共建AI生态 英特尔多举措释放创新潜能 原创

人工智能产业如何发展？在近日举行的以“智能算力，AI破局”为主题的2022英特尔AI开发者大会上，我们看到英特尔携手广大AI领域技术伙伴与企业级AI开发者共建良性AI生态，通过把最新AI模型与商业转化紧密结合，促进高商业价值AI应用落地，让强大的AI破局千行百业，飞入寻常百姓家。

拥抱开放生态，全栈AI赋能

英特尔的创新愿景是通过创建和促进基础性的开发项目和标准，利用英特尔的产品组合，通过开放社区和开发者的力量实现爆炸性的创新。

英特尔（中国）有限公司副总裁兼软件生态部总经理李映博士表示，我们需要一个开放的软件和硬件共同组合的生态，才能够推动科技的进步。“未来整个生态发展一定是软件定义、芯片增强的合作模式，在该模式下软件和硬件共同创新、共同发展。”

目前，AI给科学和技术带来的价值让人耳目一新乃至激动人心。英特尔逐渐降低AI开发的门槛，让整个AI生态要变得更加开放和融合，用户或技术有更多选择的余地。

对于开发者来说，从数据到AI是一个具有挑战性的过程。例如如何能够保证整个开发流程中能够对海量的数据进行处理，同时能够对数据进行标准化、清洗，能够为后面的模型所使用。英特尔提出了很多创新技术，让开发者能够更高效地处理大规模的数据，同时英特尔高效的硬件平台，也为这种大规模的数据处理提供了强有力的硬件保障。

在AI开发过程中，如何选择更好的框架及模型保证整个AI训练和调优过程中得到所需要的效果。英特尔硬件平台支持业内各种主流AI开发框架，无论是TensorFlow、PyTorch还是PaddlePaddle。同时，英特尔oneAPI确保整个AI开发模型能够在各种硬件平台中进行无缝迁移和无缝使用。

数据、模型具备了，开发者面临的第三个挑战是如何能够保证模型能够部署在真正的使用环境和应用环境当中。英特尔保证AI开发者高效地把模型部署到云和边缘环境中，不仅能够保证AI模型的可用性，而且针对部署的环境和应用，可以自动找到最好的部署模式。

总之，从数据到AI，英特尔端到端的硬软件技术确保整个AI应用地使用和开发效率。软硬结合的方法能够解决用户在AI应用中的通用问题，包括数据隐私性、整个数据处理的效率，以及各种模型的通用性，这是AI解决方案普适性很重要的方向。

对于AI工具提供商或AI使用者来讲，如何让这些最新技术或各种解决方案能够解决客户所存在的真正问题非常重要。英特尔将AI解决方案进行组件化，打通各种框架或硬件之间的壁垒，使用户的使用体验或整个模型优化过程变得更加简单和直接。

“无论是在硬件层面、框架层面还是AI层面，英特尔都是通过开源开放的模式，和整个社区进行分享。只有通过开源开放才能够让更好的技术和更好的解决方案充分体现价值，开源也能够让整个技术更快传播，并聚集更多开发者。”李映说。

携手创新，共创AI未来

在万物智能互联的新时代，数据的增长速度远超人类想象，如洪流一般席卷全球，并推动了计算模式的创新。为解决行业数字化转型在敏捷连接及智能应用等方面的关键诉求，边缘计算迅速兴起，且逐渐形成了云边端协同的趋势。

IDC预计，目前全球智能边缘的芯片市场规模已经达到了350亿美金，到2025年这一数字将增加到650亿美金以上。预计到2025年，大约有75%由企业所产生的数据将在传统的数据中心或云之外来进行处理。

英特尔公司高级首席工程师、视频事业部全球首席技术官、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士表示，今后的互联网的系统一定是一个云、边、端协同的系统，三者的配合才能够提供最佳的用户体验。对于三大趋势，即云边端的协同、基于软件定义的数字基础设施以及无处不在的人工智能。

在这些趋势下，东数西算、智能边缘、5G以及绿色计算四大机会点应运而生，并对构建高效、绿色的端到端数字基础设施提出了更高要求。与此同时，随着越来越多的数据处理向边缘侧转移，边缘计算与人工智能相互渗透融合，边缘人工智能也亟需进一步的发展，以在打造端到端数字基础设施的过程中提供更快的计算速度、更好的数据安全性以及对持续运营的有效控制。

“作为一家数据公司，英特尔的产品恰恰是涵盖了数字基础设施的方方面面，包括硬件、软件工具维度、解决方案。我们致力于帮助用户开发高效、绿色、端到端的数字基础设施。”张宇说。

英特尔正在通过持续的软硬件技术创新来推动边缘人工智能的发展。在不久前的英特尔On技术创新峰会上，英特尔发布了一系列服务于物联网的网络与边缘产品，其中就包括了在AI领域的全新技术突破——英特尔Geti计算机视觉平台。该平台通过主动学习技术来训练卷积神经网络模型，它可以精选出最有用的数据供用户进行标注，从而降低样本的偏差，帮助用户在边缘部署模型训练。

英特尔Geti平台能够帮助开发团队减少模型开发所需时间，并降低AI开发技术门槛及开发成本。借助内置的针对OpenVINO的优化功能，开发团队还可以在其企业中轻松地部署高质量计算机视觉AI解决方案，以推动创新和自动化发展，并提高生产力。

英特尔还于今年推出了OpenVINO 2022.2版本，该版本支持第四代英特尔至强可扩展处理器，预览支持英特尔数据中心GPU Flex系列和英特尔Arc GPU，能够自动整合多个加速器同时使用，提高推理性能。峰会还介绍了第四代英特尔至强可扩展处理器在vRAN领域的突破——目前在相同的功耗下，vRAN的容量增益提升至了原来的两倍。与此同时，值得关注的还有英特尔此前公布的首款基于ASIC方案的IPU Mount Evans，该IPU已经用于帮助百度、京东、中国移动、中国电信等客户构建数据中心网络。

多举措赋能开发者

从开发者角度而言，人工智能带来了新环境和新机遇的同时也带来了全新挑战。为了助力开发者应对这些挑战，英特尔提供的端到端产品组合不仅覆盖AI领域，还包含从硬件到软件的各个层面，利用技术积累帮助开发者高效处理数据、最大限度利用底层资源，并通过其发布的包括OpenVINO及INC等在内的一系列开源软件工具以及oneAPI标准软件框架来解决开发者日常工作中的痛点。

英特尔公司网络与边缘事业部中国区边缘智能开发工具产品营销总监王珅表示，英特尔持续关注开发者，并在开源软件开发和社区贡献中投入大量资源。英特尔通过开源的方式与开发者进行更多深入的交流和合作。为此，英特尔组织了很多相关活动，比如培训资源以及各种各样的比赛，持续收集开发者对于产品的反馈。

例如OpenVINO在过去几年时间里不断为开发者赋能，并持续进行升级。从产品到内容生产、再到开发者社区构建，OpenVINO助力打造了一个健康发展的AI生态圈，也使开发者能够轻松实现可扩展及高性能的深度学习推理。

“OpenVINO产品团队花了相当大的精力，对于OpenVINO的API以及整个内部软件架构进行了调整。这就是我们听取开发者反馈的一个方面。另外，OpenVINO如何能够和更多现有行业中的AI模型框架进行更好的无缝融合，我们将OpenVINO与TensorFlow进行了衔接，构建一个快速的解决方案。”王珅说。

为进一步赋能开发者，英特尔还为其提供一款一键式、无代码解决方案——英特尔Neural Coder。该款解决方案无需在深度学习脚本中进行基于CUDA的硬编码，它不仅可以优化这些脚本的性能，还能针对这些优化进行基准测试，进而提供合适的部署方案。

另外，随着最新版本的oneAPI 2023开源软件工具包将于12月发布，英特尔也将与包括北京大学软件与微电子学院在内的六个教育和研究机构新增成立oneAPI卓越中心，以拓展oneAPI对重要应用的支持，同时开发更多的oneAPI课程。

“在2023年，我们仍然会在开发者领域，以及AI技术、市场和生态方面持续投入，降低AI学习的难度，提高开发者的效率，和内外部进行合作，共同打造一个蓬勃发展的AI市场。”王珅说。

为推动智能边缘的创新发展，英特尔还与广泛的行业伙伴合作，共同打造更多智能化应用场景。例如，为满足边缘计算中心日益增强的算力需求，极视角基于英特尔网络与边缘事业部的领先软硬件产品与技术推出了极光AI算法盒子（Extreme Aurora），这是一款集算法、应用、存储为一体的边缘计算产品。

极视角解决方案经理吴亦歌介绍，该产品依托极视角算法商城，可快速实现多个算法的任意组合，并具备视频实时分析能力及图片融合检索能力，能够满足不同行业的智能化升级需求。依托于边缘部署优势，该产品能够有效缩短数据传输距离并降低延迟，提升本地数据处理量并控制成本，减少机房占用空间并加强负载整合，同时还能够承受恶劣环境并确保网络连接。

极视角与英特尔持续赋能和支持开发者，举办技术培训会与算法赛事，比如极视计算机视觉开发者榜单大赛、CV101开发者榜单大赛等，覆盖了超过10万名以上的算法开发者。

极视角还与英特尔共同推出了OpenVINO联合认证与丰富多彩的培训和赛事活动。这些活动吸引了5000多支参赛队伍，其中有2000多支参赛队伍获得了OpenVINO认证，并通过比赛形式开放出来了500多种基于OpenVINO的算法模型。

“极视角作为百佳计划的一员，在英特尔的各类支持下，更好地了解到了前沿技术和市场状况，在打造更多优质产品的同时，我们也连通了其他百佳成员，拓展我们的业务生态，并实现了在技术、产品和业绩等方面的多维度提升和突破。”吴亦歌说。

结语

过去几十年来，英特尔一直是秉承生态之道，推动跨架构计算创新、开放式创新、深化协作创新，从而带动产业链升级，把握用户的需求、整合优势、广泛连接，打造基于中国本土化的产品和本土化的业务。

“整个的底层软件到中间层，以及到解决方案层面，英特尔秉承拥抱开源，全栈赋能的软件生态理念。通过跟各个行业的生态伙伴进行紧密合作，拥抱开源。我们能够积极拉动平台价值，开发出更多的创新和更多的商业模式。”李映最后说。