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賦能生態 加速創新 探秘英特爾未來科技

作者:錢麗娜 / 發布時間:2019-12-27/ 瀏覽次數:0
12月18日,由中國經營者俱樂部舉辦的“走進名企標桿學習活動之探秘英特爾未來科技”在英特爾亞太研發中心舉行。 英特爾亞太研發有限公司總經理盧炬與研發中心的技術專家們一起為中國經營者俱樂部的學員和法國里昂商學院的師生們分享了英特爾在大數據、人工智能、云計算、邊緣計算和物聯網領域的探索。
  

英特爾于1985年進入中國,如今已經發展成為總部之外最全面的覆蓋研究、產品開發、制造、產業生態合作、營銷和銷售、客戶服務,包括風險投資和企業公民責任的企業。1993年在上海建立的英特爾架構實驗室在2005年9月升格為英特爾亞太研發有限公司,目前擁有2200多名員工,其中博士100多名,由于研發實力出眾,成為英特爾的卓越中心,以優秀的創新和執行力以及市場和生態系統贏得聲譽。

 

英特爾亞太研發有限公司總經理盧炬在談到公司發展的未來方向時說,“實際上我們正在推動計算與通信的未來,創造前所未有的體驗。”而這個未來目標市場就是自動駕駛汽車、5G網絡、人工智能和物聯網,價值3000億美元。

 

 

1968年,英特爾由集成電路發明者之一的羅伯特?諾宜斯和提出摩爾定律的戈登?摩爾共同創立。在過去的50年間,半導體行業始終遵循著這一經驗性的規律,這背后是無數半導體行業的從業者的努力,讓摩爾定律保持了下去。

 

盧炬說,英特爾的技術優勢體現在三個方面,一是生產世界上最好的半導體,二是全球領先的端到端平臺的提供者,三是引領人工智能和智能革命。

 

目前在云計算、虛擬化技術、大數據、深度學習、基本輸入輸出系統和固件視頻技術等領域,英特爾紫竹園區擁有世界一流的工程研發能力。據介紹,英特爾紫竹園區主要的研發方向有數據平臺,客戶端平臺,物聯網,基礎和平臺方案,存儲、架構、圖形及軟件。

 

英特爾亞太研發有限公司總經理 盧炬

 

英特爾亞太研發有限公司的軟件實力亦是雄厚,有從固件開始到操作系統、中間件、應用程序的一整套軟件的開發能力,累計專利數五年前便已達到2000件。自成立以來,一直通過軟硬件協同打造一個開放的技術生態系統,賦能生態伙伴和開發者,加速技術創新和應用突破。

 

數據富礦與英特爾的數據戰略

 

這是一個以數據為中心的世界,全球超過一半的數據產生于過去兩年,其中只有不到2%的數據進行了分析。

 

英特爾數據平臺集團中國總經理 王飛

 

英特爾數據平臺集團中國總經理王飛在談到數據帶來的機會時,認為98%尚未被處理的數據是一個富礦。英特爾以數據為中心,提出三大策略,一是更快的傳輸;二是更多的存儲;三是處理一切。

 

圍繞著數據應用,英特爾聚焦在以下場景的應用。一是云。其中基于云的數字廣告市場2022年將達4200億美元,電子商務達4.8萬億美元的規模,復合年增長率達20%;二是人工智能,到2021年,超過75%的APP將會融入AI功能;三是5G和邊緣。到2024年,19億的5G訂閱用戶將驅動35%的網絡流量。

 

英特爾在圍繞數據應用時有幾個策略:一是產品組合;二是與業界的生態伙伴一起合作,把價值轉化,從產品到最終用戶的價值,關鍵是培育生態系統,與生態伙伴一起創新;三是培養人才。

 

5G發展起來后,隨著萬物智能互聯的發展,數據量會越來越大,數據的格式也會更加多樣化。像人工智能、機器學習這樣的新技術,要從實驗室轉化到生產線,有很多復雜的問題需要解決。

 

英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO、英特爾大數據分析和人工智能創新院院長 戴金權

 

談及如何運用AI和大數據,英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO、英特爾大數據分析和人工智能創新院院長戴金權介紹,一個在真實環境下的AI應用是一個復雜的流水線,涉及成本、可擴展性、專有接口、數據隱私等。除了AI模型,還需要其他模塊的配合,比如數據的收集、轉換、特征的轉換等等。在這樣復雜的一個流水線上,要讓它運行得更加高效,需要整合異構的軟件和資源。“在大型流水線中,AI模型的貢獻比隱藏在其他的模型要少得多。在應用AI的過程中,可能80%的時間都用在分析篩選數據上。我們的工作就是解決這些復雜的問題。”

 

英特爾開源了基于Apache Spark的分布式深度學習框架BigDL和Analytics ZOO。BigDL基于現有的Spark集群來運行深度學習計算,并簡化存貯在Hadoop中的大數據集的數據加載。

 

當英特爾看到,深度學習應用于大數據管道時需要手工“拼接”多款獨立組件(如TensorFlow、Apache Spark、Apache HDFS等),又開發出Analytics Zoo,將Spark、TensorFlow、Keras和BigDL程序無縫合并到一個集成管道中,可以透明地擴展到大型Apache Hadoop/Spark集群,用于分布式訓練或推理,其用戶包括美的/庫卡。

 

在實踐中,英特爾發現基于神經網絡的AI模型的結果更為準確。傳統的數據訓練遇到新增數據加入時,需要做全量的重新訓練,但是采用神經網絡模型的訓練,只需對新增數據進行增量式的訓練即可,消耗的成本比傳統的模型更加少。

 

有了這些AI開發的基礎設施,英特爾幫助電商、金融、制造、科研、電信、互聯網等領域的企業進行圖片分析、消費行為預測、質量檢測、粒子對撞數據篩選等,涉及的技術領域包括計算機視覺、自然語言處理,實時分析,并且取得了不錯的成果。

 

oneAPI為開發者帶來簡化的統一硬件接口

 

在這個以數據為中心的時代,數據的形態也發生了巨變:從結構化的文本數據到非結構化的視頻、音頻數據,來源也從互聯網向工業工程數據、車聯網數據等不同的應用場景擴展。

 

英特爾亞太研發有限公司機器學習首席工程師林曉東介紹,英特爾的產品覆蓋的廣泛計算架構包括標量(Scalar)、矢量(Vector)、矩陣(Matrix)和空間(Spatial),分別主要應用于CPU、GPU、AI加速器和FPGA產品。這種標量、矢量、矩陣和空間架構的組合,英特爾稱之為“SVMS架構”。

 

當數據中心擁有大量的多元化硬件架構時,在不同的架構上編程需要不同的工具和語言,英特爾為此推出oneAPI項目,在AI、深度學習和數據分析上布局,以支持實現橫跨 SVMS 架構的數據并行編程。“我們希望把英特爾的硬件變成一個對開發者非常容易的抽象,簡化他們的開發工作,只需一次編程,或者只需對英特爾的硬件進行微調便能獲得高性能。”

 

人工智能賦能企業數字化轉型

 

人工智能與商業分析教授、法國里昂商學院全球商業智能中心副主任、工商管理博士DBA導師丁文璿教授在活動中做了《AI賦能數字化轉型,如何對企業進行全面重構》的主題演講。

 

丁文璿說,“企業在看待人工智能時需要想清楚,實施人工智能的目的是什么?給企業賦的是什么能?如何賦能?”

 

人工智能與商業分析教授、法國里昂商學院全球商業智能中心副主任、工商管理博士DBA導師 丁文璿

 

企業數字化轉型,要明確三個關鍵點:什么是轉型?什么是數字化轉型?如何實施數字化轉型。這其中的關鍵邏輯是,生產力決定轉型的方式。轉型的本質是用新生長出來的先進生產力去替換正在衰敗的生產力,并重新探索和構建出能夠同先進生產力相適應的產業生態與生產組織,而這一切又依賴于科學技術的進步和企業全體成員的認知水平與技術能力的提升。人工智能的出現是將人類智慧賦能給機器,使它按某種意志,有意識地自主形成為一種生產力。

 

企業采用先進的技術,背后的原因是時間與速度在商業里發生了變化。企業成長加快,企業被淘汰的時間也加快;產品生命周期在縮短,爭奪用戶的時間窗口在變短。由此,企業存在的目標改變了,企業的任務改變了,企業的工作模式改變了,生產設備和裝置改變了,生產流程和管理流程改變了,員工的崗位和人員的資質要求改變了。以往技術進步淘汰的是落后的工具,而智能化時代淘汰的將是人。

 

人工智能將在哪些領域發揮作用呢?

 

丁文璿認為將發生在以下四個方面:生產力的轉型,即生產工具由能量轉換型工具到能簡化工作或節約時間的智能型工具;生產資料的改進和轉型;生產方式和生產組織的轉型以及生產者的轉型。

 

產業結構也將發生躍升與進化成強勁生態系統。首先體現在優化賦能。即原有運營不變,但是用AI精準處理各種表征關系狀態的數據。比如從北京打電話到深圳,聲音包傳輸中需要多少機站,帶寬是多少,可以由AI來計算。

 

其次是深化賦能,即拓寬、拓深原來的經營領域,用AI分析市場趨勢,根據自身優勢,創造新產品及其流程。這其中一是增加同類產品,比如格力從空調開始,向其他小家電領域延伸,再延伸到芯片研發;二是增加異類產品,比如騰訊利用IT技術跨界賦能。

 

頭腦風暴 智慧沙龍

 

第三是流程化賦能。產品不變,但改變經營模式,比如拼多多。

 

但歸根結底人工智能能做什么,還要看其本質。問題本身是否可計算,能達到什么效果?如果再來一次,哪些地方會做得不同?

 

從上世紀50年代起,科學家們研究人工智能的目的是機器模仿人類的認知能力。包括:

 

1.智能機器必須具有感知和理解周圍環境的能力。

 

2.它不僅能從訓練和自身經驗中學習,而且具有通過推理和思維做出決策的能力。

 

3.在對模糊和不確定的情況,能像我們人類一樣,自主產生“直覺”。

 

如今的強人工智能也在著意模擬人腦的認知和思維過程,具備理解能力,決策過程可解釋,具有自我意識。

 

“當我們看到人工智能越來越精彩的應用時,我們應該了解,英特爾最大的貢獻是提高了算力,這是一切應用發展的基礎。”丁文璿說。

 

中國經營者俱樂部高端會員匯聚英特爾亞太研發中心

 

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