发布时间:2020-07-15 08:02:03
来源:股票啦
股票啦 www.gupiaola.com 2020年07月15日报道:巨头英特尔进化:如何推进AI新赛道?
全力转向以数据为中心的英特尔,正在加快人工智能(161631)的落地。通过AI、5G、智能边缘的融合,个人投资美股风险英特尔进入到B端的行业应用当中,业务覆盖了智慧城市、工业互联网、智慧医疗、自动驾驶等多个领域。
近日,英特尔推出了一系列的AI软硬件产品,包含集成AI加快的英特尔第三代至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能(161631)优化FPGA Stratix 10 NX等;同时,个人投资美股风险子公司Mobileye宣布与日本和东南亚地区最大的交通运营商之一WILLER达成战略合作,双方将在日本及东南亚销售市场推出自动驾驶出租车(Robotaxi)服务。
毫无疑问,人工智能(161631)将加快进入工作与生活当中。今年以来,新冠肺炎疫情成为全球面临的共同挑战。“危”中有“机”,从医疗救助和生命科学第一线,到经济发展和社会的有序运转,个人投资美股风险再到公共服务、现行政策制定等各方面,以人工智能(161631)为代表的智能科技发挥愈发重大的作用。
老牌的英特尔在新的转型中,四面出击,从收购AI企业到深入AI应用,个人投资美股风险重新建立AI生态。当然,英特尔也将直面英伟达、赛灵思、以及一众科技巨头的竞争。
建AI生态:从XPU到量子计算
从PC赛道拓展至数据赛道的过程中,英特尔重新梳理了六大技术核心能力,来应对智能化业务。英特尔将六大技术支柱(制程和封装、XPU架构、内存和储备、互连、安全、软件)作为引擎,并把人工智能(161631)融入,个人投资美股风险以CPU+GPU+FPGA+ASIC的全方位产品布局,软硬结合实现从云到端的智能部署。
在此基础上,英特尔强调的是自身的云、边、端全栈优势和“XPU”的能力。在人工智能(161631)的赛场上,个人投资美股风险“全栈”也成为了英特尔、华为等大公司的着力点,大家的野心都很大。
英特尔中国钻研院院长宋继强告知21世纪经济发展报道记者:“X代表了很多种处理架构,因为新的销售市场机会带来的数据种类比较不同,传感器的种类不一样、数据获得途径也不一样,这导致了这些数据肯定不可以用同一种架构,个人投资美股风险比如用CPU或者CPU+GPU去处理,肯定要用异构的方式。”
虽然英特尔生产的是通用芯片,可是通过异构的排列组合,可以实现定制化需求。宋继强就介绍道,比如英特尔旗下Movidius特意做AI矩阵运算,Habana Labs特意做矩阵运算的加快,还有FPGA的灵敏的架构做稀疏数据处理的加快,再前沿还有神经拟态计算、量子计算,“通过量子计算怎么样去提供更高等级高并行度计算能力支持,个人投资美股风险它对AI还是会有很强的加快作用,英特尔也在做这一方面的研发。”
谈及全栈,宋继强表达:“AI公司很多又做算法、做框架,乃至有些做硬件方面的一些定制的优化,有些是有硬件特意的加快器。而英特尔的特点是不只是全栈,既有上面的框架支持,也有底层的性能库。人们针对AI加快的硬件种类比较多,不仅拥有唯独一个能够在CPU当中植入特意AI加快的DL Boost技术,同时在GPU,个人投资美股风险FPGA,在专用的ASIC方面都有芯片硬件去支持等等。”
集邦咨询预测师姚嘉洋向21世纪经济发展报道记者预测道:在数据中心或是云业务上,Intel的处理器业务不会轻易受到动摇,这在Intel的DCG(数据中心业务)营收表现上可以看出端倪。但在AI运算加快芯片上,Intel依然会面临如GPU、FPGA业者(如NVIDIA与XILINX)的强力竞争,在这方面,个人投资美股风险Intel能否有方法坚持自身的AI运算加快芯片的竞争优势,还需要看后续的情况。
AI平台期:“弱AI不弱,个人投资美股风险强AI不强”
目前,英特尔已经在多个行业领域进行AI应用尝试。比如,英特尔与南京经济发展技术开发区以及多家生态合作同伴打造的南京“将来科技智慧中心”,通过共建5G+智慧园区,培养创新生态;在工业互联网领域,英特尔大连工厂需要实时、精确地对晶圆进行检测,从而保证产品的良率,通过基于英特尔的人工智能(161631)软硬件技术,与纯人工检测方式相比,个人投资美股风险检测效率提升了100倍。此外,英特尔的芯片也应用到港口与船舶、机场、铁路与车辆、车队治理、道路基础设施等领域中。
可是在AI落地过程中,还存有不少的问题,英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇告知21世纪经济发展报道记者:在垂直行业包含像零售行业、工业制造,还有智能交通、医疗等等,人们看到各个行业所面临的问题不一样,它需要用人工智能(161631)不同的算法去解决特定的问题,也就是各个行业碎片化比较的突出。这就要求人们在开发人工智能(161631)的时候,需要针对不同的行业有定制化的开发,个人投资美股风险这就增加了人工智能(161631)应用开发的一些成本,如何降低成本是人们现在看到的各个行业面临的一个重大问题。
其它一个落地的难点是在于数据,目前人们拥有较为多的数据往往都是基于像人、物在交通领域收集到的数据,像Imagenet上,人们采集到将近四千多万张人和物的一些照片。可是在一些特定的行业,个人投资美股风险采集或者处理的数据往往是定制化的。这就是要求人们在一个有限数据集的情况下,能够快速生成一些新的适用于某些特定领域、特定应用的一些新的模型。
总结看来,如何在使用AI功能时降低成本,同时用少量数据模型来得到训练结局,个人投资美股风险是实践中的难题。解决这些问题,需要AI技术应用的升级。
从AI的总体进展看来,在宋继强认为,个人投资美股风险深度学习从进展的曲线看来,现在实在进入了平台期。这意味着AI也随之进入平台期。
宋继强解析道:“人工智能(161631)在弱人工智能(161631)这个领域是不弱的,当你把人工智能(161631)应用领域收窄,可以找到方法把这件事情做好。可是假如想让它做到通用,就是学界或者是产业界通常认为的强人工智能(161631),这一能力是不强的,因为它的跨领域迁移能力还没有那么强,而且去对抗一些数据的攻击也没有那么强。在整个学术界或者产业界现在的进展行情趋势看来,人工智能(161631)正在由2.0阶段向3.0阶段迁移,2.0阶段是基于数据驱动的,个人投资美股风险通过大量可标注的数据训练出深度学习的模型,来帮忙人们完成一些具体领域的任务。”
在他看来,往3.0迁移,要把人工智能(161631)进展的更为全方位,个人投资美股风险第一它要能够可以解说,第二要提升人工智能(161631)利用少量数据延续学习的能力。
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