人工智慧產業如何發展？在近日舉行的以「智能算力，AI破局」為主題的2022英特爾AI開發者大會上，我們看到英特爾攜手廣大AI領域技術夥伴與企業級AI開發者共建良性AI生態，通過把最新AI模型與商業轉化緊密結合，促進高商業價值AI應用落地，讓強大的AI破局千行百業，飛入尋常百姓家。
擁抱開放生態，全棧AI賦能
英特爾的創新願景是通過創建和促進基礎性的開發項目和標準，利用英特爾的產品組合，通過開放社區和開發者的力量實現爆炸性的創新。
英特爾（中國）有限公司副總裁兼軟體生態部總經理李映博士表示，我們需要一個開放的軟體和硬體共同組合的生態，才能夠推動科技的進步。「未來整個生態發展一定是軟體定義、晶片增強的合作模式，在該模式下軟體和硬體共同創新、共同發展。」
目前，AI給科學和技術帶來的價值讓人耳目一新乃至激動人心。英特爾逐漸降低AI開發的門檻，讓整個AI生態要變得更加開放和融合，用戶或技術有更多選擇的餘地。
對於開發者來說，從數據到AI是一個具有挑戰性的過程。例如如何能夠保證整個開發流程中能夠對海量的數據進行處理，同時能夠對數據進行標準化、清洗，能夠為後面的模型所使用。英特爾提出了很多創新技術，讓開發者能夠更高效地處理大規模的數據，同時英特爾高效的硬體平台，也為這種大規模的數據處理提供了強有力的硬體保障。
在AI開發過程中，如何選擇更好的框架及模型保證整個AI訓練和調優過程中得到所需要的效果。英特爾硬體平台支持業內各種主流AI開發框架，無論是TensorFlow、PyTorch還是PaddlePaddle。同時，英特爾oneAPI確保整個AI開發模型能夠在各種硬體平台中進行無縫遷移和無縫使用。
數據、模型具備了，開發者面臨的第三個挑戰是如何能夠保證模型能夠部署在真正的使用環境和應用環境當中。英特爾保證AI開發者高效地把模型部署到雲和邊緣環境中，不僅能夠保證AI模型的可用性，而且針對部署的環境和應用，可以自動找到最好的部署模式。
總之，從數據到AI，英特爾端到端的硬軟體技術確保整個AI應用地使用和開發效率。軟硬結合的方法能夠解決用戶在AI應用中的通用問題，包括數據隱私性、整個數據處理的效率，以及各種模型的通用性，這是AI解決方案普適性很重要的方向。
對於AI工具提供商或AI使用者來講，如何讓這些最新技術或各種解決方案能夠解決客戶所存在的真正問題非常重要。英特爾將AI解決方案進行組件化，打通各種框架或硬體之間的壁壘，使用戶的使用體驗或整個模型優化過程變得更加簡單和直接。
「無論是在硬體層面、框架層面還是AI層面，英特爾都是通過開源開放的模式，和整個社區進行分享。只有通過開源開放才能夠讓更好的技術和更好的解決方案充分體現價值，開源也能夠讓整個技術更快傳播，並聚集更多開發者。」李映說。
攜手創新，共創AI未來
在萬物智能互聯的新時代，數據的增長速度遠超人類想像，如洪流一般席捲全球，並推動了計算模式的創新。為解決行業數位化轉型在敏捷連接及智能應用等方面的關鍵訴求，邊緣計算迅速興起，且逐漸形成了雲邊端協同的趨勢。
IDC預計，目前全球智能邊緣的晶片市場規模已經達到了350億美金，到2025年這一數字將增加到650億美金以上。預計到2025年，大約有75%由企業所產生的數據將在傳統的數據中心或雲之外來進行處理。
英特爾公司高級首席工程師、視頻事業部全球首席技術官、物聯網事業部中國區首席技術官張宇博士表示，今後的網際網路的系統一定是一個雲、邊、端協同的系統，三者的配合才能夠提供最佳的用戶體驗。對於三大趨勢，即雲邊端的協同、基於軟體定義的數字基礎設施以及無處不在的人工智慧。
在這些趨勢下，東數西算、智能邊緣、5G以及綠色計算四大機會點應運而生，並對構建高效、綠色的端到端數字基礎設施提出了更高要求。與此同時，隨著越來越多的數據處理向邊緣側轉移，邊緣計算與人工智慧相互滲透融合，邊緣人工智慧也亟需進一步的發展，以在打造端到端數字基礎設施的過程中提供更快的計算速度、更好的數據安全性以及對持續運營的有效控制。
「作為一家數據公司，英特爾的產品恰恰是涵蓋了數字基礎設施的方方面面，包括硬體、軟體工具維度、解決方案。我們致力於幫助用戶開發高效、綠色、端到端的數字基礎設施。」張宇說。
英特爾正在通過持續的軟硬體技術創新來推動邊緣人工智慧的發展。在不久前的英特爾On技術創新峰會上，英特爾發布了一系列服務於物聯網的網絡與邊緣產品，其中就包括了在AI領域的全新技術突破——英特爾Geti計算機視覺平台。該平台通過主動學習技術來訓練卷積神經網絡模型，它可以精選出最有用的數據供用戶進行標註，從而降低樣本的偏差，幫助用戶在邊緣部署模型訓練。
英特爾Geti平台能夠幫助開發團隊減少模型開發所需時間，並降低AI開發技術門檻及開發成本。藉助內置的針對OpenVINO的優化功能，開發團隊還可以在其企業中輕鬆地部署高質量計算機視覺AI解決方案，以推動創新和自動化發展，並提高生產力。
英特爾還於今年推出了OpenVINO 2022.2版本，該版本支持第四代英特爾至強可擴展處理器，預覽支持英特爾數據中心GPU Flex系列和英特爾Arc GPU，能夠自動整合多個加速器同時使用，提高推理性能。峰會還介紹了第四代英特爾至強可擴展處理器在vRAN領域的突破——目前在相同的功耗下，vRAN的容量增益提升至了原來的兩倍。與此同時，值得關注的還有英特爾此前公布的首款基於ASIC方案的IPU Mount Evans，該IPU已經用於幫助百度、京東、中國移動、中國電信等客戶構建數據中心網絡。
多舉措賦能開發者
從開發者角度而言，人工智慧帶來了新環境和新機遇的同時也帶來了全新挑戰。為了助力開發者應對這些挑戰，英特爾提供的端到端產品組合不僅覆蓋AI領域，還包含從硬體到軟體的各個層面，利用技術積累幫助開發者高效處理數據、最大限度利用底層資源，並通過其發布的包括OpenVINO及INC等在內的一系列開源軟體工具以及oneAPI標準軟體框架來解決開發者日常工作中的痛點。
英特爾公司網絡與邊緣事業部中國區邊緣智能開發工具產品營銷總監王珅表示，英特爾持續關注開發者，並在開源軟體開發和社區貢獻中投入大量資源。英特爾通過開源的方式與開發者進行更多深入的交流和合作。為此，英特爾組織了很多相關活動，比如培訓資源以及各種各樣的比賽，持續收集開發者對於產品的反饋。
例如OpenVINO在過去幾年時間裡不斷為開發者賦能，並持續進行升級。從產品到內容生產、再到開發者社區構建，OpenVINO助力打造了一個健康發展的AI生態圈，也使開發者能夠輕鬆實現可擴展及高性能的深度學習推理。
「OpenVINO產品團隊花了相當大的精力，對於OpenVINO的API以及整個內部軟體架構進行了調整。這就是我們聽取開發者反饋的一個方面。另外，OpenVINO如何能夠和更多現有行業中的AI模型框架進行更好的無縫融合，我們將OpenVINO與TensorFlow進行了銜接，構建一個快速的解決方案。」王珅說。
為進一步賦能開發者，英特爾還為其提供一款一鍵式、無代碼解決方案——英特爾Neural Coder。該款解決方案無需在深度學習腳本中進行基於CUDA的硬編碼，它不僅可以優化這些腳本的性能，還能針對這些優化進行基準測試，進而提供合適的部署方案。
另外，隨著最新版本的oneAPI 2023開源軟體工具包將於12月發布，英特爾也將與包括北京大學軟體與微電子學院在內的六個教育和研究機構新增成立oneAPI卓越中心，以拓展oneAPI對重要應用的支持，同時開發更多的oneAPI課程。
「在2023年，我們仍然會在開發者領域，以及AI技術、市場和生態方面持續投入，降低AI學習的難度，提高開發者的效率，和內外部進行合作，共同打造一個蓬勃發展的AI市場。」王珅說。
為推動智能邊緣的創新發展，英特爾還與廣泛的行業夥伴合作，共同打造更多智能化應用場景。例如，為滿足邊緣計算中心日益增強的算力需求，極視角基於英特爾網絡與邊緣事業部的領先軟硬體產品與技術推出了極光AI算法盒子（Extreme Aurora），這是一款集算法、應用、存儲為一體的邊緣計算產品。
極視角解決方案經理吳亦歌介紹，該產品依託極視角算法商城，可快速實現多個算法的任意組合，並具備視頻實時分析能力及圖片融合檢索能力，能夠滿足不同行業的智能化升級需求。依託於邊緣部署優勢，該產品能夠有效縮短數據傳輸距離並降低延遲，提升本地數據處理量並控制成本，減少機房占用空間並加強負載整合，同時還能夠承受惡劣環境並確保網絡連接。
極視角與英特爾持續賦能和支持開發者，舉辦技術培訓會與算法賽事，比如極視計算機視覺開發者榜單大賽、CV101開發者榜單大賽等，覆蓋了超過10萬名以上的算法開發者。
極視角還與英特爾共同推出了OpenVINO聯合認證與豐富多彩的培訓和賽事活動。這些活動吸引了5000多支參賽隊伍，其中有2000多支參賽隊伍獲得了OpenVINO認證，並通過比賽形式開放出來了500多種基於OpenVINO的算法模型。
「極視角作為百佳計劃的一員，在英特爾的各類支持下，更好地了解到了前沿技術和市場狀況，在打造更多優質產品的同時，我們也連通了其他百佳成員，拓展我們的業務生態，並實現了在技術、產品和業績等方面的多維度提升和突破。」吳亦歌說。
結語
過去幾十年來，英特爾一直是秉承生態之道，推動跨架構計算創新、開放式創新、深化協作創新，從而帶動產業鏈升級，把握用戶的需求、整合優勢、廣泛連接，打造基於中國本土化的產品和本土化的業務。
「整個的底層軟體到中間層，以及到解決方案層面，英特爾秉承擁抱開源，全棧賦能的軟體生態理念。通過跟各個行業的生態夥伴進行緊密合作，擁抱開源。我們能夠積極拉動平台價值，開發出更多的創新和更多的商業模式。」李映最後說。