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英特爾:為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展按下“加速鍵”

2021-05-26 09:44王永
數(shù)字商業(yè)時(shí)代 2021年5期
關(guān)鍵詞:開(kāi)發(fā)者邊緣落地

王永

人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,正在釋放歷次產(chǎn)業(yè)變革的巨大能量。持續(xù)探索新一代人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié),催生 新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。

數(shù)據(jù)顯示:從整個(gè)市場(chǎng)來(lái)看,2019年人工智能行業(yè)的體量達(dá)到了100億美金,預(yù)計(jì)2022年體量會(huì)翻番,達(dá)到270億美金。

事實(shí)上,從2018年起,整個(gè)人工智能市場(chǎng)開(kāi)始了三年專注于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景落地的方向。比如,中國(guó)正在落地的“新基建”策略,人工智能作為其核心技術(shù)之一,可以說(shuō)為整個(gè)行業(yè)發(fā)展按下了“加速鍵”。

從行業(yè)來(lái)看,人工智能行業(yè)發(fā)生了很大的轉(zhuǎn)變——由早期人工智能可能更多在消費(fèi)者行業(yè)類別,比如語(yǔ)音識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)搜索,逐漸轉(zhuǎn)向垂直行業(yè),比如說(shuō)安防、金融。

對(duì)于企業(yè)角度來(lái)說(shuō),人工智能技術(shù)的成熟也促進(jìn)了企業(yè)的自主轉(zhuǎn)型——從早期對(duì)技術(shù)的積累,即以科技驅(qū)動(dòng)為動(dòng)力,走向科技驅(qū)動(dòng)和商業(yè)驅(qū)動(dòng)結(jié)合為動(dòng)力的方向。

“作為一家芯片公司,英特爾可以看到異架構(gòu)的芯片已經(jīng)被徹底運(yùn)用到人工智能的行業(yè)當(dāng)中,并推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。而且,由于它的發(fā)展、計(jì)算能力、功耗以及成本也使得很多智能更接近物體端,這也引爆了一個(gè)很大的行業(yè)——邊緣計(jì)算?!庇⑻貭柟疚锫?lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理陳偉在接受筆者的采訪時(shí)表示,5G通信技術(shù)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高速遷移,加上AI以及邊緣計(jì)算的爆發(fā),讓跨行業(yè)的創(chuàng)新成為新的可能。

不過(guò),雖然AI技術(shù)迎來(lái)了驚人的極速爆發(fā),但是推進(jìn)人工智能進(jìn)一步發(fā)展仍面臨深度人才荒的挑戰(zhàn)。特別是新冠疫情成為未來(lái)一段時(shí)期全球發(fā)展的“新常態(tài)”,國(guó)內(nèi)外均處于經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)期,對(duì)人工智能人才需求更為迫切。

“任何一個(gè)商機(jī)或者是技術(shù)的時(shí)候都會(huì)出現(xiàn)瓶頸,此時(shí)的瓶頸更多的是人才缺乏。因?yàn)榇_實(shí)有非常多的跨界融合,產(chǎn)生了一些不管是從研發(fā)、學(xué)術(shù),到實(shí)踐、工程、落地一系列新的領(lǐng)域,造成了傳統(tǒng)的教育和培訓(xùn)機(jī)制很難跟上這樣的現(xiàn)實(shí)?!痹陉悅タ磥?lái),當(dāng)前人工智能行業(yè)面對(duì)的人才難題主要體現(xiàn)在三個(gè)層面:人才結(jié)構(gòu)不均勻、技術(shù)理念與應(yīng)用培訓(xùn)的不平衡以及缺乏對(duì)傳統(tǒng)學(xué)科的重視。

于是就普遍形成了懂業(yè)務(wù)的不懂IT或者AI,而懂AI的人又不懂業(yè)務(wù)的尷尬局面。現(xiàn)在如果說(shuō)能夠把算法和機(jī)理結(jié)合在一起,可以為行業(yè)所用的人才可以說(shuō)是微乎其微的,所以,雖然AI很火爆,但是真正從行業(yè)內(nèi)涵來(lái)看也只是剛剛起步而已——如何計(jì)算,怎樣部署和迭代,需要一套成熟的方法論。

“AI只是一個(gè)底層技術(shù),任何一個(gè)用戶所拿到的最終的服務(wù)都不是單一的技術(shù)來(lái)支撐的,需要若干技術(shù)的綜合,比如說(shuō)通訊、人工智能處理技術(shù)以及行業(yè)的特定需求。所以從技術(shù)層面來(lái)說(shuō),英特爾倡導(dǎo)的是通過(guò)AI、5G、智能邊緣這些技術(shù)的交織,為用戶提供一個(gè)綜合的,完整的端到端的解決方案?!?英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國(guó)區(qū)首席技術(shù)官及高級(jí)首席工程師張宇表示,技術(shù)最終還是要落在垂直行業(yè),所以既要懂垂直行業(yè)用戶需求,又要具備一定技術(shù)儲(chǔ)備的開(kāi)發(fā)人員才可以真正的提交和實(shí)現(xiàn)滿足最終用戶需求的完整解決方案。

三年前,英特爾推出了OpenVINO軟件工具,為邊緣計(jì)算推理提供在英特爾硬件基礎(chǔ)之上的優(yōu)化解決方式,使得生態(tài)鏈中的開(kāi)發(fā)者可以比較容易的通過(guò)OpenVINO搭建他們對(duì)行業(yè)的解決方案。

“從智能邊緣的角度來(lái)看,英特爾主要從三個(gè)維度進(jìn)行的:產(chǎn)品、創(chuàng)新方案以及生態(tài),包括最終用戶以及大量的開(kāi)發(fā)者。” 特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國(guó)區(qū)首席技術(shù)官及高級(jí)首席工程師張宇認(rèn)為,開(kāi)發(fā)者和生態(tài)建設(shè)一直在英特爾的戰(zhàn)略中占有非常重要的位置。

為此,針對(duì)開(kāi)發(fā)者對(duì)于交流平臺(tái)的需求,英特爾于2020年5月份搭建了OpenVINO開(kāi)發(fā)者中文社區(qū),在這個(gè)社區(qū)當(dāng)中,一方面,英特爾把技術(shù)材料、技術(shù)資源引入進(jìn)來(lái);另一方面,為開(kāi)發(fā)者們搭建溝通的平臺(tái),可以更好地秉承開(kāi)源、開(kāi)放、共創(chuàng)精神,把理念和想法融合。

“英特爾的OpenVINO工具包是開(kāi)源的,具備很高的靈活性,可以根據(jù)自身的需求,進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)和整合,而且其底層代碼和相關(guān)應(yīng)用案例可以共享。同時(shí),英特爾也給予了很大的支持力度——從方案到開(kāi)發(fā),遇到難題都會(huì)派出相應(yīng)的專業(yè)人士進(jìn)行一一解答。”一家某互聯(lián)網(wǎng)公司的負(fù)責(zé)人劉金龍從企業(yè)AI技術(shù)的開(kāi)發(fā)和落地的角度分享了其對(duì)于OpenVINO深入使用的感受——極大的降低了開(kāi)發(fā)者使用技術(shù)的難度和落地難度。

寫(xiě)在最后

在談到面對(duì)新一輪人工智能浪潮,企業(yè)該如何把握,重塑市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的問(wèn)題,張宇提出了三個(gè)核心要素:計(jì)算、通訊和存儲(chǔ)。

值得一提的是,這三個(gè)方面卻恰巧又與英特爾密切相關(guān)。在計(jì)算方面,英特爾主推的是XPU戰(zhàn)略——提供包括通用處理器、集成和獨(dú)立顯卡、GPU、FGPA以及人工智能加速芯片等,用不同的產(chǎn)品架構(gòu)滿足用戶對(duì)不同算計(jì)的需求。

通訊方面,英特爾深度參與了國(guó)際通訊標(biāo)準(zhǔn)的制定,去年英特爾專門(mén)針對(duì)5G的無(wú)線基站推出了10納米的SoC芯片,它采用的英特爾X86結(jié)構(gòu),可以幫助用戶構(gòu)建從核心網(wǎng)到邊緣的通訊網(wǎng)絡(luò)的完整的端到端的系統(tǒng)。同時(shí),基于相同的架構(gòu),可以保證用戶的軟件,使得他的通訊軟件可以在不同網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中進(jìn)行復(fù)用和遷移,來(lái)降低他的軟件開(kāi)發(fā)成本,

存儲(chǔ)方面,包括英特爾的3D XPoint、傲騰持久內(nèi)存在提高方面存儲(chǔ)方面的能力。

“英特爾現(xiàn)在有通信、計(jì)算、存儲(chǔ),三個(gè)方面幫助用戶搭建端到端的人工智能解決方案,賦能人工智能,賦能5G,賦能邊緣計(jì)算等等的領(lǐng)域?!辈贿^(guò)張宇強(qiáng)調(diào),從公司層面來(lái)說(shuō),英特爾使命雖然是要提供更好的工具和產(chǎn)品去幫助開(kāi)發(fā)者把他們所設(shè)計(jì)的AI模型或是新的算法快速地落地,但人工智能的推廣和落地更需要全行業(yè)的共同努力,并不是一家就可以解決的。

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