11月24日報(bào)道，2022英特爾AI（人工智能）開發(fā)者大會開幕。

　　在AI技術(shù)加速普及落地的關(guān)鍵階段，萬物智能、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等背景下，都為AI開發(fā)者提出了挑戰(zhàn)。

　　從技術(shù)本身來看，李映認(rèn)為，有五大超級力量在推動科技的進(jìn)步，分別是無所不在的計(jì)算、豐富的可編程網(wǎng)絡(luò)、跨越云邊的基礎(chǔ)架構(gòu)、遍布全網(wǎng)的人工智能、新興的傳感和感知技術(shù)。

　　在這背后，AI開發(fā)者的重要地位凸顯，但面臨如此多的發(fā)展機(jī)遇，李映談道，沒有任何一家企業(yè)或一個開發(fā)者，能夠獨(dú)立面對一個超級力量，并實(shí)現(xiàn)科技的進(jìn)步和發(fā)展。因此，一個開放的生態(tài)、一個軟硬件共同組合的生態(tài)才能推動科技的進(jìn)步。

　　那么，英特爾如何看待這一發(fā)展趨勢？又是如何構(gòu)建AI開發(fā)生態(tài)的？并且如何讓AI與行業(yè)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)有效結(jié)合？

　　一、開發(fā)生態(tài)發(fā)展模式，將是軟件定義、芯片增強(qiáng)

　　英特爾副總裁兼軟件生態(tài)部總經(jīng)理李映談道，英特爾的創(chuàng)新愿景是，通過創(chuàng)建和促進(jìn)基礎(chǔ)性的開放項(xiàng)目和標(biāo)準(zhǔn)，利用該公司的產(chǎn)品組合，依托于軟件優(yōu)先、開放優(yōu)先、開源優(yōu)先的理念來和開發(fā)者社區(qū)、生態(tài)應(yīng)用有更多探討。

　　談及未來發(fā)展，李映說：“未來，我們認(rèn)為整個生態(tài)發(fā)展一定是軟件定義芯片增強(qiáng)的，軟硬件共同創(chuàng)新發(fā)展的合作模式。”軟件的重要性越來越大。

　　首先是摩爾定律的持續(xù)發(fā)展，他補(bǔ)充說：“我們承諾在未來4年內(nèi)會有5個節(jié)點(diǎn)的超速發(fā)展，保證摩爾定律繼續(xù)成為科技發(fā)展和IT發(fā)展的基石。”

　　同時，硬件也會變得更加開放，RISC-V等開源架構(gòu)的出現(xiàn)，為開發(fā)者和芯片開發(fā)商提供了更多選擇。

　　整個開發(fā)生態(tài)將會是軟件定義、硬件芯片增強(qiáng)的交互發(fā)展，而軟硬組合也會成為重要的發(fā)展發(fā)現(xiàn)。

　　李映談道，其實(shí)這一方向在AI方面得到了充分體現(xiàn)。新的算法、架構(gòu)層出不窮，AI應(yīng)用給每個人的生活和社會帶來了新的變化，但對于開發(fā)者而言，數(shù)據(jù)、AI方面都會面臨非常復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

　　首先是數(shù)據(jù)方面，開發(fā)者需要保證整個開發(fā)過程中能對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化清洗，并應(yīng)用到后面的模型中。

　　第二個挑戰(zhàn)是建模，如何選擇更好的模型才能保證開發(fā)者的AI訓(xùn)練過程達(dá)到開發(fā)者預(yù)期的效果。這說的就是高效利用的問題。英特爾在模型構(gòu)建中會提供主流的架構(gòu)TensorFlow等，也會具備API接口，保證開發(fā)者的模型在各種硬件平臺中能夠進(jìn)行無縫遷移和使用。

　　第三個挑戰(zhàn)是如何保證你的模型能夠部署在實(shí)際使用環(huán)境和應(yīng)用環(huán)境中，英特爾提供的技術(shù)能夠保證AI開發(fā)者高效部署到邊緣或者云端環(huán)境中。

　　其他的技術(shù)也會保證模型的可用性，并自動找到最佳部署模式。

　　因此，依托于英特爾開放、開源的開發(fā)生態(tài)，AI開發(fā)者的開發(fā)應(yīng)用效果和效率都能得到顯著提升。

    二、云邊端協(xié)同是大趨勢，邊緣訓(xùn)練是AI發(fā)展第二階段

　　在萬物智能的新時代，數(shù)據(jù)的增長速度已經(jīng)超出人們的想象。英特爾公司高級首席工程師、視頻事業(yè)部全球首席技術(shù)官、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官張宇談道，數(shù)據(jù)量增加的同時，也推動了計(jì)算模式的更新。在互聯(lián)網(wǎng)時代，云計(jì)算技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)隨時隨地按需邊界共享各種計(jì)算設(shè)施等，并提高資源利用率。

　　因此，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求爆發(fā)的當(dāng)下，我們可以看到有三大趨勢，分別是云邊端的協(xié)同、基于軟件定義的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及無處不在的智能。

　　首先在云邊端協(xié)同方面，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動了邊緣智能的發(fā)展。根據(jù)國際數(shù)據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測，目前全球智能邊緣芯片市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到350億美元。

　　但邊緣計(jì)算的發(fā)展并不意味著云計(jì)算的消亡，邊緣設(shè)備只能處理局部所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，無法形成全局認(rèn)知，因此需要借助云計(jì)算平臺來實(shí)現(xiàn)信息融合。

　　因此，張宇說：“我們認(rèn)為，今后的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一定是一個云邊端協(xié)同的系統(tǒng)。”

　　談及物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中，設(shè)備豐富多樣的特點(diǎn)，張宇告訴智東西，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有很多個人開發(fā)者，他們的需求十分碎片化，但同時他們只希望將精力放在圍繞著切實(shí)行業(yè)實(shí)際痛點(diǎn)的應(yīng)用開發(fā)上。英特爾為他們提供了水平化、通用化的軟硬件開發(fā)工具，幫助個人開發(fā)者團(tuán)隊(duì)快速落地。

　　其次，人工智能無處不在方面，他稱，本次人工智能浪潮的起點(diǎn)就是，2012年的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet。在這之后，以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛運(yùn)用到交通、支付等領(lǐng)域。其中，利用深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行圖像處理，就是當(dāng)下最為廣泛的人工智能應(yīng)用。因此，人工智能技術(shù)的普及也已經(jīng)是當(dāng)下一個非常明顯的趨勢。

　　最后是軟件定義，也就是利用軟件來靈活部署和配置系統(tǒng)的功能。其中，新冠疫情帶來的混合辦公模式，就是一種新的模式。這一模式對分布式接入、網(wǎng)絡(luò)安全等提出了新需求，而這些新的需求對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的靈活性、可配置性提出更高要求，張宇說：“基于此，只有通過軟件定義才能時間最佳辦法。”

　　通過軟件定義的方式，邊緣服務(wù)提供商可以靈活調(diào)整邊緣設(shè)備所運(yùn)行的負(fù)載，進(jìn)而構(gòu)建“邊緣即服務(wù)”的新模式。

　　他補(bǔ)充道，在這三大趨勢下，又呈現(xiàn)出四大新的機(jī)會點(diǎn)，分別是東數(shù)西算、智能邊緣、5G和綠色計(jì)算，都在推動人工智能的應(yīng)用和普及。

　　目前，邊緣人工智能的應(yīng)用更多集中在人工智能的推理階段，人工智能模型的訓(xùn)練還是依賴于數(shù)據(jù)中心的訓(xùn)練服務(wù)器來完成。但現(xiàn)有的一些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)δＰ偷目焖俑掠行枨螅虼耍瑥堄钫f：“我們認(rèn)為邊緣訓(xùn)練將是邊緣人工智能發(fā)展的第二個階段。”

　　邊緣訓(xùn)練目前的挑戰(zhàn)則在于，需要更自動化的標(biāo)注工具、邊緣端可供訓(xùn)練的樣本數(shù)量有限等等。

　　“未來，解決了邊緣訓(xùn)練，也并不意味著人工智能發(fā)展到了最高階段。”張宇補(bǔ)充道。下一個階段就是人工智能技術(shù)能自主定義網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)、自主選擇相應(yīng)數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

　　因此，為了達(dá)到這一目標(biāo)，英特爾不斷通過軟硬件技術(shù)創(chuàng)新迭代，和合作伙伴共同推動行業(yè)發(fā)展。

　　三、從AI到軟硬件，為開發(fā)者提供全流程工具

　　英特爾發(fā)布了最新的OpenVINO 2022.2版本，支持英特爾數(shù)據(jù)中心GPU以及英特爾最新獨(dú)立顯卡第四代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，能自動整合多個加速器推理性能。這一模型已經(jīng)應(yīng)用在工業(yè)、醫(yī)療、制造、公共安全等領(lǐng)域。

　　為了讓開發(fā)者在開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)與邊緣產(chǎn)品時更加便利，英特爾推出Geti平臺讓企業(yè)團(tuán)隊(duì)的開發(fā)者、使用者、部署者和平常的工作人員，都能快速構(gòu)建、使用、調(diào)優(yōu)一個計(jì)算機(jī)視覺AI模型。在提高模型準(zhǔn)確度的同時簡化流程，工作人員可以通過一鍵導(dǎo)入和導(dǎo)出，讓這些經(jīng)過調(diào)優(yōu)的模型自動部署到整個AI使用環(huán)境中。這一平臺預(yù)計(jì)在今年第四季度上市。

　　為了進(jìn)一步簡化開發(fā)者的開發(fā)流程，英特爾推出一款一鍵式、無代碼解決方案英特爾Neural Coder。這一解決方案無需在深度學(xué)習(xí)腳本中進(jìn)行基于CUDA的硬編碼，不僅可以優(yōu)化這些腳本的性能，還能針對這些優(yōu)化進(jìn)行基準(zhǔn)測試，進(jìn)而提供合適的部署方案。

　　第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器中集成vRAN加速，減少vRAN部署所需組件數(shù)量，能夠降低20%的計(jì)算功耗。

　　此外還有英特爾首個ASIC IPU英特爾IPU E2100，英特爾第二個FPGA IPU英特爾IPU F2000X-PL，可以幫助百度、京東、中國移動、中國電信等去構(gòu)建起數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

　　同時，英特爾聯(lián)合極視角推出極光AI算法一體機(jī)，計(jì)算模塊可無縫集成到現(xiàn)有的攝像頭和視頻方案中，盒子的硬件平臺提供多種形態(tài)和豐富的接口，支持各類性能需求和部署要求。

　　AI一體機(jī)可以向前承接深度攝像頭、IP攝像頭等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并通過OpenVINO與英特爾深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)，就可以幫助開發(fā)者在低功耗場景下滿足視頻AI分析，并結(jié)合后端展示AI服務(wù)和邊緣服務(wù)器云平臺。

　　這一AI一體機(jī)目前有三種規(guī)格，其中i3支持四路視頻分析，刊例價為4500元，i5支持八路視頻分析，刊例價為6750元，i7支持12路視頻分析，刊例價為9000元。

　　極光角極光產(chǎn)品負(fù)責(zé)人黃湘說：“極光盒子可以理解為軟硬一體的算法分析引擎。”例如，過往的應(yīng)用中，圖片分析主要針對圖片進(jìn)行單一算法分析，而激光盒子具備的圖片融合檢索，就可以把圖片送到不同算法處進(jìn)行分析，并將結(jié)果融合到一個報(bào)警時間中。

　　這樣做的好處是，既能節(jié)約存儲空間，還可以讓管理者僅通過一條報(bào)警信息監(jiān)控全局。

　　結(jié)語：AI開發(fā)生態(tài)加速萬物互聯(lián)時代到來

　　AI技術(shù)的發(fā)展與普及，正在改變我們生活的方方面面。如此龐雜的生態(tài)體系下，僅靠一家公司是無法快速時間技術(shù)突破并讓其真正應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)中的，因此，AI開發(fā)生態(tài)的構(gòu)建需要軟硬一體的協(xié)同發(fā)展。

　　英特爾等企業(yè)與AI開發(fā)者一直在探索如何構(gòu)建AI開發(fā)生態(tài)，讓這一生態(tài)在推動相關(guān)技術(shù)進(jìn)步的同時，加速萬物互聯(lián)時代的到來。