摆脱对PC、服务器的依赖 英特尔“悄悄”在人工智能布下两颗棋子

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科技公司的年会有两种，一种是介绍普通消费者在日常生活中使用的产品，如苹果公司的一年或两年一次的iphone会议，另一种是为技术开发人员发布sdk、api和开发工具包，如英特尔的开发者技术会议idf。

如果苹果的新闻发布会是关于目前软件和硬件的最佳整合，那么英特尔的新闻发布会是关于探索未来的各种可能性。

其中，恐怕英特尔打算切入人工智能最热门的领域。纵观行业，人工智能已经成为当前科技公司的发展方向。Alphago揭示了谷歌通过胜利来促进人工智能的深度学习的雄心；Facebook已经为未来十年规划了社交、人工智能、虚拟现实和无人机的发展路线；微软通过云计算和基于人工智能的bot开发框架，构建了新一代软件开发平台。作为在过去50年引领全球计算发展的英特尔，我们下一步应该如何应对人工智能带来的机遇和挑战？

首先，围绕机器学习，寻求算法和硬件的突破

基于深层神经网络的机器学习在2012年的imagenet挑战赛中崛起。多伦多大学的一个鲜为人知的团队采用了深度学习训练的图像识别模型，不仅获得了冠军，而且错误率降低到20%以下，震惊了业界和学术界。此后，基于深层神经网络的机器学习成为人工智能重新出现的巨大推动力。谷歌、facebook和微软相继建立了深度学习研究团队，并在许多产品中部署了深度学习技术，取得了巨大的成就。

随着行业越来越依赖深度学习，也带来了对新一代计算的需求，更重要的是，没有人知道深度学习对计算能力资源的需求有多高，这就像一个“计算黑洞”，这也使得异构加速技术在过去几年中广泛应用于这一领域，如fpga。

位于专用芯片和通用芯片之间的所谓的现场可编程门阵列具有一定的可编程性，可以同时进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时效率更为明显。更重要的是，fpga在性能功耗比方面有明显优势，是cpu的10倍以上，是gpu的3倍以上。Fpga已经被应用于很多领域，如逻辑控制、信号处理、图像处理等。

2015年12月，英特尔完成了对可编程逻辑器件制造商altera的收购。这是英特尔历史上最大的一次收购，使英特尔成为第二大可编程逻辑器件制造商，并将altera的fpga引入英特尔产品线。

此次收购对英特尔的未来发展至关重要。

众所周知，英特尔在行业中的影响力是基于pc和服务器的cpu，但是在pc销售持续下滑的残酷面前，英特尔的收入和利润将会受到很大的影响。根据2015财年的财务报告，英特尔的年收入下降了1%，净利润下降了2%，毛利率下降了1.1%。华尔街分析师将这一下降归因于个人电脑芯片业务的持续疲软，而个人电脑芯片业务曾是英特尔的核心产品线。

在服务器层面，包括facebook和谷歌在内的主要客户对大规模网络服务计算的需求越来越大。传统上，英特尔将在每个硅片上集成更多晶体管，但随着摩尔定律的失败，这种方法越来越难以满足客户需求。

Fpga有望为英特尔带来一个新的业务增长点，那就是机器学习。英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示:“将altera的fpgas与英特尔处理器相结合的一个非常激动人心的领域是机器学习，它是图像识别、目标检测和发现大数据规律的关键要素。”具体来说，英特尔将把fpgas和英特尔处理器封装到一个芯片中。当用fpgas来计算一些机器学习任务时，就像cnn图像识别算法一样，可以大大提高其性能。英特尔M&A副总裁Vendel Brooks在2015年Be访谈中表示，与传统处理器和fpga相比，新的集成芯片最初将带来约30%至50%的性能提升，最终的性能提升将达到2至3倍。

正是在这种背景下，由英特尔和iFlytek联合推出的深度学习计算平台备受关注。在这个平台上，底层硬件来自英特尔的至强处理器和altera fpga技术，依靠IFlytek在自然语言处理和语音识别方面的核心技术，可以将说话人的声音实时转换成文字，准确率达到95%。

硬件层面的进展引人注目，而在软件层面，尤其是算法层面，英特尔希望通过2015年发布的数据分析加速库，帮助第三方开发人员在英特尔底层硬件上更好地构建和培训机器学习模型。与此同时，到2017年，英特尔将在另一款名为“数学核心函数库”的产品中发布神经网络应用编程接口，开发者可以直接访问该产品，大大降低了开发者开始机器学习的门槛。

总的来说，英特尔的确为机器学习做了很多布局，尤其是深度学习，但这就像深度学习仍处于发展的早期阶段，英特尔的产品(硬件、软件/算法)还不成熟，但从另一个角度来看，英特尔对人工智能发展的思考具有特殊的意义。

赋予机器人感知能力

在去年的英特尔信息技术峰会上，英特尔首席执行官布莱恩·科兹安尼克反复向观众重申了realsense的重要性，并进行了多次演示。在一年后的主题演讲中，当观众被一年前的技术欢呼鼓掌时，它也表明了真正的感觉技术确实有巨大的应用前景。

英特尔新技术事业部副总裁兼感知计算事业部总经理鲍克勤表示:“我们正处于计算设备寒武纪物种大爆发的初级阶段。”如果人类已经通过寒武纪物种大爆发看到了世界，那么“我们的智能设备也处在这样一个时代。”有了“眼睛”后，他们也能了解世界。ゥ

所谓的现实世界技术是一套完整的软件和硬件解决方案。在硬件层面，3d相机由颜色传感器、红外传感器、红外激光发射器和现实世界的图像处理芯片组成。在软件方面，该相机可以捕捉物体的颜色，计算物体的深度和轨迹，还支持三维建模、实时渲染等。

简而言之，新一代计算设备通过摄像头被赋予了感知和理解能力。在格莱美颁奖典礼上，lady gaga向最近去世的摇滚明星大卫·鲍伊致敬，令人激动。演出期间，lady gaga的脸上出现了变幻莫测的华丽妆容。起初，似乎有岩浆流过，然后闪电出现，伴随着不断变化的构成。大卫·鲍伊实时地投射在lady gaga的脸上，然后一只栩栩如生的蜘蛛突然从左眼爬到右眼，慢慢地掠过他的脸颊，最后在他的额头上变成了一个魔法洞。所有这些都取决于真实感受技术，这是该技术的众多应用场景之一。

在今年的英特尔信息技术峰会上，英特尔推出了三种不同型号的真实世界相机，包括用于近距离感应的sr300、用于远距离感应的r200/lr200和用于远距离运动感应的zr300。同时，它还发布了不同领域的realsense技术开发工具套件。

首先，现实世界的技术是武装机器人的。机器人自然需要“眼睛”来感知世界，但是在过去，机器人没有办法“看到”他们周围的世界。因此，英特尔希望通过现实世界技术机器人的开发套件，让机器人拥有一双“眼睛”。该工具包集成了机器人开发主板和r200摄像头，这是一个交钥匙方案(所谓的“交钥匙”)，这意味着承包商为客户建造一个工厂或其他工程项目。一旦设计和施工项目完成，包括设备安装、试运行和初步运行顺利进行，工厂或项目的所有权和经营权的“钥匙”将根据合同完全“移交”给对方，对方将开始运营。英特尔在许多领域推出了“交钥匙”计划)。

特别是，使用现实世界的技术，ninebot的Segway机器人可以说是在今年的ces上展示了它的才华。目前，该机器人已经完美地集成了视觉识别、语音通信和定位运动能力，Segway机器人也已经成为一个开放平台项目，世界各地的软件和硬件开发人员可以在此基础上开发和优化他们自己的机器人项目。

其次，引入了英特尔RealSense sdk，它提供了更多的API，包括手势识别、人脸跟踪、三维扫描、场景感知和slam，真正实现了跨平台操作，为深度相机提供了开源驱动，支持linux、android、osx和winows。这些跨平台的API也为机器人操作系统ros提供了一个交互界面，这对机器人的未来发展具有重要意义。

第三，将现实世界的技术融入无人机板。主板中间有一个100针接口，可以通过上面的fpga重新编程和优化。主板的外围设备支持固态硬盘存储、lte通信网络和realsense vision。它运行yocto linux软件，可以与大量商业飞行控制器连接。

此外，围绕现实世界的技术，只有按钮大小的计算模块居里、便携式移动网络设备平台atom、适用于物联网(iot)和可穿戴设备的芯片爱迪生以及获得自由的云计算技术将成为英特尔将感知带给机器人和无人机的重要辅助力量。

与昂贵的可用于机器学习的集成芯片相比，英特尔的现实技术更贴近人们，更多的注意力放在了战斗在第一线的机器人和无人机开发者身上。上述措施也将伴随英特尔针对中国制造商的“爆米花机”计划。

自2015年以来，英特尔一直试图摆脱对个人电脑和服务器的过度依赖，并通过其强大的R&D能力在许多领域寻求突破。例如，物联网已经取得了长足的进步。根据2015年第四季度的财务报告，物联网部门第四季度的收入为6.25亿美元，高于去年同期的5.91亿美元。

在目前最热门的人工智能领域，擅长硬件的英特尔选择提供计算能力和感知能力，这不仅是对原有业务的延续和补充(毕竟，芯片是公司的支撑业务之一)，也是英特尔最熟悉的业务模式——与平台上各种链的合作伙伴一起构建生态系统，促进行业发展。从新一代的计算芯片到新一代的视觉感知，英特尔将在未来给人工智能带来多大的工业影响还有待观察。

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