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英特尔宋继强:应用落实前无法判断最终芯片方案

科技资讯  2017年10月31日 03:40  来源:新浪科技
摘要:比如在“超级碗”中场秀中用无人机给LadyGaga的表演伴舞,利用动作捕捉技术还原莎士比亚戏剧《暴风雨》的角色,并通过实时3D人脸重建技术为李宇春的新MV《今日雨,可是我们在一起》打造特效。

  李娜

  在人工智能技术大潮来临之际,已经有49年历史的老牌科技公司INTEL正在试图让自己变得“更酷”。

  比如在“超级碗”中场秀中用无人机给LadyGaga的表演伴舞,利用动作捕捉技术还原莎士比亚戏剧《暴风雨》的角色,并通过实时3D人脸重建技术为李宇春的新MV《今日雨,可是我们在一起》打造特效。

  “在这次MV合作中,INTEL通过摄像头来检测和识别人脸,定位78个关键点,实时跟踪头部运动和面部表情变化。对图像进行智能分析和特征提取后,再通过运算将不同的特效叠加上去。”INTEL中国研究院院长宋继强对第一财经记者表示,和之前技术不同的是,实时3D人脸基于现有的摄像设备也能实现,更考验后端的算法。

  事实上,INTEL正在通过与体育、电竞和娱乐结合的方式让更多的人重新了解自己,从PC芯片领域的霸主向数据公司转型,人工智能是不可或缺的一块。而为了更好地呈现人脸识别效果,INTEL中国研究院专门定制和设计了多个深度学习网络模型,并且已经有针对性地创建和收集了十万张人脸照片来训练这些模型。

  宋继强对记者表示,目前INTEL已经形成了从硬件、库、框架、平台到体验的“全栈式”AI实力,在体验式营销的牵引下,新的技术平台能和消费者产生更多的共鸣,而不只是服务于行业内的从业者。在采访中,他还谈到了INTEL对于智能人工的看法。他表示,目前人工智能仍处于婴儿期,未来十到二十年的趋势都是向上发展,但是判断什么是最后的(人工智能)芯片方案还为时过早。

  “因为芯片需要靠应用去确定,在应用落实前(产业)无法判断什么是最终的芯片方案。”宋继强对记者说。

  人工智能处于婴儿期

  在万物智能互联的时代,数据洪流正汹涌而来。这不但仅意味着数据量的爆炸,更体现在数据形态革命性的变化,以及数据处理方式的延伸。

  从数量上来说,到2020年,每位互联网用户每天生成的数据量将是1.5GB,每辆无人驾驶汽车每天产生的数据量是4TB,每架联网飞机每天生成的数据量是40TB,每家云视频供应商每天产生的数据量更是高达750PB,而从数据形态来看,随之而来的有视频数据、音频数据、社交数据等非结构化数据,未来还将呈现更加丰富的数据形态,比如雷达数据、声纳数据、GPS数据、镭射激光数据、联网汽车数据、神经网络数据、基因数据等。

  INTEL认为这将会带来大量的产业机会,包括人工智能,人工智能正在激发新一轮的计算创新,充分释放数据价值。

  宋继强说,人工智能的产业规模和社会价值,将堪比农业革命、工业革命和数字革命。它将带来巨大的发展机遇,推动工业、交通、能源、零售、金融、医疗等各行各业乃至个人的转型,对未来的社会、生活产生巨大的影响。

  “现在看到的人工智能有交互上面的功能,例如说人脸识别,或者语音识别,例如你讲话的时候可以自动将周围其他人的声音静音,但人工智能解决的不但仅是交互这一块,未来还有更多的应用功能,例如说激起可以自动帮你搜集素材产生内容,帮你解决一些必须手动才能解决的问题。”宋继强对记者表示,人工智能在未来的机会很大,特别是硬件的加速,还有内存、通信。他认为,只有结合通信技术,才能构建完整的无人驾驶产业化体系,要不然推出的一个一个独立的无人驾驶的产品,不能形成产业,而INTEL要做的是促进规模化的产业。

  但他也坦言,目前业内对人工智能定义较为模糊,其实涵盖的市场很大,例如金融领域,华尔街也做量化投资、反洗钱,这些并没有算到目前人工智能的概念里面。

  “人工智能目前属于婴儿期,是INTEL的普遍认知。”宋继强表示,现在判断什么是最后的(人工智能)芯片方案为时过早,芯片需要靠应用去确定,在应用落实前无法判断什么是最终的芯片方案。

  INTEL要做AI基础技术投资

  INTEL认识到未来AI领域即将到来的伟大变革和其所带来的对数据计算的全新要求。它的判断是,未来人工智能领域的硬件将朝着更多元化发展,但随着计算机时代的发展变得愈加成熟,很多技术的部署变得十分困难,因为很多技术都是在整个人工智能的框架之下的,但是在整个AI相关的领域当中,只有7%的应用才是符合AI的具体要求以及诉求的。

  据宋继强介绍,目前INTEL全球研究院一共有800多人,主要有四块研究方向,电路架构、系统软件研究、5G前沿通信以及安全技术隐私管理技术。而中国研究院有60多人,主要做视觉相关的人工智能的核心算法,包括人脸识别技术。同时,还有情绪识别、技术场景理解、家用机器人等多个与人工智能相关的研究方向。

  于是,为了更好地实现人工智能,INTEL也在不断延伸其技术布局,包括收购全球领先的无人驾驶方案提供商Mobileye、深度学习和神经网络芯片与软件领域的领导厂家Nervana、领先的计算机视觉公司Movidius和领先的人工智能服务提供商Saffron。通过把这些投资和INTEL至强、至强融核产品、实感技术和FPGA相结合,提供全栈实力处理端到端数据,从硬件、库和语言、框架、工具到应用方案,拥有向市场提供端到端的人工智能解决方案所需的全部资产。

  宋继强对记者表示,INTEL收购的AI创业公司大大小小很多家,有的是基于规则、推理领域,还有一些机器人领域,但布局的逻辑是首先解决训练的问题。

  如Nervana。宋继强向记者介绍,训练目前来讲是比较流行的深度学习算法,它能把一个模型训练成解决某类问题的帮手。例如它训练好之后就可以做语音识别、人脸识别,或者物体检测,有不同的功能。训练好之后会面临一个问题就是部署,部署实际上不涉及训练,它就是要快、成本低、功耗低。另外有收购的一些公司例如Saffron、Itseez,是某些具体领域的算法,Saffron是用来做一些基于大量的事件记录,去做关联的记忆挖掘,提取出模式。

  “INTEL更多是要起到推动和支持基础的技术能够快速成为可以使用的技术,本身INTEL站的位置不是某个具体的领域,我们要支持我们后边的合作伙伴和生态圈都能做好。”宋继强对记者说。