對于行業大佬英特爾來說，機遇與挑戰并行。一方面，曾經的合作伙伴英偉達正在用GPU(圖形處理器)占據越來越多的深度學習硬件市場，創始人黃仁勛更是公開說“摩爾定律已死”。一方面，“造芯新勢力”聲勢日益浩大，谷歌的TPU、百度的昆侖、阿里的平頭哥、華為的昇騰……他們言必及AI，因為AI對算力的需求極高。

“英特爾最強的是CPU，處理能力強，但在訓練上能夠比英偉達的GPU便宜而且好用嗎?”一位還在讀研二的學生在11月14日的英特爾的人工智能大會上發出了這樣的疑問，這也是很多人對于這家老牌芯片廠商在人工智能戰略上的誤解。

吸取了移動互聯網的教訓，這次英特爾的反應速度變得更快了。從2016年開始英特爾已經意識到數據的重要性，并將其作為核心戰略。同樣是兩年前，英特爾收購了深度學習初創公司Nervana Systems和視覺芯片初創公司 Movidius，后來Nervana的首席執行官兼聯合創始人Naveen Rao被任命為人工智能產品事業部的總負責人，他主導推出的神經網絡處理器(NNP)Nervana成為了英特爾人工智能的核心產品。

在數據科技和人工智能布局已久的英特爾，已經準備開足馬力了。

完整的產品組合

除了不斷優化CPU在AI方面的算力，英特爾也不斷向外界傳達一個信息：英特爾是唯一能夠提供完整的人工智能解決方案組合的公司。這句話如何理解?

通俗地說，完整的解決方案就是完整的產品組合，英特爾的AI產品組合包括至強可擴展處理器、英特爾Nervana神經網絡處理器和FPGA、網絡以及存儲技術等;針對深度學習/機器學習而優化的基于英特爾架構的數學函數庫(Intel MKL)以及數據分析加速庫(Intel DAAL)等;支持和優化開源深度學習框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等;構建以英特爾Movidius和Saffron為代表的平臺以推動前后端協同人工智能發展。

“AI不僅僅是模型的訓練，還有推理，行業的應用落地需要更龐大的技術支撐。”楊旭解釋道，同時也回應了開發者的疑問。

在英特爾人工智能大會的一周后，英偉達在11月21日舉辦了GPU技術大會，開場時進行了一個RTX技術(實時光線追蹤技術)的演示，讓游戲畫面中的光影質感更加驚艷，非常fancy(華麗)。相比之下，英特爾更加務實，拿出了一個個產品說話。

在比較受關注的NNP領域，Naveen Rao宣布了更新情況，包括將于2019年面市的云端AI芯片NNP“Spring Crest”以及神經計算棒二代(簡稱英特爾NCS 2)。

英特爾®NCS 2外形跟普通U盤差不多，基于英特爾Movidius Myriad X視覺處理單元，NCS 2與上一代神經計算棒相比，能夠以較低的成本加快深度神經網絡推理應用的開發。英特爾Movidius VPU芯片早就面向在汽車、無人機等新興的硬件市場，比如大疆無人機、特斯拉，以及Google Clips攝像頭中都采用了Movidius的視覺芯片。

在大會現場，騰訊優圖的負責人演示了最新的人工智能系列產品，其中就有利用Movidius Myriad芯片實現在攝像頭上的直接推理的解決方案案例。CLEAN WATER AI的聯合創始人Perter Ma也在現場介紹了基于Movidius神經計算棒開發的創新項目，將Movidius插在運行Ubuntu操作系統的電腦上，連接顯微鏡，一套測試和確認清潔水源的設備就完成了。

據英特爾介紹，利用計算棒可以在網絡邊緣構建智能的AI算法和計算機視覺原型設備，使用非常簡單且易于開發，可以幫助開發者進入實際應用的量產階段。NCS 2可以在標準USB 3.0 端口上運行，只要一臺筆記本電腦，不需要額外的硬件，開發者僅需數分鐘就可以讓他們的 AI 和計算機視覺應用程序運轉起來，無論開發者研發的時智能相機、無人機、工業機器人還是智能家居設備。

籠絡學術社區和人才

人工智能市場的機遇究竟有多大?IDC和Tractica公司的分析報告顯示，在2017年中國人工智能市場規模只有9億美元，短短五年以后，到2022年中國人工智能市場規模會達到90億美元，年復合增長率在58%以上。

“人工智能還處在非常初期的階段，這是一場沒有終點的馬拉松，而且剛剛起步。一項最新調查顯示46%的CIO們都制定了相關的AI計劃，但真正落地的只有4%。”英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭說。

在2B的合作上，英特爾已積累了豐富的案例，包括Facebook、騰訊、百度、美的、匯醫慧影等。同時，英特爾不認為合作伙伴自研芯片是一種競爭。

“英特爾不與我們的客戶相競爭，” Naveen在接受媒體采訪時說：“谷歌、微軟等大公司自己做芯片，歸根結底是由于我們芯片廠商沒有提供給他們適合的產品，因此，短期看他們自己做芯片更省錢，更有效率。我不認為他們會銷售芯片，也不認為他們想要進入芯片行業，等到英特爾研發出工藝更好、價錢更便宜的芯片時——芯片制造工藝是英特爾的核心價值所在——大公司自然就會重新使用英特爾的產品，不再自己做芯片。”

Naveen表示，在AI領域，英特爾專注于三個方面：工具、硬件和社區。今年7月，北京市經信委發布的《北京人工智能產業發展白皮書》顯示，中國有4000多家人工智能公司，獲得風險投資的人工智能公司合計1237家。中國正成為全球人工智能領域的新增長極，AI也成為中國的創新標簽。

基于這個巨大的產業和生態，英特爾宣布了 “AI未來先鋒計劃”，在前沿研究、師資建設、人才培養、產業對接等方面展開多方位合作，積極探索產學研攜手推動人工智能發展的新模式、新路徑。

英特爾人工智能產品事業部全球數據科學負責人劉茵茵表示：“數據科學應該與AI研究緊密結合，并通過開源工具與社區建立聯系，一起打破模型到現實的障礙，用AI解決更多的實際問題。”目前已經與英特爾開展合作的包括高校包括清華大學、南京大學、上海交通大學、西安電子科技大學和中國科學院自動化研究所等。

今年5月，英特爾還推出人工智能構建者項目(AI Builder program)，通過英特爾在技術、營銷、投資和服務等方面的支持，能夠迅速面向市場推出人工智能解決方案，現在獲得超過150家參與者的積極響應。

垂直投資人工智能行業

英特爾在AI方面的布局不僅限于上游公司，還包括做具體應用場景的公司。每年，英特爾都會舉辦英特爾投資全旗峰會，今年投資總額超過1.15億美元。在其今年公布的投資組合中，就有5家人工智能公司。

通過收購英特爾可以更加熟悉主要的垂直領域，打通應用場景。也有分析指出，在人工智能領域，由于計算場景的需求差異化極大。英特爾如果要為不同的場景定制芯片，意味著選擇主攻的應用場景非常重要，否則會大大增加業務的復雜度。

目前AI應用的重點集中在醫療、自動駕駛、零售、機器人等領域。在英特爾過往投資案例中不乏這些行業，最知名的要數自動駕駛公司Mobileye——2017年3月，英特爾以140億至150億美元收購了這家以色列科技公司。

目前，全世界有25個主機廠商使用Mobileye的設備，13家汽車廠商成為了其合作伙伴。距離英特爾收購Mobileye已過去一年的時間，從目前發展狀況來看，英特爾+Mobileye已經形成了一套“CPU + FPGA + EyeQ + 5G ”構成的強大計算平臺和通信，可實現從感知到決策和通訊的解決方案。

“其實我們也一直在跟蹤(行業的最新動向)，和很多公司都有早期的接觸，看到的是更多是互補，不是競爭，很多芯片廠商都是在加速，和英特爾之間的至強產品其實是有互補性，所以這里面的互補性，合作的空間很大。”楊旭對記者說。

根據最新發布的財報，英特爾第三季度以192億美元的營收創造了有史以來的新高，營收和利潤均超過了華爾街的預期。英特爾在人工智能賽道上的投入和投資不遺余力，這位今年50歲的芯片大佬或許很快會迎來“第二春”。