宋继强：20年后来看今天 人工智能还是早期阶段

通过我们这些技术，我们可以大幅增加这些模型的并行化计算能力，到了2020年，我们要在英特尔这个软硬件方案集成下，把训练时间相对于今天这个节点提高到100倍。这是我们的目标。刚才讲的是云端，云端你训练得非常好，这个模型有了，但是我们在使用的时候，大家接触到的是终端的设备，我们怎么在终端设备上去部署？去使用这些能力呢？这个非常重要，如果我云端的东西做得非常好，我任何一个数据都需要终端设备采集送到云端，再回来，只有对我们的网络有非常大的依赖，对实时交互是不可以接受的。我们另外一个杀手锏就是在终端这一侧也有很好的硬件方案，我们最近收购了一家Movidius的公司，它的特点是我有一定定制度又保留了一定的可编程能力的硬件芯片解决方案，这个就是低功耗版本的解决方案，他们的平台是比信用卡还小的板子，他们是可以把开源的这两个比较主流的训练出来的模型，通过他们的Fathom工具转化成嵌入式的深度学习模型，放在他们的硬件上很好的运行，硬件里面的东西也很多，有两个亮点。第一，上面这些橘黄色的块，是一些做好的硬件电路支持某些功能，这是不变的。另外可以编程是底下的SHAVE，它是一个流式的处理器，而且是混合架构，是很适合你去处理一些需要变的工作，而且更好的是因为它部署在前端，前端有时候工作量大，有时候小，这12个单元可以各自它上不上电，现在只用6个的话，可以把另6个关掉，不费电。

终端嵌入AI的优势，有更高能效，更低宽带需求，同时，延迟更少了，对存储开销也少了，容错连续性也好了。

刚才讲的主要是深度学习，推理这一块也很重要，而且是未来越来越依赖它，降低对大数据的依赖，因为在现实生活中不可能各个应用都有大数据，我还是需要一些人的支持，逐步去个性化收集来的记忆，一些规则，去做对人工智能应用的增强。

我们也有一个Saffron的方案，这在美国还是比较有名气，它是一个自然智能平台，主要的特色，这个公司的主要能力，英特尔收购他之前的能力，是给波音这种大企业提供一些零件维修库，你这个零件坏了，还有什么零件可能很快就要坏了，你可能每年要定时间去检测几个东西，是预防性的提供很多知识支持，他们有一个自己独特的，能够去记录很多事件的数，这个数据库不光可以去很好记录这些事件，分门别类做表述，同时在上面也有统计量，这样可以利用机器学习、数据挖掘的办法，提取出你称之为记忆的东西，怎么找出它的相似性和关联性，相似性可以做一些自动的分类，关联性可以用来去看，什么是一些趋势、规则、模式也好，利用这些趋势，我们就可以做预测了，我看到了前面这个事情发生，我就知道后面这个事情在未来的什么时间点很有可能发生，如果发生了，那就是预测成功，如果没发生，这又做成一次异常。比如说你吃药的这个动作，你这时候吃药是对的，如果你没吃，就是一个异常，就要提醒你。所以它实际上是在提供基于记忆的一整套方法。

刚才讲的都是一些技术，对于市场来讲，AI的整个市场仍然处于婴儿期，想投身于利用AI做后面的各种产业的公司和学者来讲，时尤未晚，还有很多事情可以做。目前从英特尔看来，我们觉得会重度利用AI的行业零用有这么几个，一个是智能制造，会对AI有很大的需求，它的数据量产生得太多了，第二是智能零售，这里面有人消费的记录，也有商品之间关联被购买的信息，有很多的数据。无人驾驶也是非常大的一块，英特尔把无人驾驶也是提升到很高的高度，我们认为无人驾驶是几年后一个最大的智能平台，这上面可以承载很多种不同业务，但是首要是要把车做出来，让它安全可以用，这里面也会用到很多人工智能技术。同时精准医疗、智慧城市、互联网金融、体育这一块，都是非常多拥有人工智能的。

举两个例子，一个是零售，我们知道零售业是端到端的产业，从生产、仓储到中间你去发布一些广告做推销、推广，去看用户体验的反馈到把货物最后送到客户手里，这是一个很长的链条，而这整个链条里都有人工智能可以去做加速的地方，在今年的双十一我们和京东联合一起在几个方面做了一些试验，发现这个效果还是很好，这里还没有用到之前说的至强融核的新东西，就是在英特尔至强处理器上做优化，一方面是在非法检测图片应用性能提升了4倍，图片版权保护应用也提升了2倍，这是在智能零售这个行业有很好的应用，而这只是冰山一角而已。在另外一个领域，这是全球性的领域，而且英特尔发现在中国区有很好的市场可以做。在医疗行业其实也是数据非常多的行业，为什么说中国区有很好的机会呢？华大基因有很好的基因测序工作，而且这个工作目前来讲在全世界是领先的，甚至在很多地方，像美国做得更好，因为美国的监管还是很多的。英特尔的目标是把精准医疗这件事情大幅缩短使用周期和成本，现在我们知道，如果你有了一个类似于癌症的，要去给你定制一个个性化医疗方案，找到你需要的药物，不光要花不少的钱做基因测序，至少1500美金，同时你要等一星期，这个结果才能出得来，我们的目标是到2020年，和这些行业伙伴一起，把这个时间缩短到一天，价格也大幅下降，这一天里面，你做了基因测序，做了你的分析，把你的其他医学影像处理业分析出来，根据这些数据做个性化诊疗，给你一个个性化的医疗方案，一天24小时搞定，这个对于大众来讲有非常重要的意义，这也需要很多的AI帮助去做。

目前英特尔推出了Nervana人工智能学院，我们是和全球领先的行业，行业的企业领袖和学术界的重要教授们一起合作，这里面除了硬件方面的支持之外，还会给大家展示怎么样做解决方案，这个解决方案一定是端到端平台支持的，不能只给他提供一个模块，因为这个模块用户很多不知道嵌入到系统里怎么弄，怎么弄做到最好，所以端到端的方案是非常有用的。同时，你要对这个算法有一个广泛的支持，你要能够适应新算法，因为我们知道，深度学习也好，人工智能也好，由于大量的精英人脑进来，算法更迭速度是很快的，通常一个星期就有一些新算法出来，你怎么支持到这些广泛算法，同时你要想到这是软硬件系统的事，不是一个硬件公司自己推动，要结合产业界很多做软件的思路，也要把它提供出来，跨行业合作。

（编辑：温州站长网）

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