2022年4月12日,北京——今天,以“智探索·汇无界”为主题的“2022英特尔中国研究院探索创新日”在北京举行,英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强博士在活动中发表主题演讲,分享了英特尔中国研究院在数字化时代的使命、责任和研究方向,并重点阐释了英特尔中国研究院的创新策略,同时宣布了其政产学研合作的最新进展。
英特尔高级院士、副总裁、英特尔研究院院长Rich Uhlig博士发来致辞并表示:“依托中国巨大的创新机遇,英特尔中国研究院不仅着眼于未来革命性的科技研究,还承载着将研究成果转化为中国乃至全球创新产品的使命。我们始终致力于为英特尔中国研究院提供全方位支持,帮助其融合中国智慧,用前瞻性的实践和突破,探索未来技术和应用模式。”
在全球数字化、智能化的大背景下迸发的新机会,与英特尔中国研究院当下的使命和责任不谋而合,英特尔中国研究院牢牢把握时代发展机遇,提前布局智能科技研发。植根于二十多年的创新积淀,英特尔中国研究院致力于提供多元化视角,立足中国创新,以全栈式研究体系,推动在新兴领域的快速原型化,在中国率先落地前瞻性创新成果,并加速推广到全球,实现大规模商业化应用。英特尔中国研究院进一步明确了面向未来的创新策略——以“双轮驱动,融合创新”为核心,穿越技术周期。

面对新概念、新技术、新应用的不断涌现,英特尔中国研究院以这一创新策略为指引,“一方面,我们坚持‘创新领域探索’与‘规模化商业化导向’的‘双轮驱动’策略,在不断探索全球领先的前沿技术时,也持续推进技术产品化,加速商业化落地进程。另一方面,针对中国庞大的市场数据以及复杂的应用场景,结合自身技术优势与本土应用,制定更为长期的本地化发展策略,融合国内外先进技术促进可持续创新。”英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强表示。
以创新为起点,英特尔中国研究院搭建了新型研究网络,联合政产学研多方,在技术方向、人才培养和成果孵化上共同合作,实现与客户、合作伙伴协同创新,共赢未来。在活动中,英特尔中国研究院宣布与首都医科大学附属北京朝阳医院达成战略合作协议,基于英特尔中国研究院提供的新型传感技术,交互技术及CPU、GPU、AI和FPGA等计算平台,双方以急诊医学需求为切入点,以智能机器人为载体,将健康管理、急救及康复应用延伸至家庭、社区、机构、高校等场景,共同打造急诊危重症医学的“连续性医疗体系”,构建数字化医疗新生态。

都医科大学附属北京朝阳医院副院长,首都医科大学附属急诊医学系主任郭树彬表示:“此次的跨界合作,将整合双方在医疗科研实践与智能感知计算研究上的优势,共同探索急诊医学数字化转型所涉及的前沿技术,将智能技术深入融合到急诊的院前、院中、院后多个阶段,并提供智能化诊疗策略,突破急诊医疗发展的瓶颈,为急诊医疗领域的研究开辟了新天地。”
同时,英特尔中国研究院宣布与南京市麒麟科技创新园合作,联合成立英特尔智能边缘计算联合研究院,携手加速智能边缘计算的技术创新及应用落地。面向行业实际应用场景,英特尔智能边缘联合研究院聚焦三个前沿领域:增强的智能边缘计算平台软件/硬件系统;应用领域的数据集搜集和分析、工作负载分析;边缘侧多接入的未来智能网络与工作负载的软硬件加速。

活动中公布了英特尔智能边缘联合研究院的首批项目,包括非接触式感知和交互技术、数字人动作及表情捕捉技术、教学视频理解和评估技术和机器人远程训练和示教技术。英特尔智能边缘联合研究院依托英特尔的前沿科技,结合本地人才与产业优势,打造领先的智能边缘计算科研高地,不断推进研究成果的创新型应用。
南京市麒麟科创园管委会副主任俞清表示:“此次合作是园区‘打造综合性国家科学中心核心承载区、国家战略科技力量承载区’总体目标的重要支撑,充分发挥了双方在技术、产品、生态、资本、人才、产业链、科技创新资源等方面的专长,实现优势互补。期待更多的生态合作伙伴加入我们,共同将该联合研究院打造成为智能边缘计算生态的科研高地,高端产业人才、企业聚集区及重要的国际合作交流平台。”
英特尔正通过包括无处不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接及人工智能在内的“四大超级技术力量”,来推动技术创新与变革,以应对日益复杂的应用场景及众多行业挑战。英特尔中国研究院将与英特尔全球研究体系、中国政产学研紧密合作,助推技术原型产品化和商业化,赋能数字化转型,让科技进步普惠地球上的每一个人。
好文章,需要你的鼓励
香港科技大学团队发表重要研究,开发GIR-Bench测试基准评估统一多模态AI模型的推理与生成能力。研究发现即使最先进的AI模型在理解与生成之间也存在显著差距,无法有效将推理过程转化为准确的视觉生成,为AI行业发展提供重要警示。
随着AI技术不断发展,交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示,AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作,大幅提升运输效率。从陆地到海空,AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调,AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术,实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展,同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法,专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制,在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升,为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。