人工智能嘴炮之外更要看体系

人工智能：生产经营方式的变革与硬件平台的实力竞赛

导读：人工智能为企业带来了解决复杂问题的曙光。它是一种拥有学习和进化能力的计算机程序，通过不断的训练和纠正，能够投入实际应用，其过程与人类通过学习获得技能的方式颇为相似。

人工智能究竟是什么？它不仅仅是一种技术，更是一种生产经营方式的深刻变革。

过去，为了提高效率，人们将生产流程分解为简单、重复的步骤，将作坊发展为流水线。这种流水线思维后来扩展到了商务和管理领域。企业为了应对快速变化的商务环境，将整个业务流程分解为需要单一技能的岗位。这种模式下，企业对职员的弹性和扩展性要求越来越高，除了技能之外，还需要分析能力和判断能力。这种能力的培养需要时间和成本，一旦标准发生改变，职员需要重新学习和适应，进一步增加企业成本。在面临内外部剧烈变动时，更多员工的技能和分析判断能力受到挑战，需要重新学习，使得企业业务和管理充满风险和不可控性。

而人工智能的出现，为企业带来了解决这一难题的希望。人工智能程序通过不断的学习和进化，拥有投入实际应用的能力。其学习过程的快慢取决于运行训练程序的硬件平台的性能。一旦企业获得了具备某一功能的人工智能程序，便可以通过横向扩展硬件平台，以极低的成本和极高的速度迅速强化这一能力，从而在商业竞争中取得优势。

那么，如何更快迈入人工智能时代呢？关键在于人工智能程序及其运行的硬件平台。程序需要经验丰富的程序员一行行编写，而硬件平台则是企业关注的焦点。

在科技圈，关于人工智能硬件平台的竞争异常激烈。最近，英特尔发布的新型众核架构产品XeonPhi在深度学习训练应用中表现出色，引起了另一家深度学习硬件平台领域的领军企业NVIDIA的强烈反响。两家公司在人工智能硬件技术方面都有巨大的投入，并看到了一个巨大的市场机会，因此竞争激烈。

英特尔在人工智能领域的布局十分广泛。与NVIDIA主打GPU及其衍生品不同，英特尔的产品线在核心硬件圈中首屈一指。日前，英特尔的销售与市场事业部副总裁及中国研究院院长向媒体展示了其在人工智能领域的整体布局情况。英特尔拥有从算法、框架、工具到云、边缘和终端的完整产品链和端到端的实力，且在人工智能的算法研究方面有着深厚的积累。同时通过与微软等巨头合作打造的生态优势正在逐渐显现其力量。尽管NVIDIA在深度学习领域有优势但英特尔的反击也值得关注后续发展如何尚不得而知谁能笑到最后让我们拭目以待吧！英特尔销售与市场事业部副总裁夏乐蓓女士以及英特尔中国研究院院长宋继强博士共同描绘了一幅人工智能领域的宏伟蓝图。英特尔在人工智能领域的布局可谓是全面而深入，涵盖了从高端到低端、从前端到后端几乎所有领域的主线。

一、深度学习

深度学习无疑是人工智能领域中最具前瞻性和挑战性的部分。人工智能程序需要经历数百万甚至数千万次的训练才能真正成为强大的生产工具。在这一方面，英特尔的XeonPhi处理器扮演了重要角色，它旨在加速人工智能程序的训练过程。回想当年深蓝战胜卡斯帕罗夫，背后是长时间的训练和改进算法的过程；谷歌AlphaGo战胜李世乭同样需要长时间的训练。而借助大规模部署的XeonPhi处理器，未来人工智能的训练时间有望大幅度缩短至数周甚至数天，这将极大加速人工智能程序在瞬息万变的市场中的实用价值。

二、人工智能部署（一）

训练好的人工智能需要在实际生产环境中大规模部署才能最大化其效用。这时，企业需要寻求高性价比、横向扩展的计算平台，而英特尔的至强系列平台正是为此而生。众多形态的至强服务器产品由多家供应商提供，企业可以根据自己的基础架构形态选择最适合自己的产品进行快速部署和扩展。如果需要更高的性能，XeonPhi也能轻松加入这一行列。而且，由于至强平台的通用特性，一旦某个人工智能程序过时，企业可以灵活地调整硬件资源，将其划拨给其他应用。

三、人工智能部署（二）

除了至强系列和XeonPhi的组合外，英特尔还有一套PlanB，那就是FPGA。作为一种可编程的大规模集成电路，FPGA在性能和成本之间提供了另一种平衡。对于特定算法，优秀的FPGA编程可以实现远超通用平台的性能。这意味着企业可以用更少的资源、更小的空间实现特定算法上的高性能。而且，FPGA的实现速度比开发固化算法的ASIC更快，成本也相对较低。英特尔通过收购Altera和Nervana，获得了FPGA产品研发能力、人工智能算法固化成硬件芯片的能力以及大量的函数库资源，下一步计划便是推出针对人工智能算法的FPGA产品。

四、人工智能前端

人工智能程序做出判断的依据是数据，因此实时采集的数据对其至关重要。对于机器人或移动终端等前端设备来说，它们需要处理的能力、存储空间、能源储备有限，无法运行庞大复杂的人工智能主程序。这时，前端设备就需要具备将采集到的原始信息进行预处理的能力。英特尔的Curie平台和Euclid平台就是为此而设计的。它们能够收集并处理各种信息，将关键信息提炼出来并回传给云端的人工智能程序，从而实现人工智能在更广范围内的应用。

五、软件及开发支持

作为一家硬件公司，英特尔拥有数万人的软件工程团队，致力于为开发者提供更好的支持，帮助开发者更方便的完成软件开发并且更高效的利用英特尔硬件。在人工智能领域，英特尔与开源社区始终保持密切合作，将开发的补丁、工具无偿回馈给开源社区，为人工智能的发展贡献力量。

英特尔在人工智能领域的布局广泛而深入，无论是深度学习、大规模部署、前端设备还是软件开发支持等方面都有相应的解决方案和策略。这一切都是为了更好地满足市场需求和推动人工智能的发展。人工智能时代，体系的力量不容忽视——以英特尔为例

人工智能的发展，如同一场技术革命，将那些曾经遥不可及的能力变得触手可及，使得快速制造和复制成为可能。这一转变不仅推动了企业效率和竞争力的跃升，更预示了人类从“生产工具”属性中逐步解放的美好愿景。在这片蓬勃发展的土地上，竞争无处不在，英特尔凭借其独特的体系优势，在这场人工智能的竞赛中独树一帜。

从前端到后端，从硬件到软件，英特尔构建了全面的人工智能实现与应用体系。与其他企业在人工智能领域的单点突破不同，英特尔在人工智能领域已经形成了一套完整的体系，并通过持续的产品研发和收购战略不断使其完善。无论是不同层次还是不同应用的人工智能需求，都能从中找到实现路径和解决方案。这套体系展现了英特尔在人工智能领域的深厚实力与长远布局。

目前，人工智能的发展尚处于初级阶段，人们关注的焦点主要集中在程序编写和计算平台的选择上。随着人工智能应用的日益普及，一系列问题如内部互联、外部网络、存储、安全、可用性等等也会随之浮出水面。面对这些问题和挑战，英特尔凭借其强大的体系力量，必然能够展现出更大的潜力和更完整的解决方案。其在人工智能领域的故事也将变得更加引人入胜，引人期待。