2018年11月14日，英特尔人工智能大会在北京举行。在2018年底参与一场以人工智能为主题的活动，并无法让人深感过于激动，却是在近两年时间内，我们看见了过于多人工智能公司的消息，看见了过于多这一产业的发展。但被迫说道，英特尔人工智能大会还是带来了我们惊艳。

从这场活动中我们可以确切的看见英特尔在人工智能浪潮中对自己的定位，和它对国内未来人工智能产业趋势的辨别。2018年英特尔在人工智能领域获得了哪些成果？英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭、英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao等人讲解了英特尔过去一年时间在人工智能领域获得的成就。

（英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭）杨旭回应，构建人工智能的价值，必须从三个方面推展：持续推展技术创新；与生态系统和技术社区积极开展对外开放协作；解决问题根本性挑战，推展应用于部署落地。在过去一年间，英特尔公司与国内绝大多数人工智能领军企业都创建了合作关系，还包括百度、阿里、腾讯、华为等公司皆是英特尔的合作伙伴。而阿里云与腾讯云人工智能项目负责人也上台讲解了其余英特尔合作，发售的针对行业的解决方案。

杨旭讲解，在刚完结的天猫“双11”购物节里，就有这不少英特尔的AI技术在背后反对。不仅如此，英特尔还与腾讯合作，协助微信的语音辨识效率更加低。此外，英特尔与百度Apollo、美的、汇医慧影等落地合作，并参予了AI辅助乳腺癌就诊、AI解救野生东北虎、AI长城维护等应用于项目。

他回应，英特尔注目的重点是将人工智能技术与实体经济融合一起，去推展实体经济的更进一步创意和发展。所有的工作都只是才刚刚开始，这样例子还不会更加多。在大会期间，英特尔还宣告了 “AI未来先锋计划”，在前沿研究、师资建设、人才培养、产业接入等方面进行多方位合作，积极探索产学研联手推展人工智能发展的新模式、新的路径。

工具：英特尔在人工智能时代的核心定位英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao讲解，在人工智能领域，英特尔专心于三个方面：工具、硬件和社区。Naveen Rao在此后的媒体的交流会上也特别强调，还包括英特尔、英伟达、谷歌在内的公司，其为AI开发者获取的服务是有序的，大家联合构成了一个共同体。（英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao）不过利用演说我们也能看见，英特尔对自己的定位不会更加相似于工具。

正如Naveen Rao所说，英特尔要利用最佳工具打造出美好未来——将韧融合，解决问题AI的简单挑战，这将让AI从理论南北实践中。随后，英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘茵茵讲解了目前英特尔对外开放给开发者的工具软件。

MKL-DNN是Intel的开源性能库，它为当今的深度自学软件框架获取了高度优化的内核，可以协助开发人员充分发挥出有英特尔硬件的仅次于性能。nGraph是一种横跨所有英特尔所有硬件的统一中间层编译器，可以为开发者获取低灵活性和兼容性，减少研发可玩性，提高研发效率。BigDL是英特尔研发的分布式深度自学库，运营在现有的 Spark 集群之上，可以减缓对大型数据集的了解自学，同时反对Scala和Python。

OpenVINO是一款软件工具包在，专门在边缘部署深度神经网络而设计，可以较慢优化和传输经过训练的视觉模型，并将其部署在英特尔硬件和加速器上。应用于深度自学框架时，关键性能不会取得根本性提高，且需要大幅度调整当前的部署方式。

在活动上，英特尔发售了英特尔神经计算棒二代（英特尔NCS 2），利用该计算出来棒可以在网络边缘建构更加智能的AI算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS 2基于英特尔 Movidius Myriad X视觉处理单元（VPU），并获得英特尔 OpenVINO工具包的反对，与上一代神经计算棒比起性能优于，需要以可开销的成本，减缓深度神经网络推理小说应用于的研发。

射击边缘计算出来，英特尔推崇AI产业落地在大会上，英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon公开发表主题演说。Jonathan Ballon特别强调了英特尔在边缘计算出来方面的布局。

他回应，边缘上的AI，仅次于的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。数据表明，到2025年，多达一半的人工智能软件收益将来自视觉。视觉应用于的激增，分解了大量必须展开汇总和分析的数据。面临数据激增，英特尔发售了OpenVINO工具包，在边缘外侧构建高性能和可扩展性，专心于加快深度自学并将视觉数据切换为业务洞察。

Jonathan Ballon回应，通过OpenVINO，英特尔的硬件在人工智能方面表现出色。几周前英特尔还公布了视觉加速器设计，新的加快解决方案分成两种形式：一种是使用英特尔Movidius VPU阵列，另一种则基于高性能英特尔Arria 10 FPGA。

这两种方案都为开发人员获取基于英特尔系列产品的更佳的神经网络性能，协助开发人员更加经济、更加高效地运用物联网设备的动态图像分析和智能化功能。杨旭在拒绝接受专访时也回应，英伟达的计算出来产品在此前人工智能科研领域所做到贡献是不可忽视的，但英特尔的产品目前在产业应用于中的展现出杰出。而还包括华为在内的硬件厂商所研发的AI加快芯片，只不过都可以与英特尔的产品超过有序的起到。

尽管目前业内对于边缘计算出来和云端智能这两类方案的争辩并没暂停，又或者说二者在未来人工智能落地产业的过程中都有用武之地，但英特尔集中于发力边缘计算出来的态度早已显露出毫无疑问了。杨旭在其演说中提到了一系列的数据，2018年有46%的企业CIO（首席信息官）制订了AI应用于的继续执行计划，但其中只有4%获得了继续执行。

国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美金，而估算到2022年这一数字将超过90亿美金，填充增长率多达58%。事实上，这一些佩数字是对人工智能产业未来发展空间的认同。

英特尔自1968年正式成立以来，至今已有整整50年的历史，但无论是对英特尔还是对更好传统科技企业来说，人工智能都是一场全新的马拉松，刚跟上。

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