11月14日，2018英特爾人工智能大會在北京舉行。英特爾全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭介紹了公司一年來在布局AI領(lǐng)域的成績，以及關(guān)于未來的“AI先鋒計劃”。AI戰(zhàn)略下的具體產(chǎn)業(yè)圖景，則由Nervana創(chuàng)始人、全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao和英特爾人工智能產(chǎn)品事業(yè)部全球數(shù)據(jù)科學(xué)負責人劉茵茵從軟件工具、硬件設(shè)備，以及社區(qū)建設(shè)三個層面進行了詳細解讀。

下面，<機器人文明>將結(jié)合應(yīng)用案例，對英特爾AI戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)地圖進行梳理。

未來戰(zhàn)略

AI先鋒計劃

會議開始，楊旭先介紹了英特爾一年來在探路人工智能上取得的成果。

首先是技術(shù)創(chuàng)新，包括開發(fā)49量子位測試芯片、自旋量子位芯片、OpenVINO工具包、開發(fā)NercvanaNNP-L1000、視覺技術(shù)加速器解決方案（Movidius，FPGA）等。

生態(tài)合作方面，構(gòu)建包括神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)、開源nGraph，與騰訊、百度、阿里巴巴、華為、南京大學(xué)AI聯(lián)合研究中心、第四范式AI聯(lián)合實驗室合作，同時開放AI創(chuàng)新平臺。

在應(yīng)用落地層，與騰訊微信語音識別、百度Apollo、美的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)、奧林匹克AI挑戰(zhàn)賽等深度合作。

據(jù)楊旭介紹，在AI推動行業(yè)轉(zhuǎn)型方面，英特爾主要應(yīng)用的領(lǐng)域包括醫(yī)療、交通、零售、金融、政府、能源、工業(yè)等等行業(yè)。

會上，英特爾還推出了“AI未來先鋒計劃”，包括：

1、前沿研究：人工智能的基礎(chǔ)框架和平臺、模型及優(yōu)化算法、多模態(tài)融合、云服務(wù)器平臺設(shè)計、邊緣人工智能、網(wǎng)絡(luò)智能、模擬環(huán)境、FPGA、大數(shù)據(jù)和高性能計算，以及針對自然語言、視覺、自動駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、醫(yī)療和教育等特定具體領(lǐng)域的智能應(yīng)用技術(shù)；

2、師資建設(shè)：助力高校和中小學(xué)人工智能教學(xué)，支持教師智能素質(zhì)培養(yǎng)，幫助教學(xué)利用智能工具和資源；

3、人才培養(yǎng)：以英特爾人工智能學(xué)院為代表，助力中國高校的教學(xué)實踐和人工智能專業(yè)課程建設(shè)，提供線上線下資源；

4、產(chǎn)業(yè)對接：與高校合作伙伴共同探索HPC與人工智能融合的創(chuàng)新實踐。

“推動人工智能的長遠發(fā)展，是一場全新的馬拉松，需要生態(tài)合作的不斷深化。我們將把這個計劃長期推進下去，英特爾與中國高校、科研機構(gòu)及教育界的合作也將持續(xù)拓展和深入?！瓵I未來先鋒計劃’是開放式的，未來將有更多合作伙伴加入其中?！睏钚癖硎菊f。

產(chǎn)業(yè)地圖

軟件工具+硬件設(shè)備+社區(qū)

對于英特爾在AI產(chǎn)業(yè)的重點布局，Naveen Rao認為“AI革命就是計算的演進”，這就要求AI必須具備多元化工具：“英特爾提供更多選擇，包括軟件工具、硬件設(shè)備，以及智能社區(qū)?！?/p>

特征

軟件工具：加速AI發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化提升性能，助力更加快速、便捷的AI部署；

硬件：AI并非“一策萬能”。從通用到專用，從毫瓦到百瓦，提供廣泛的方案組合；

社區(qū)：以開放合作來解決復(fù)雜挑戰(zhàn)，并與學(xué)術(shù)社區(qū)一起探索最佳解決方案。

四款軟件工具

助力硬件性能優(yōu)化

MKL-DNN

是面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英特爾數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫，包含矩陣乘法、批量歸一化、池化、激活和卷積等，深度學(xué)習(xí)軟件框架提供了高度優(yōu)化內(nèi)核，可以幫助開發(fā)人員發(fā)揮英特爾硬件的最大性能。

nGraph

對于開發(fā)者來說，需要選擇適合自己的深度學(xué)習(xí)框架。nGraph是一種跨英特爾所有硬件的統(tǒng)一中間層編譯器，可以為開發(fā)者提供高靈活性和兼容性，降低開發(fā)難度，提升開發(fā)效率。

BigDL

是英特爾開發(fā)的分布式深度學(xué)習(xí)庫，運行在現(xiàn)有的Spark集群之上，可以加快對大型數(shù)據(jù)集的深入學(xué)習(xí)，同時支持Scala和Python。

Open VINO

是一款軟件工具包，專為在邊緣部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而設(shè)計，可以快速優(yōu)化和壓縮經(jīng)過訓(xùn)練的視覺模型，并將其部署在英特爾硬件和加速器上。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)框架時，關(guān)鍵性能會獲得重大提升，且無需大幅調(diào)整當前的部署方式。

四大處理器加持

賦予多元化應(yīng)用能力

人工智能的生態(tài)系統(tǒng)包括核心算法和芯片處理器，軟件工具，以及終端硬件開發(fā)，產(chǎn)品形式的多樣性決定了并不存在單一的“最佳”硬件能夠運行各種各樣的人工智能應(yīng)用。因此，從數(shù)據(jù)中心到邊緣再到設(shè)備所需的硬件能力都會有所差別。

如何滿足這樣的多樣化需求？英特爾從四個維度給出了具體解決方案。

英特爾至強可擴展處理器：擅長大量非結(jié)構(gòu)化語音和文本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和推理

相較于GPU，CPU架構(gòu)更能滿足現(xiàn)實情況中的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用需求。英特爾推出的這款平臺，針對流行框架的訓(xùn)練速度提升了1.4倍以上，INT8推理速度則提升了近5.4倍。隨著新一代至強可擴展處理器的推出，推理速度有望提升至11倍。

這些數(shù)據(jù)最終落地在應(yīng)用層面，有哪些性能提升？

以英特爾和原研藥企業(yè)諾華的合作為例：

對于制藥企業(yè)來說，高內(nèi)涵篩選是原研藥的重要研發(fā)工具，但它是一項極具挑戰(zhàn)和費時費力的工作，需要從圖像中提取數(shù)千個預(yù)定義特性。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以加快細胞培養(yǎng)顯微鏡圖像的分析，從而快速完成各種治療的效果研究。但一個顯著的問題是，由于使用了完整的顯微鏡圖像，圖像尺寸比普通深度學(xué)習(xí)基準中使用的圖像尺寸大得多，是ImageNet數(shù)據(jù)集中圖像尺寸的26倍以上。

訓(xùn)練模型參數(shù)多，圖像數(shù)量多、尺寸大，對算力和內(nèi)存容量提出了更高的要求。通過至強可擴展處理器、英特爾 Omni-Path架構(gòu)和TensorFlow v1.7.0搭建的系統(tǒng)進行訓(xùn)練后，最終成功將訓(xùn)練時間縮短20倍。

下一步，英特爾將為人工智能重塑至強，Cascade Lake是將要推出的新款處理器，支持英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存以及全新的AI功能——英特爾 DL Boost。這種人工智能加速技術(shù)將加速深度學(xué)習(xí)推理工作負載，圖像識別能力相比當前英特爾至強可擴展處理器得到提升，Cascade Lake計劃明年發(fā)布。

FPGA：實現(xiàn)實時推理，大吞吐量和低延遲

FPGA無指令，無需共享內(nèi)存，可以同時擁有流水線并行和數(shù)據(jù)并行，因此對流式計算任務(wù)，F(xiàn)PGA比GPU有明顯的延遲方面的優(yōu)勢，是搜索、語音識別、視頻分析等深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要工具。

英特爾與微軟的和合作，應(yīng)用到了FPGA的這些優(yōu)勢。

微軟Project Brainwave是建立在英特爾FPGA基礎(chǔ)上的一個深度學(xué)習(xí)加速平臺。基于FPGA的經(jīng)濟性和極低延遲等特點，Project Brainwave實現(xiàn)了實時推理。

在此基礎(chǔ)之上，由Project Brainwave提供支持的Azure機器學(xué)習(xí)加速硬件讓開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠在Azure和邊緣計算中運行實時模型。目前，應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋制造業(yè)、零售業(yè)和醫(yī)療保健等。

除了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，以FPGA為架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)平臺也可以應(yīng)用于新興行業(yè)。以互聯(lián)網(wǎng)為例，微軟同時將Project Brainwave應(yīng)用于新的必應(yīng)搜索功能，以縮短搜索時間并讓搜索結(jié)果更加智能化。必應(yīng)通過機器學(xué)習(xí)和閱讀理解能快速提供智能化答案，幫助用戶更快地找到想要的答案，而不是提供鏈接列表讓用戶去手動檢查答案。性能上，英特爾FPGA能讓必應(yīng)將模型的延遲縮短到10倍以上，同時將模型尺寸增加10倍。

Movidius Myriad視覺處理單元：在邊緣端實現(xiàn)視覺智能

相較GPU，VPU有更強大的視頻處理能力，可以全面優(yōu)化圖像，提升畫面細節(jié)，讓動態(tài)畫面無比順暢，在同等分辨率下，帶來更好的視覺體驗。

它的性能究竟有多強大，可以拿谷歌的案例從側(cè)面說明。

去年十月，谷歌發(fā)布了智能攝像頭Google Clips，由AI核心驅(qū)動。其中的“核心”，就是英特爾的“Movidius Myriad 2 VPU”。這款具有低功耗、高性能的VPU，可以直接在相機上實時運行高級機器學(xué)習(xí)算法，在邊緣設(shè)備完成視覺處理，最終實現(xiàn)自動捕捉和管理家人、朋友和寵物的動態(tài)照片等智能化功能。

具體來說，Movidius VPU可以實現(xiàn)的目標應(yīng)用包括嵌入式深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、姿態(tài)估計、3D深度感測和手勢/眼睛跟蹤等，而這些性能都是直接在迷你的相機設(shè)備中集成。而除了應(yīng)用于相機，Movidius VPU也在視頻分析、機器人和增強現(xiàn)實等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。

Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器：新一代訓(xùn)練和推理

人工智能模型的復(fù)雜度不斷增加，對內(nèi)存的需求也越來越大。深度學(xué)習(xí)的進一步發(fā)展需要解決內(nèi)存限制問題，而當前的解決方案無法利用所有可用計算，業(yè)內(nèi)人士逐漸意識到需要專用的芯片來支持深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理。

Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器是針對深度學(xué)習(xí)建構(gòu)的全新解決方案，目的是為了解決內(nèi)存限制問題。采用大量高帶寬內(nèi)存和SRAM，更靠近實際進行計算的位置，也就是說芯片上能夠存儲更多的模型參數(shù)，可以有效節(jié)省功耗并提升性能。

該處理器預(yù)計將于明年正式推出商用，目前，英特爾正與Lake Crest軟件開發(fā)工具(SDV)方面的主要客戶合作進行NNP開發(fā)和測試。

更多應(yīng)用

軟、硬和算法結(jié)合下的解決方案

Movidius Myriad X & OpenVINO：視覺加速器的智能交通解決方案

基于英特爾Movidius VPU的視覺加速器是一款可以結(jié)合英特爾 OpenVINO的工具套件，提供強大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理能力，實現(xiàn)快速、準確的視頻分析處理。

RL Coach & python：幫助開發(fā)者訓(xùn)練和開發(fā)人工智能Agent

Coach是一個基于python開源強化學(xué)習(xí)框架，幫助開發(fā)者訓(xùn)練和開發(fā)自己的人工智能Agent，支持最先進強化學(xué)習(xí)算法，并與多個仿真場景集成，方便開發(fā)者使用。

OpenVINO & FPGA：開發(fā)車牌識別系統(tǒng)

OpenVINO是英特爾開發(fā)的免費工具包，支持高性能機器視覺以及深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用場景?；谟⑻貭?FPGA PAC加速板（Arria 10）的深度學(xué)習(xí)示例，用深度學(xué)習(xí)算法檢測車輛/車牌，車身顏色/類型，以及車牌內(nèi)容識別。

DL BOOST & AVX-512：加速深度學(xué)習(xí)處理器技術(shù)

DL Boost是一套用來加速深度學(xué)習(xí)的處理器技術(shù)，基于AVX-512擴展新的矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令集。性能提升11倍，更好的TCO，為終端用戶提供更一致性的體驗。

神經(jīng)計算棒2 & OpenVINO：方便智能設(shè)備原型開發(fā)

本次發(fā)布會上，英特爾推出了英特爾神經(jīng)計算棒二代（英特爾NCS 2），利用該計算棒可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建更智能的AI算法和計算機視覺原型設(shè)備。英特爾NCS 2基于英特爾 Movidius Myriad X視覺處理單元（VPU），并得到英特爾 OpenVINO工具包的支持，與上一代神經(jīng)計算棒相比性能更優(yōu)，能夠以可負擔的成本，加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用的開發(fā)。

合作案例

商業(yè)及公益

浪潮集團：基于FPGA加速方案的實時圖像分類應(yīng)用

由浪潮NF5280M5 AI服務(wù)器及4片浪潮F10A FPGA加速卡提供計算力支撐，進行高效率、低延遲、高準確率的實時圖像分類。浪潮F10A FPGA卡內(nèi)置英特爾? Arria? 10 FPGA芯片，提供強勁性能。

地平線科技：視覺感知方案基于英特爾 Arria 10 FPGA

地平線360度視覺感知系統(tǒng)搭載三塊地平線自主研發(fā)的Matrix，該方案基于英特爾 Arria 10 FPGA，自動駕駛計算平臺通過攝像頭安裝位置的合理布局，以實現(xiàn)車身周圍360無死角視覺感知檢測。

XForce是基于地平線BPU2.0處理器架構(gòu)的FPGA邊緣AI計算平臺。通過算法與芯片深度結(jié)合的軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，XForce在功耗和性能方面相對GPU擁有更明顯的優(yōu)勢，目前支持人體行為分析、視頻結(jié)構(gòu)化等功能。

匯醫(yī)慧影：將至強可擴展處理器應(yīng)用于治療乳腺癌

匯醫(yī)慧影打造的“人工智能乳腺癌全周期一體機”，可以實現(xiàn)快速篩查、治療、預(yù)后等功能。通過和英特爾合作，該機器算力得以加強。以至強處理器為基礎(chǔ)，可實現(xiàn)3D無監(jiān)督學(xué)習(xí)，小樣本圖像建模，多維度數(shù)據(jù)建模等功能。

青云：搭載至強可擴展處理器強化深度學(xué)習(xí)

青云深度學(xué)習(xí)平臺搭載英特爾至強可擴展處理器與面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的Caffe深度學(xué)習(xí)框架，進行人臉識別，目標檢測，詞向量訓(xùn)練等深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

借助“角蜂鳥”實現(xiàn)了實時的人臉識別程序?？稍诘退懔Φ脑O(shè)備上運行，可現(xiàn)場入庫，支持單張人臉入庫、多張人臉入庫。

美的庫卡：基于至強與酷睿，應(yīng)用于AI工業(yè)視覺檢測

該方案從工廠的生產(chǎn)線上實時抓取大量圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后發(fā)送至云端（私有云或公有云）。在云端使用至強可擴展處理器對這些數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。最后，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)狀況和時延要求，推理引擎可以部署在云端服務(wù)器或者前端的Core i7處理器，以此來應(yīng)用于不同的視覺檢測場合。

文安智能：Movidius 視覺處理單元智慧零售解決方案

文安智能基于Movidius芯片發(fā)布了業(yè)內(nèi)體積最小、功耗極低（約1.5W）、計算能力相對強大的Tarsier模塊。開發(fā)出人臉客流智能機、客流統(tǒng)計一體機、魚眼智能機等智慧零售解決方案。

睿視智覺：基于英特爾Arria 10 FPGA技術(shù)審核平臺

如何對大量的圖像和視頻內(nèi)容實現(xiàn)有效的檢測？睿視智覺結(jié)合自己的AI算法和英特爾FPGA實現(xiàn)這一功能，比其它解決方案處理速度更快。

野生保護：Movidius驅(qū)動的智能相機現(xiàn)場識別

Movidius驅(qū)動的智能相機用于現(xiàn)場野生動物識別，形成端到端AI解決方案，目前應(yīng)用于保護野生東北虎。在云端，基于至強服務(wù)器平臺的Re-ID技術(shù)用于老虎個體的數(shù)據(jù)提取和跟蹤。

古跡修繕：基于至強服務(wù)器數(shù)字化及深度學(xué)習(xí)

基于獵鷹8+無人機采集的數(shù)據(jù)，英特爾至強服務(wù)器重建箭扣長城高分辨率3D模型，深度網(wǎng)絡(luò)自動檢測長城上的裂縫和坍塌位置，3D-GAN網(wǎng)絡(luò)自動生成城墻的缺失部分，這是AI首次應(yīng)用于大型古建的數(shù)字化修繕。

總結(jié)

2018英特爾人工智能大會為業(yè)界展示了清晰的人工智能產(chǎn)業(yè)地圖：軟件工具+硬件設(shè)備+開源社區(qū)。軟件層，一年來推出了數(shù)款支持硬件的應(yīng)用，硬件層在深度學(xué)習(xí)、視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上都得到了加強。

另，備受關(guān)注的Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）會上沒有過多提及，表示將于2019年面市，同樣在明年發(fā)布的，還有Cascade Lake。