人工智能的火熱程度如同智能手機領域的蘋果手機，可以說人工智能就是未來，企業(yè)只要擁有人工智能技術就等于握住了打開未來大門的鑰匙。在當今，人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為了國家新的重要經(jīng)濟增長點。所以英特爾它不僅擁有至強處理器，擁有AI高端技術，那他就永遠不會倒。

　　“每家企業(yè)都需要人工智能戰(zhàn)略，否則就會落后于時代，AI戰(zhàn)略甚至決定企業(yè)的未來勝負”，英特爾CEO科再奇如此表示。

　　對于英特爾來說，自從把自己定位于一家數(shù)據(jù)公司，就開始大踏步的布局人工智能。

　　近日，英特爾趕在年底舉辦人工智能大會，一方面再次對人工智能戰(zhàn)略表了決心，另一方面也不忘拉上隊友大秀一下肌肉。

　　人工智能這張牌，英特爾怎么打？

　　去年8月份，英特爾斥資3.5億美元收購深度學習企業(yè)Nervana Systems，這一舉動被視為英特爾人工智能戰(zhàn)略的催化劑。

　　收購Nervana之后，英特爾隨即把人工智能業(yè)務和項目都劃歸到由Nervana前CEO納維恩·饒（Naveen Rao）統(tǒng)一領導的事業(yè)群，該事業(yè)群融合了實驗室、軟件和硬件多項職能，同時成立了人工智能事業(yè)部，這個事業(yè)群扮演著人工智能跨部門合作的角色。

　　事實上，英特爾已經(jīng)提供了一套完整的人工智能全棧解決方案，其中包括：

　　1、涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾®Nervana™神經(jīng)網(wǎng)絡處理器和FPGA、網(wǎng)絡以及存儲技術等；

　　2、針對深度學習/機器學習而優(yōu)化的基于英特爾架構的數(shù)學函數(shù)庫（Intel® MKL以及數(shù)據(jù)分析加速庫（Intel® DAAL）等；

　　3、支持和優(yōu)化開源深度學習框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；

　　4、構建以英特爾®Movidius和Saffron為代表的平臺以推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

　　這套人工智能全棧解決方案也間接告訴我們，人工智能應用場景的復雜性，需要不同特性硬件平臺以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化，才能有效提升處理數(shù)據(jù)的速度和準確性。

　　也恰恰是因為人工智能場景的復雜性和多樣性，使得公司、產(chǎn)業(yè)之間的融合演進成為可能。

　　正如英特爾中國區(qū)總裁楊旭所說：英特爾不做埃菲爾鐵塔式的研發(fā)，任何技術必須和業(yè)界廣泛合作，要在產(chǎn)業(yè)和市場驗證它的成功。

　　于是我們看到英特爾不斷的與行業(yè)內(nèi)諸如百度、科大訊飛、京東、?？低?、美團云等企業(yè)的合作。比如牽手百度宣布英特爾人工智能解決方案中心，和愛爾眼科通過人工智能技術進行遠程的影像識別的應用。

　　而為了推動人工智能性能瓶頸突破以及技術大眾化，英特爾建立了包括谷歌等巨頭公司在內(nèi)的聯(lián)盟，同時與全球機構合作提供開發(fā)者培訓課程，從而構建涉及人工智能技術提升、教育培訓、應用優(yōu)化等生態(tài)。

　　與組建隊友同步進行的是技術的演進，就在不久前，英特爾正式宣布業(yè)內(nèi)第一個面向神經(jīng)網(wǎng)絡處理的芯片英特爾®Nervana™神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（Neural Network Processor，NNP），和擁有13萬個神經(jīng)元和1.3億個突觸連接的自主學習神經(jīng)元測試芯片Loihi，可模仿大腦根據(jù)環(huán)境的反饋來“自主”學習。

　　這次人工智能大會期間，英特爾也著重介紹了Loihi芯片，這款芯片包括模仿大腦基本機制的數(shù)字電路，從而讓機器學習變得更快、更高效，同時對計算力的需求更小，與訓練人工智能系統(tǒng)的通用計算芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。

　　人工智能最大的門檻是數(shù)據(jù)，怎么破？

　　如果說去年一年是英特爾對人工智能戰(zhàn)略的能力釋放，那么今年的主旋律就是合作，場景和落地。

　　Fiaz Mohamed是英特爾公司人工智能產(chǎn)品事業(yè)部業(yè)務拓展總經(jīng)理，在實際業(yè)務中他發(fā)現(xiàn)人工智能最大的門檻依然是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集的量夠不夠，采集的數(shù)據(jù)是否合適，數(shù)據(jù)的形態(tài)對不對，甚至如此多的數(shù)據(jù)能不能容納到單一獨立系統(tǒng)當中，并且彼此之間能夠互相配合

　　為了演示人工智能如何處理數(shù)據(jù)，解決行業(yè)難題，F(xiàn)iaz Mohamed舉了一個投資銀行的例子，這家銀行想要借助英特爾的技術來搭建自己自主知識管理系統(tǒng)，用深度學習或者人工智能的技術來使得交易員閱讀大量文件的工作變得簡化一點，要知道以往投資銀行是大量交易員組成，每個交易員需要讀大量文件來幫助他做決定。

　　這家銀行要實現(xiàn)的是，解放交易員的時間，讓交易員不需要再讀以前那么多文件，只需要把精力放在最關鍵問題上就可以。但問題來了，按照日常人與人之間的對話，如果你問機器：跟我說一下中國的汽車行業(yè)競爭的現(xiàn)狀，其實這個問題是非常復雜的，首先汽車是可以細化的，是指小汽車、乘用車，還是大卡車。競爭格局，是指定價，還是指競爭對手。

　　不可否認，這背后是復雜且龐大的數(shù)據(jù)，超過了人類分析師處理的能力。如果沒有機器的協(xié)助，就難以有效利用數(shù)據(jù)，而機器不僅處理數(shù)據(jù)，并且從中學習。

　　所以即便是用很自然語言呈現(xiàn)出來的問題，內(nèi)容都是非常復雜的，就需要用AI的技術通過深度學習來建立這樣的自主知識管理的系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以經(jīng)過自己的分析后，從而直接抓取它認為合適的文件或者是圖表，呈現(xiàn)給提問者。

　　事實上，無論是從銀行到醫(yī)療，還是制造業(yè)到消費服務業(yè)，全球的企業(yè)都已經(jīng)開始利用人工智能分析數(shù)據(jù)并構建學習型組織，從而以前所未有的速度來應變并展開競爭。

　　Fiaz Mohamed也表示，雖然英特爾現(xiàn)在最主要的目標是針對各種可能存在的使用場景，做好基礎架構方面的研究和開發(fā)工作。但隨著時間的推移，也會考慮進入新領域，比如智能手機終端，以及其他FPGA和定制Asic應用場景。

　　總之一句話，未來的競爭態(tài)勢已經(jīng)決定著，一家公司如果布局人工智能不一定贏，但沒有人工智能一定會輸。