英特尔面向边缘计算的人工智能产品创新

人工智能技术是当今世界最为热门和前沿的技术之一，它不仅在科学技术领域得到了广泛应用和发展，在各个行业中也扮演着越来越重要的角色，在智慧社区、智慧零售、智慧交通、自动驾驶等这些领域都得到了越来越广泛的应用。

而边缘人工智能是一种将人工智能算法部署到边缘设备上的技术，目的是在离用户更近的地方进行数据处理和分析。与云端人工智能不同，边缘人工智能可以减少数据传输量，避免网络延迟和带宽限制等问题，并且保护用户的隐私数据。

英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官、英特尔高级首席AI工程师张宇博士在近日在上海召开的2023世界人工智能大会上指出，人工智能，尤其是边缘人工智能的发展，从历史上来看，它应该发展成三个阶段：第一个阶段是边缘推理，第二个阶段是边缘训练，第三个阶段是边缘的自主机器学习。

人工智能的发展离不开算力，离不开数据，其实数据的背后又离不开通信技术以及存储技术。应该说推动本轮人工智能发展最核心的要素，实际上是计算、通讯和存储技术的不断提升。

张宇介绍到，英特尔的产品恰恰涵盖了计算、通讯和存储的各个方面。

在计算方面，英特尔提供的是包括CPU、GPU、FPGA和各种人工智能加速芯片在内的多种产品，来满足用户对于算力的不同要求。

在架构融合方面，在现在所提供的凌动处理器、酷睿处理器中不仅包含了CPU，实际上也集成了集成显卡，利用这样的硬件单元，可以实现对于媒体的编码、解码、转码，甚至于人工智能推理的加速来满足用户在视频会议、游戏等不同场景，对于算力的不同要求。

在通讯方面，英特尔也推出了一系列面向5G基础设施的硬件和软件产品，包括智能网卡以及高速的以太网交换芯片等产品，帮助用户构建一个软件定义的高速网络。

在软件方面，英特尔也在做大量的工作。在人工智能的边缘训练方面，我们提供了Geti平台，它实际上是利用主动学习的技术，帮助开发人员选择最有效的训练样本来进行训练，这样能够极大降低训练样本所需的数量，并缩短训练时间。

在边缘推理方面，英特尔提供的是被称之为OpenVINO深度学习部署工具套件，它可以将开发人员在开放的人工智能框架上设计和训练好的模型快速部署到不同硬件平台执行推理操作。

整体而言，英特尔从软硬件方面做了如下的创新工作。首先是硬件，考虑到边缘人工智能对于算力、功耗、安全的不同要求，英特尔所采取的思路是同时推动通用处理器和通用GPU并举的方案。

在软件防护方面，我们提供的是软件防护扩展技术，它可以为一些关键的城市和数据提供有别于其他应用的安全飞地，它能够提供更小的可信任边界，使得人工智能的应用可以部署到像金融、医疗对于数据非常敏感的一些行业。

在软件推理方面，英特尔的OpenVINO深度学习的部署工具套件，可以将开发人员在开放的人工智能框架上所设计和训练好的网络模型交给OpenVINO，它可以帮助开发人员完成从建模到优化到部署的开发过程。OpenVINO提供三百多个预训练好的网络模型，它使用的是网络压缩的技术，能够将模型在保证精度的情况下进行简化。

当下边缘人工智能所面临的挑战，英特尔五大“超级技术力量”（计算、连接、基础设施、人工智能、传感和感知）是人工智能应用的基石，是英特尔正在努力发展的方向。