AI还处于婴儿期 怎样的“朋友圈”才能促其生长？
集微网消息 （文 艾檬） “AI现在还处于婴儿期，不是几家公司凭一己之力就够了，需要构建强大的生态，汇聚技术、人才、资本和产业等资源，与众多生态合作伙伴共同推动创新。”英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜在近日主办的“2018 RAIC雷克大会（机器人与AI大会）”上，对AI现状与发展进行了深度的剖析，并分享了英特尔如何利用端到端的技术与中国产业合作伙伴共建AI创新生态，推动智能应用的落地和突破之举。
李德胜认为，一方面要脚踏实地，企业想要人工智能之旅，不必想着成为“装备党”，一上来就想把所有的都备齐，而应当有好的切入点、好的算法之后，借用现有的一些平台、硬件先行切入。据统计在美国，英特尔至强处理器的全球企业客户中已经有50%在CPU上部署AI。
另一方面要仰望星空。现有的语音芯片或图像识别芯片虽然识别率很高，但它还远远达不到我们人类所要达到的水准。“AI还将长期处于长跑阶段，技术仍未定型，未来甚至可能会出现类人脑和量子计算的芯片，因而英特尔正在积极研发神经拟态的计算芯片，以模拟人脑的一些反应和判断的模式。同时，包括英特尔在内的诸多企业都在积极研发和布局量子计算，这些新的计算模式和研发一定会推动AI新高度。” 李德胜指出。
但这不意味着量子和神经拟态计算出来了，现有的芯片就不再需要了。李德胜表示，这就像开发了飞机之后，原来传统的自行车、汽车、火车也还是需要的，各类芯片将适应不同目的和不同的计算需求。
对于AI芯片的不同径发展，李德胜在接受集微网记者采访时表示，每一类芯片算力都有强大的地方，而且不同应用对训练、推理的需求都不一样。他举例说，Moviduis在前端是很合适的，可以做图像识别、语音识别，但不适合云端；至强处理器在云端有大量的客户；因而未来一定是组合的算力，多种径将并行存在。
面向AI算力、算法和数据的庞大需求，以数据为中心的英特尔，拥有AI全栈实力，正在以端到端的平台、广泛的生态和领先的研发，致力于AI的潜能。
李德胜详细表示，英特尔将持续研发投入120亿到130亿美元的研发投入，致力于为业界提供最好的算力。同时，AI需要端到端产品的组合，英特尔通过积极进行研发和并购，致力于提供端到端平台方案，如近些年收购的Altera、Nervana、Mobileye等等。此外，AI是一个非常广泛的领域，需要广泛生态系统的支持。英特尔在算法、数据等层面将与合作伙伴一起，引领AI以及更加智能、更加自主的自能。
如果说算力是英特尔的强项，那么在数据和算法层面如何“补给”？李德胜对此表示，在数据层面，英特尔将与合作伙伴一起，与数据的拥有者一起来取得、利用数据，并在法律的框架之下定义如何使用这些数据，如何利用这些数据产生价值。
对于算法的，李德胜分析，算法的通用性或只有20%-30%，即便算法的框架通用化了，很多算法仍是需要高度定制化的，因而要打造相应的平台生态，从而让各行各业的创新团队进行定制性的开发。
李德胜对此的解读是，AI生态与PC、互联网时代最大区别就是广度或复杂度远超以往。比如医疗领域需要将医疗专家的参与，智能制造需要有工厂的专家参与，不是几个大公司单打独斗就能完成创新的，因而需要构建的生态。
而英特尔的“生态”将比传统产业链更。李德胜强调，“生态”更像“朋友圈”，生态合作伙伴为了共同的目标协同合作，携手创新。他表示，英特尔携手合作伙伴，共同打造AI产业创新生态，致力于关键技术开发、实际应用落地和产业生态建设，将更好地解锁数据价值，加速技术验证，推动应用落地。
英特尔也在以实力和实例，与中国合作伙伴共同打造AI“朋友圈”。在推进AI产业生态方面，英特尔致力于与中国合作伙伴深度合作，并在过去的一年中取得了一些重要的。
据悉，在联盟层面，去年由中国电子信息产业发展研究院联合包括英特尔在内的近200家机构，组成了中国AI产业创新联盟，以推动我国AI产业的创新发展，搭建AI产业创新合作与对接平台，提供产业公共服务。在平台层面，去年英特尔与贵阳、中国AI产业创新联盟共同签署战略合作备忘录。作为三方积极推进合作的重要进展，今年初AI创新平台正式上线大领域真实的场景化数据，结合英特尔端到端的技术支持，让创新企业拎包创业、高点起飞。目前平台资源用户22家，数据用户34家。同时，平台还为“2018数博会AI全球大赛”众多参赛项目提供了算力、算法、数据等全方位支持，涵盖了智慧城市、智慧医疗、智慧金融等在内的13个实际应用领域。
Syntiant 推出了TWS的参考设计，以加快 ODM 和 OEM 的上市时间。超低功耗设计配备 NDP100 神经决策处理器，可在 140 微瓦以下提供超过 100 倍的性能和 10 倍的吞吐量，用于始终在线的 AI 语音处理。该设计的一个重要的差异性是其语音助手系统。用户一直在寻找一个免提、支持语音的 AI 生态系统来控制设备。该设计支持包括普通话和粤语在内的多种语言，扩大了市场范围。通过本地语音命令控制音乐的能力来自边缘AI，该参考设计为 TWS 耳塞集成了高度准确的语音接口，在提高效率的同时降低功耗。硬件参考设计还具有边缘优化的训练管道，为构建神经网络打开了大门，适用于各种始终在线的语音、传感器和图像应用。参考设计带来
的TWS参考设计 /
三菱电机株式会社（以下简称三菱电机）和国立研究开发法人产业技术综合研究所（以下简称产综研）开发了能够预测制造现场的变化和加工对象物的状态变化，实时调整运行中的FA设备的加工速度等参数的AI控制技术。该技术使得FA设备的调整不再需要人手和耗费时间，同时将AI预测的加工误差量等结果的可靠性形成指标，根据可靠性合理控制FA设备。这样，即使在各种加工下也能实现高可靠性的稳定动作，即使在品种多、数量不固定的生产制造工序中也能为提高生产效率做出贡献。实时调整的AI控制技术概念图开发背景近年来，随着用户需求的多样化，要求制造行业能够适应品种多、数量不固定的生产，生产的产品常常频繁变化。为了应对这种情况，在生产各种产品时，通过进行单独调整以
控制技术,对运行中的FA设备进行实时调整 /
简介在过去三百年间，工业领域取得了长足的进步。机器设备最初于18世纪问世，主要以水和蒸汽为动力，并引发了18世纪末的工业（通常被称为工业1.0）。尽管流水组装线的概念可以追溯到中国古代的青花瓷制作，但直到19世纪末，亨利•福特才设立了第一条电动流水线的框架。自动化和计算机技术于1960年代末期开始崭露头角，并构成了工业3.0的雏形，为如今驱动着工业4.0的自动化、人工智能（AI）和网络化解决方案铺平了道。虽然这幅图景中似乎已经看不见人类的身影，但工业5.0将带领我们返璞，利用AI驱动的机器人系统所具有的精准和高效，与人类大脑的奇思妙想和实时思考有机结合，创造出更理想的制造。图1：工业技术的
（WP027） /
英特尔是领先的且更有能力引领人工智能应用时代的公司内容摘要人工智能是增长最快的计算工作负载，其复杂性也在不断增长，对计算、功率和带宽的要求也越来越高。我们处于一个转折点：人工智能正在逐渐突破数据中心，随着人工智能应用时代的到来，人工智能的未来更在数据中心之外。英特尔以独家方推动人工智能从云到端再到边缘的发展。英特尔的人工智能策略是通过降低用户的进入门槛加速人工智能普及。基于英特尔®至强®处理器和英特尔强大的产品组合及的软件生态系统，我们不仅能够引领人工智能的发展，也可以深入影响更广泛的行业趋势，让每个人都可以更便捷地使用人工智能。Sandra Rivera英特尔公司执行副总裁兼数据中心与人工智业部总经理人工智
发展：英特尔的独家方 /
以科技助推教育高质量发展，英特尔携手合作伙伴建设全新人工智能实验室近期，英特尔携手戴尔、美国社区学院协会（AACC）推出人工智能孵化器网络，这是英特尔AI for Workforce计划的一项新举措，旨在通过充分利用美国社区学院协会的专业知识和系统，在美国各地设计并建设人工智能实验室。目前正向有意加入人工智能孵化器网络的社区学院申请，这些社区学院可以设计和建设自己的人工智能孵化器，如实体实验室、虚拟平台上虚拟实验室或两者相结合等多种形式。英特尔执行副总裁兼客户端计算事业部总经理Michelle Johnston Holthaus表示：“英特尔携手美国社区学院协会、戴尔在美国建设新兴技术教育孵化器，旨在让学生有更多途径获取急需的人
编译自Edge Impulse早期发现对于控制山火蔓延至关重要。然而，大多数检测系统依赖于卫星和光学热监测，通常在点着火后一到三个小时产生警报。在森林中部署无线传感器节点是对抗山火的最常用解决方案之一。但是由于现有设备的功耗，了现场部署。此外，到目前为止，这些传感器节点只是一个数据收集的设备，在远离数据生成点的服务器上盲目地收集数据并将数据发送到运行在服务器上的检测算法，这会显著增加能耗和响应时间。边缘机器学习则解决了这一瓶颈。将计算后的节点数据上传到云端，可显著提升电池寿命和系统响应时间。嵌入式爱好者 Pratyush Mallick开发了一个集成机器学习的山火检测方案。该系统包括一个来自 ADI的EV-COG-4
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