座火山，它由 128 個計算核心構(gòu)成，每個核心集成 1024 個人工神經(jīng)元，整個芯片擁有超過個 13 萬個神經(jīng)元與 1.3 億個突觸連接。 雖然無法與擁有超 800 億個神經(jīng)元的人腦相比，但是英特爾認為，Loihi 代表著未來人工智能芯片的發(fā)展方向。

其原因在于，Loihi 芯片能夠像大腦一樣通過脈沖或尖峰傳遞信息，并根據(jù)這些信息調(diào)節(jié)突觸強度，能模仿大腦，通過環(huán)境中各種反饋信息進行自主學(xué)習(xí)、下達指令。

Loihi芯片提供了非常靈活的片上學(xué)習(xí)能力，將訓(xùn)練和推理整合至同一塊芯片上。通過“異步激活”方式進行計算，使得機器學(xué)習(xí)更有效率，同時對于計算力的需求更小。

該芯片適用于無人機與自動駕駛、紅綠燈自適應(yīng)路面交通狀況，用攝像頭尋找失蹤人口等任務(wù)。不過英特爾目前尚未制造出 Loihi 芯片，但已用 FPGA 芯片進行了硬件模擬測試。

展望未來，英特爾認為人工智能訓(xùn)練需要新型芯片架構(gòu)。而神經(jīng)形態(tài)計算恰好帶來了一種方式，以類似大腦的結(jié)構(gòu)提供超大規(guī)模的計算性能。

但英特爾并不是第一家使用神經(jīng)科學(xué)指導(dǎo)芯片的公司。

此前，IBM已經(jīng)構(gòu)建了兩代神經(jīng)形態(tài)處理器，稱為TrueNorth，同樣基于脈沖神經(jīng)元模式，但TrueNorth 包括4096個核心，模擬了一百萬個神經(jīng)元和2.56億個突觸，這個數(shù)字在Loihi之上。

一個好消息是，與通常用于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。盡管，目前很難說英特爾神經(jīng)元芯片最終結(jié)果如何，但肯定的一點，英特爾已經(jīng)意識到CPU不是唯一。

為了應(yīng)對英偉達的進攻，英特爾正試圖去擁抱其他芯片。截至目前，CPU+FPGA已經(jīng)顯示出深度學(xué)習(xí)負載上的能力，以及專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，二者的能耗和性能，都足以成為GPU潛在的挑戰(zhàn)者。

當然， 這還不夠。近日，據(jù)外媒報道，英特爾還選擇與昔日的“老對手”AMD聯(lián)手，將后者的GPU與它的CPU封裝在一起，試圖彌補自身GPU缺乏的短板。

說到硬件計算力，這還只是英特爾AI布陣圖中的一小部分。接下來，我們重新梳理一下英特爾AI的邏輯。

瞄準“數(shù)據(jù)”，從點線面勾畫AI全棧解決方案

早在60多年前，AI就誕生了。但發(fā)展之路，蜿蜒曲折。之所以現(xiàn)在井噴式增長，除了不斷提升的計算力，還有一個重要基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)。

追溯到今年3月，英特爾發(fā)布“數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，對公司進行重新定義，CEO科再奇明確指出，“如果一個市場不能生成數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、或使用數(shù)據(jù)來提供增值服務(wù)，英特爾就不會進入?！?/p>

再來看一組數(shù)字，到2020年，每臺自動駕駛汽車每天將生成超過4TB流量，結(jié)合所有產(chǎn)業(yè)，英特爾給出一項統(tǒng)計，2020年中國數(shù)據(jù)總量將達到8000EB。當然，不僅是數(shù)據(jù)量的增長，未來數(shù)據(jù)的形態(tài)正在從結(jié)構(gòu)化（文本圖形）向非結(jié)構(gòu)化（音頻、視頻、社交），以及不規(guī)則維度和定制類型數(shù)據(jù)演進（聲納、GPS、雷達、鐳射激光、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因），數(shù)據(jù)的處理方式也延伸至端到端。

在這種“數(shù)據(jù)洪流”效應(yīng)下，如何將不同形態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“增值服務(wù)”，處理海量數(shù)據(jù)，并尋找到關(guān)鍵數(shù)據(jù)，做快速的預(yù)測、診斷，預(yù)防災(zāi)難事件發(fā)生，甚至模擬人的大腦，英特爾認為這就是AI潛力所在。

但這位“CPU霸主”也表示，隨著高度動態(tài)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自然數(shù)據(jù)收集分析需求越來越大，未來計算需求必定將遠遠超越傳統(tǒng)的CPU和GPU架構(gòu)。那怎么辦？英特爾這么說，那就肯定有辦法。面對AI后時代的未知，英特爾同樣希望用“計算多元”思路來處理，即利用不同特性硬件平臺以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化，來提升數(shù)據(jù)處理的速度和準確性。

于是，英特爾很快采取了一系列行動。從2015年開始，瘋狂布局AI，收購Altera 、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所長的AI初創(chuàng)公司。當然，一下子收購這么多公司，還是難以消化的。英特爾需要將所有這些融合重組在一起。如何整合？

當英特爾收購Nervana時，它認為這家小公司是其進軍AI的“基礎(chǔ)”。為此，還成立了由Nervana前任CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始Naveen Rao領(lǐng)導(dǎo)的人工智能產(chǎn)品事業(yè)部（AIPG）以及一個進行高級研究和開發(fā)的人工智能實驗室。

相較于整體AI戰(zhàn)略，英特爾也更為強調(diào)其AI硬件組合。在本次AI Day上，英特爾剛宣布將在今年年底之前發(fā)布Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（簡稱NNP），即此前代號為“Lake Crest”的項目。Naveen Rao將NNP描述為“一套面向深度學(xué)習(xí)的專用架構(gòu)”。

英特爾在AI芯片方面還儲備有其它殺手锏，具體包括至強家族、FPGA（來自Altera）、Mobileye（車載平臺）以及Movidius（用于邊緣位置機器學(xué)習(xí)）。

英特爾人工智能全棧解決方案

完整的硬件平臺，涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和 FPGA、網(wǎng)絡(luò)以及存儲技術(shù)等；

針對深度學(xué)習(xí)/機器學(xué)習(xí)而優(yōu)化的基于英特爾架構(gòu)的數(shù)學(xué)函數(shù)庫（英特爾 MKL-DNN以及數(shù)據(jù)分析加速庫（英特爾 DAAL）等，以及英特爾Nervana Graph；

支持和優(yōu)化開源深度學(xué)習(xí)框架如 Spark、Caffe、Theano 以及Neon等；

構(gòu)建了包括英特爾Nervana、英特爾計算機視覺 SDK、 Movidius 和 Saffron 為代表的平臺，以推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

原來，在“看似摸不著頭腦”收購狂潮背后，英特爾實則是在補齊各方面的能力。應(yīng)對數(shù)據(jù)多樣性，現(xiàn)在，英特爾終于緩了口氣，拿出一整套AI全棧解決方案。

角色轉(zhuǎn)變：做高價值合作伙伴，讓AI易于實踐

有了技術(shù)，如何轉(zhuǎn)為商業(yè)，英特爾再一次為自己找到合適的位置和角色，做中國高價值合作伙伴，為實體經(jīng)濟打Call。

實際上，對于英特爾而言，AI潛力和價值，恰恰體現(xiàn)在它能夠與其他行業(yè)應(yīng)用實現(xiàn)有效的結(jié)合，即通過行業(yè)應(yīng)用釋放AI潛力。

獨樂樂不如總樂樂。同樣是合作，但英特爾卻擅長用“英特爾方式”實踐著，不單是為行業(yè)用戶提供解決方案，還與合作伙伴一起玩。通過技術(shù)的力量，讓AI易于實踐，降低各行各業(yè)使用AI門檻。

分享一個小故事，這次AI大會多次提到的“天池醫(yī)療 AI 大賽”。

英特爾與阿里巴巴和零氪科技共同舉辦了天池醫(yī)療 AI 大賽，以期促進算法創(chuàng)新，用AI加速精準醫(yī)療的發(fā)展；大賽第一季面向的是醫(yī)學(xué)界公認的難題——早期肺癌的診斷。作為大賽的共同舉辦方，英特爾提供了可為深度學(xué)習(xí)提供高效計算支持的至強融核處理器、至強處理器等產(chǎn)品和技術(shù)，還有針對機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的英特爾Math Kernel Library（MKL）核心算法庫及英特爾Python 數(shù)學(xué)庫，以及特別為醫(yī)療影像分析設(shè)計的深度學(xué)習(xí)框架軟件等。據(jù)科技行者了解，在這次天池大會上，英特爾為深度學(xué)習(xí)框架 Caffe 定制了 43 個超越開源版本的新功能，來支撐選手的模型創(chuàng)新；同時也為天池軟件貢獻了 35000 行框架代碼和 6000 行參考模型代碼，為模型訓(xùn)練保駕護航。結(jié)果是，各隊選手在比賽期間遇到的80% 的問題，英特爾事先都有驗證過。

從體驗層面，英特爾也正在嘗試。

舉個例子，3D人臉面部表情捕捉技術(shù)，可實現(xiàn)對視頻人臉的自動檢測與識別，精準重建 3D人臉，并實時跟蹤面部表情變化，將預(yù)先設(shè)計好的特效素材附在 3D 人臉上，重新渲染到 MV 視頻中，從而實現(xiàn)臉部特效。整個過程只需一個二維攝像頭，大大簡化傳統(tǒng)3D建模過程。目前，這項AI技術(shù)還運用到音樂作品拍攝中，并開放體驗區(qū)，讓內(nèi)在英特爾技術(shù)，在AI時代，轉(zhuǎn)化為外在精彩體驗。

很顯然，英特爾對待AI的核心思想是，推動AI普及化、民主化，推動整個市場發(fā)展。就像英特爾公司高級首席工程師兼大數(shù)據(jù)技術(shù)全球首席技術(shù)官戴金權(quán)多次提到，“在英特爾我們專注做的一件事情，就是使人工智能計算進入民主化時代，讓各行各業(yè)更方便地使用?！?/p>

英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭

正如英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭所言，AI是一場“馬拉松似的拉鋸戰(zhàn)”，競爭才剛開始兩三公里，未來將是“計算多元”時代。

從“芯片公司”到“數(shù)據(jù)公司”，英特爾的轉(zhuǎn)型思路或許將帶給人們一些啟示：當新一波技術(shù)浪潮和風(fēng)口來臨時，與其盲目地追趕風(fēng)口，倒不如花些時間真正去想清楚，在新的變局中，自己能給別人帶來什么不可替代的價值。