科技公司的年度大會有兩種，一種是推出普通消費者日常生活使用的用品，如蘋果一年一度或一年兩度的iPhone 發佈會，另一種則是針對技術開發者發佈的SDK、API、開發套件等，一如Intel 英特爾的開發者技術大會 IDF。
如果説蘋果的發佈會講述的是當下最好的軟硬件集成，那麼英特爾的發佈會則是探討未來的各種可能。
這其中，最讓業界關注的恐怕還是英特爾打算如何切入當下最火的人工智能領域。放眼業界， 人工智能成為當下技術公司發力的方向。AlphaGo 用一場完勝將 Google 深度學習推進人工智能的野心展露無疑；Facebook 給未來十年規劃了社交、人工智能、虛擬現實、無人機的發展路線；微軟則通過雲、基於人工智能的 Bot 開發框架打造新一代軟件開發平台，而作為過去 50 年領導整個世界計算進步的英特爾，下一步又該如何應對人工智能帶來的機遇和挑戰呢？
一、圍繞機器學習，從算法和硬件上尋求突破
基於深度神經網絡的機器學習崛起於 2012 年的 ImageNet 挑戰賽，來自多倫多大學的一個明不見經傳的團隊利用深度學習訓練的圖像識別模型，不僅取得了冠軍，並將錯誤率降低到 20% 以下，震驚產業界和學術界。自此之後，基於深度神經網絡的機器學習成為人工智能重新崛起的巨大推動力，Google、Facebook、微軟先後建立深度學習研究團隊，在多個產品中部署深度學習技術，成績斐然。
當業界越來越來多依靠深度學習，也帶來對新一代計算的要求，而且更重要的一點則是，深度學習對計算力資源的需求到底有多高，其實誰也不知道，這就像個「計算黑洞」，也使得異構加速技術在過去幾年成為該領域應用廣泛的技術，比如 FPGA。
所謂 FPGA（Field－ProgrammableGate Array，現場可編程門陣列），是一種介於專用芯片和通用芯片之間，具有一定的可編程性，可同時進行數據並行和任務並行計算，在處理特定應用時有更加明顯的效率。更重要的是，FPGA 具有明顯的性能功耗比優勢，其能耗比是 CPU的 10 倍以上、GPU 的 3 倍。FPGA 在諸多領域得到應用，如邏輯控制，信號處理，圖像處理等方面。
2015年12月，英特爾完成了對可編程邏輯器件廠商 Altera 的收購。這是英特爾公司歷史上規模最大的一筆收購，這也讓英特爾成為第二大可編程邏輯器件廠商，並且將 Altera 的 FPGA 納入到英特爾的產品線中。
這次收購對於英特爾接下來的發展至關重要。
眾所周知，英特爾在業界的影響力建立在 PC、服務器的 CPU 基礎之上，但在 PC 銷量持續下滑的殘酷面前，英特爾的收入和利潤都將受到很大影響。根據 2015 財年財報，英特爾全年營收同比下滑 1%，淨利潤同比下滑 2%，毛利率同比下滑 1.1%。華爾街分析師將下滑的原因歸結為 PC 芯片業務處於持續的疲軟狀態，該業務一度是英特爾最核心的產品線。
在服務器層面，包括 Facebook、Google 在內的主要客户，其對大型網絡服務計算的需求不斷增長。傳統意義上，英特爾會在每塊硅片上集成更多晶體管，不過隨着摩爾定律失效，這種方法也越來越難以滿足客户需求。
FPGA 則有望給英特爾帶來新的業務增長點，那就是機器學習。在英特爾全球副總裁兼中國區總裁楊旭看來，將 Altera 的 FPGAs 和英特爾處理器結合在一起的「一個很激動人心的領域就是機器學習，它是影像識別、目標探測、發現大數據規律的關鍵要素。」具體來説，英特爾會把FPGAs 和英特爾處理器封裝到一顆芯片裏，當用 FPGAs 來運算一些機器學習的任務時，就像CNN影像識別算法，這些算法能大大提高它的性能。根據英特爾併購副總裁文德爾·布魯克斯 2015 年接受採訪時的説法，相對於傳統的處理器和 FPGA 獨立組建，新的一體化芯片最初將帶來30%至50%的性能提升，而最終的性能提升將達到 2 到 3 倍。
也正是在這樣的背景下，英特爾與科大訊飛聯手推出的深度學習計算平台備受矚目。在這個平台上，底層硬件來自於英特爾的至強助力器和 Altera FPGA 技術，依託科大訊飛在自然語言處理、語音識別方面的核心技術，可實時將發言者語音轉化成文字，準確率高達95%。
硬件層面的進展令人眼前一亮，而在軟件尤其是算法層面，英特爾想做的則是通過2015年發佈的數據分析加速庫DAAL（DataAnalyticsAccelerationLibrary）來幫助第三方開發者更好地在英特爾的底層硬件上進行機器學習模型的搭建和訓練。與此同時到 2017年，英特爾會在另一個名叫「數學核心函數庫」的產品中發佈神經網絡 API ，上述資源會讓開發者直接調取，極大地降低了開發者入門機器學習的門檻。
總體上説，英特爾的確在為機器學習，尤其是深度學習做了很多佈局，但也真如深度學習還處在早期發展階段一樣，英特爾的各個產品（硬件、軟件/算法）也並不成熟，但在另一個層面來看英特爾對於人工智能發展的思考，則別具深意。
把感知能力賦予機器人
在去年的 IDF 上，英特爾 CEO Brian Krzanich 向觀眾不斷重複實感技術（RealSense）的重要性，並進行了多次演示。而到了一年後的主題演講中，當現場觀眾再次被一年前的這項技術歡呼鼓掌時，某種意義上也展現了實感技術的確有着巨大的應用場景。
英特爾新技術事業部副總裁兼感知計算事業部總經理鮑克勤在談到實感技術時表示，「我們正處於計算設備寒武紀物種大爆發的起始階段」，如果人類經過寒武紀物種大爆發看到了世界，那麼「我們的智能設備也處在這樣一個時代，有了『眼睛』以後，它們也可以去理解世界了。」
所謂實感技術，就是一整套軟硬件解決方案，硬件層面由色彩傳感器、紅外傳感器、紅外激光發射器和實感圖像處理芯片等部件組成了 3D 攝像頭。軟件方面，這個攝像頭可以捕捉物體的色彩、計算物體深度和運動軌跡，並且還支持 3D 建模、實時渲染等。
簡而言之，就是通過攝像頭把感知能力和理解能力賦予新一代的計算設備。格萊美頒獎禮上，lady GaGa 向剛剛去世的搖滾巨星 David Bowie 的致敬環節令人激動。演出中，Lady Gaga的臉上出現了變化莫測的華麗粧容，起初彷彿巖漿流淌而過，後來隨着粧容的不斷變化出現閃電。David Bowie 實時投影在Lady Gaga的臉上，接着一隻逼真的蜘蛛突然從左眼爬到右眼，緩慢劃過臉頰，最終在額頭處化成魔洞。這一切都依靠實感技術，這也是該項技術眾多應用場景中的一個。
在今年的 IDF 上，英特爾帶來三種不同型號的實感攝像頭，包括適合近距離感知的SR300、遠距離的 R200/LR200 以及適合遠距離並可進行運動感知的 ZR300 。同時還發布了針對不同領域的實感技術開發工具套件。
首先，將實感技術武裝到機器人身上。機器人自然需要「眼睛」感知世界，不過過去缺乏一種讓機器人「看見」周遭世界的方法。因此，英特爾希望通過實感技術機器人開發工具包，讓機器人擁有一雙「眼睛」。這個工具包集成機器人開發主板和 R200 相機，這是一個交鑰匙方案（所謂「交鑰匙」，是承包公司為客户方建造工廠或其他工程項目，一旦設計與建造工程完成，包括設備安裝、試車及初步操作順利運轉後，即將該工廠或項目所有權和管理權的「鑰匙」依合同完整地「交」給對方，由對方開始經營。英特爾已經在多個領域啟動「交鑰匙」方案）。
特別要指出的一點，利用實感技術，Ninebot 公司的賽格威機器人在今年 CES 上可謂大展身手，目前，這個機器人已經將視覺識別、語音交流和定位運動能力完美融合，而賽格威機器人也已一個開放平台項目，全球各地的軟硬件開發者可以在這個平台上開發、優化自己的機器人項目。
其次，推出英特爾實感技術 SDK，提供了更多 API，包括姿態識別、人臉跟蹤、3D掃描、場景感知，還有 SLAM，並且真正實現了跨平台操作，為縱深相機提供開源的驅動程序，支持 Linux、Android、OSX 和 Winows。這些跨平台的API 也為機器人操作系統 ROS 提供了交互界面，對於未來機器人的開發有重要意義。
第三，把實感技術放入無人機平台（Aero Drone Board）。這塊主板的中間有個 100 針的接口，可以通過上面的 FPGA 對它進行再編程、再優化。而主板的外圍設備支持包括 SSD 存儲、LTE 通訊網絡、RealSense視覺。它運轉 Yocto Linux軟件，可以和大量商用的飛行控制器連接。
另外，圍繞實感技術周邊，只有「鈕釦」大小的計算模塊 Curie、輕便型移動網絡設備平台Atom、適應物聯網(IOT)和可穿戴設備的芯片 Edison、以及雲計算技術 FreeD 都將成為英特爾為機器人、無人機帶來感知的重要輔助力量。
相較於可用於機器學習的昂貴一體化芯片，英特爾的實感技術頗具親民之意，更多的還是聚焦於正奮戰在一線的機器人、無人機開發者們，上述諸項舉措也將伴隨英特爾針對中國創客的「創客爆米花」計劃在中國落地。
2015 年以來，英特爾一直力圖擺脱對於PC、服務器的過度依賴，通過強大的研發能力，在多個領域尋求突破。比如在物聯網方面就有不小的進展，根據2015年第四季度的財報，物聯網部門第四財季營收為6.25億美元，高於上年同期的5.91億美元。
而在當下最火熱的人工智能領域，以硬件擅長的英特爾選擇提供計算能力和感知能力，這既是對原有業務的延續和補充（畢竟，芯片還是該公司的支撐業務之一），也是英特爾最熟悉的商業模式——打造生態系統，與平台上各個鏈條的合作伙伴共同推動產業發展。從新一代計算芯片到新一代視覺感知，英特爾為人工智能佈下的這兩個棋子，未來將帶來多大的產業影響力，我們不妨拭目以待。
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