对话英特尔：AI是下大力气开拓的新领域

11月15日，2017英特尔人工智能大会在北京举行。英特尔不仅在会上介绍了其在人工智能领域取得的新进展，还介绍了Nervana Graph、英特尔人工智能学院以及第一款可以自我学习的神经拟态芯片Loihi。会后，MC对英特尔人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed先生、英特尔高级首席工程师兼大数据全球首席技术官戴金权先生、英特尔中国研究院院长宋继强先生以及英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉女士、中国电信北京研究院副总工杨明川博士进行了专访，请他们分享对于AI行业的看法。

英特尔人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed先生 

英特尔高级首席工程师兼大数据全球首席技术官戴金权先生 

英特尔中国研究院院长宋继强先生 

MC：英特尔在AI方面的投资和并购很频繁，涉及的领域非常广泛，在这些投资并购中有一条清晰的逻辑主线吗？
Fiaz Mohamed先生：是的，AI是一个非常新兴的领域，我们在做并购、投资的时候，都是有一个非常清晰的线路，Mobileye还有其它近的并购都体现了这样清晰的路径。这个领域进步得非常快，变化也很多，所以我们的战略会不断地修正，随着新技术的出现和新的发展，我们会在战略投资方面做更多的调整。

MC：下一步英特尔产品线的推进是怎样的呢？
Fiaz Mohamed先生：我们是有战略，不过没法就长期的产品路线图做过多的阐述。有几个领域可以说一说，首先神经网络处理器上，我们明年会推出第二代产品，这是目前我们工作的重点。另外，开发的工作同时也在其他领域推进，比如至强融核、FPGA，它们都有自己独立的产品推进路线图和相应战略。这里我想强调一点，除了硬件之外，我们在软件方面的路线图也是非常强有力的，比如说BigDL以及一些本地的架构。这些软件上的投入会使硬件的部署更加简单、更加高效。所以我们这次提到的是英特尔人工智能全栈解决方案，整个堆栈的每一个层级我们都有很好的开发和产品可以带到市场上，我们也在不停地发布产品，届时相信你们会了解到更多新产品信息。

11月15日，2017英特尔人工智能大会在北京举行。 

MC：英特尔在AI方面有底层的硬件，也提供了一些软件架构，能简单介绍一下英特尔提供了哪些优化的处理器应用产品吗？
戴金权先生：今天早上（11月15日）的演讲中讲到：英特尔提供端到端的全栈人工智能解决方案，硬件上不管是Movidius边缘计算视觉处理器、FPGA灵活的加速、至强/至强融核芯片上的人工智能计算以及Nervana的神经网络处理器，都为AI设计的应用进行了优化。同时，在这之上我们做了非常多的软件工作，包括软件库、计算库、英特尔的MKL-DNN……对计算的优化、分布式深度学习、机器学习的优化都很多。再到深度学习的框架，比如Neon、TensorFlow、Caffe这种主流的深度学习框架以及基于大数据Spark、BigDL等主流的大数据分析框架，再到上层的软件平台应用以及体验……概括来说，从端到端以及软硬件上，英特尔都有大量的投入和开发。

2017英特尔人工智能大会上，英特尔展示了第一个自我学习的芯片—LOIHI。 

MC：如今中国有非常多设计AI芯片的初创公司，他们有些在市场上已经推出了产品，请问英特尔怎么看这个趋势？它们和英特尔有没有竞争关系？
宋继强先生：在人工智能芯片领域，中国公司的布局和行动都是很快的。寒武纪、地平线、比特大陆这些都会提供深度学习领域专门的芯片加速方案，这都是非常好的尝试。人工智能的硬件加速方案分很多种，比如英特尔至强系列、NLP方案、Movidius的方案、Mobileye的方案、LOIHI的方案都是为了解决不同种类的人工智能应用所需要的不同加速模式而准备。所以这个领域的多样性非常重要，而且多样性会推动大家针对某个具体领域做加速的速度。
中国企业的优势是可以比较快速地针对某些领域做芯片硬件，英特尔也希望和这些企业齐手推动产业的发展。比如地平线就是我们投资的一家公司，他们也做芯片的方案，同时他们也跟我们一起合作做FPGA方面的人工智能加速。先把市场推动起来，尽量让人工智能通过真正的硬件和软件落地，把产业推起来，我们这块才能越做越好。

充分利用自身技术和产品创新的整合优势，英特尔提供了独一无二的人工智能全栈解决方案。 

MC：英特尔如何看待竞争对手英伟达在AI芯片领域布局的相同和不同之处？
Fiaz Mohamed先生：英伟达的GPU架构在AI应用上的方式方法上和我们是不同的。当讨论这个话题的时候，实际上应该在比较宽泛的领域考虑。AI领域里面，CPU也好GPU也好，都可以用于不同的AI范例。你今天可以用CPU来获取和GPU类似的性能，但是随着这个领域不断地扩大，我们看到环境用途方法也有很大不同，我们需要针对这种变化来进行投入。我们并购Mobileye就是在这个领域的一些重要步伐，我们希望在特定领域当中的软件上获得更专业的能力，比如无人驾驶领域。
同时，客户对计算力需求的程度或者规模，以及涉及到的数据量也不一样，所以这不仅仅是基于数据中心的问题。需要考虑的是你怎么使用这些数据，数据类型是怎么样，你怎么对数据进行处理，让它真正的进一步适合深度学习和使用，你需要移动端进行哪些基础设施方面的工作？因此AI不仅是计算能力那么简单。我们英特尔不同的部门会有针对性地解决不同的痛点和挑战，我们在战略上的广度和深度都超过我们的对手。

美团云展示英特尔人工智能的各种应用场景 

MC：智能手机厂商（包括苹果、华为）都在推出和使用AI芯片，英特尔如何看待这种现象？
Fiaz Mohamed先生：移动平台在现在和未来都是很重要的领域。英特尔在移动端或者边缘计算和训练上都有持续的投入，比如FPGA，同时我们也不断地进行着软件平台的优化，适应不同平台的需求。无论从短期还是长期来说，人工智能是英特尔会下大力气开拓的一个领域，我相信大家可以期待更多、更丰富的英特尔技术和产品。

 英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉女士 

 中国电信北京研究院副总工程师杨明川博士 

MC：中国电信和英特尔在智能AI方面的合作，目前主要是针对哪些平台的应用？
杨明川先生：我们是北京研究院的开发团队，所以说我更多是集中在北京研究院以及我们和英特尔成立的人工智能联合实验室，下一步重点开展的工作。
我们重点是两个方面：一方面是基于至强系列，包括至强融核、至强可扩展处理器的架构，打造我们面向人工智能的基础设施、面向人工智能的数据中心。在这个层面我们会形成人工智能的一些基础平台，这是做所有事情的基础。我跟英特尔的专家有非常多的交流和沟通，我们觉得未来在行业应用的AI场景，端到端的性能以及芯片的可扩展能力以及适应性都是非常重要的因素，所以在这方面我们会深入的合作。
另一方面，结合行业的需求。我们会把物联网、5G、人工智能、大数据这些技术融合起来，通过融合去解决行业的需求。比如英特尔提到的面向边缘计算的VPU这样的技术，未来在行业应用里会有非常大的空间，这块也是我们在未来和英特尔要进一步开展深入研究和落地的重要一点。

 中国电信与英特尔签署合作备忘录，共建行业AI生态。

梁雅莉女士：人工智能刚刚开始，不同的应用应该有不同的应用场景、应该有不同的平台在承载。从中国电信的角度来讲，我们和电信研究院合作成立联合实验室就是希望在中国电信将来发展的各个行业应用基础上，针对不同的场景，比如安防、智能农业、公安，推出合适的英特尔平台。

MC：现在除了人工智能比较火，物联网的概念也非常火，可否谈谈电信在物联网技术和人工智能技术的结合？
杨明川：未来物联网和人工智能技术之间的融合，我觉得是行业发展趋势。我认为，物联网和人工智能的融合是多方面的。首先，我们如何把AI的能力承载在物联网的终端上，这会带来很多空间和机会，这也是我们讲的边缘计算的一个概念。当然把AI的能力和物联网终端集成，一方面能够解决很多业务需求的问题，比如延迟、终端智能的问题。
另外，可能会带来一个更好更新的计算模式，在这个计算模式里面，包括物联网和终端之间还可以进行协同。未来物联网和AI的结合会使得这个产业有更大的飞跃。这对于运营商来讲也是很好的机会，中国电信也建设物联网，我们也有行业经验和行业的解决方案，如果再把AI能力、大数据平台能力有效结合，我们会看到更多的产业更新的机会。

MC：现在行业里关于计算和存储的芯片特别多，从您的角度来看，现有硬件能不能解决人工智能方面所有问题？现在比较难解决的挑战主要在哪儿？
杨明川先生：个人觉得，现有的硬件肯定不能解决所有问题，整个人工智能的产业，包括人工智能的芯片产业刚刚起步，比如这次英特尔专家发布的类脑芯片，那是一个新的架构。这个架构也会解决更深层次的AI问题。我们现在整个AI芯片体系其实也是多元化的体系，我们内部认为，未来可能是融合的架构，可能会有不同的芯片、不同的体系通过相互配合来解决不同场景下的AI问题。随着技术进步，类似于类脑芯片这样的一些新的AI技术不断地更新，对于整个AI基础设施也会提出更多要求。包括面向AI的网络，这一块儿可能也有很多问题需要我们进一步研究。比如说我们这些芯片构建成一个AI集群、资源池，它们之间怎么通过网络协同和配合，这里有大量空间需要我们探索。