今年，AI 的熱潮在慢慢退去，從創(chuàng)業(yè)者、投資人，到學術機構，大家提到 AI 都不再爆發(fā)出“打雞血“一般的狂熱，對待 AI 的定位更加理性。前一段時間，與非網(wǎng)針對 AI 芯片做了盤點：從發(fā)燒到退熱，國內 AI 芯片市場經(jīng)過了怎樣的“水深火熱”？，2018 年，國內發(fā)布的 AI 芯片媒體能夠統(tǒng)計到的有近 10 款，今年到目前為止，只有 5 款，AI 創(chuàng)業(yè)開始變冷，創(chuàng)業(yè)者都在等待新的賽道出現(xiàn)，難道眼看 AI 就要成為“明日黃花”了嗎？

就在上周英特爾的 AI 業(yè)務交出一份答卷：營收近 35 億美金。這是一個什么概念？放眼全球半導體公司營收排行榜，35 億美金相當于 ST 的三分之一，AMD 的一半，Xilinx 的全年營收，果然是強者恒強。英特爾人工智能事業(yè)部副總裁兼人工智能平臺和市場研究總經(jīng)理 Julie Choi 還表示，“從 CPU 到 GPU，再到 FPGA，再到客戶定制的 ASIC，我們要把 AI 融入到一切?！?/p>

KEEM BAY：又見Nervana新品

你還記得曾經(jīng)的深度學習公司 Nervana 嗎？它被 VentureBeat 評為值得關注的五家深度學習初創(chuàng)公司之一，在 2015 年被英特爾豪擲 4 億美元收入囊中，隨后聲音越來越小，用戶一度認為 Nervana 就要銷聲匿跡了。

就在上周，Julie Choi 展示了將在 2020 年上半年推出的 Movidius VPU，代號為 KEEM BAY，這款產(chǎn)品就來自 Nervana 團隊。它被定義為一款低功耗、高性能、邊緣推理處理器，為深度學習視覺以及媒體來打造。Julie Choi 介紹，“KEEM BAY 采用了專用架構，性能高度優(yōu)化，針對邊緣推理，在性能上有巨大提升，提供了 10 倍于上一代 Myraid X 的通量。在處理速度上，KEEM BAY 是英偉達 TX2 的 4 倍，而且要比 Ascend 310 快 25％；在能耗上，KEEM BAY 提供的每瓦的推理性能是英偉達 TX2 的 6 倍，每一平方毫米的推理性能是英偉達 TX2 的 8．7 倍。”

尤其是，KEEM BAY 和 OpenVINO 工具包相結合，客戶能夠充分的利用 KEEM BAY 的獨特的深度學習優(yōu)化架構，有可能獲得再多 50％的性能。但是這并不僅僅是關于硬件的創(chuàng)新，英特爾一直都是致力于去賦能生態(tài)系統(tǒng)的開發(fā)者。2020 年，英特爾將推出一個新的開發(fā)者項目——面向邊緣的 DEVCLOUD，讓開發(fā)者在購買硬件前，可以在各類英特爾的處理器上嘗試、部署原型和測試 AI 解決方案，OpenVINO 將繼續(xù)幫助開發(fā)者在眾多的硬件架構基礎之上運行視覺模型。

AI在悄然落地，大有遍地開花之勢

雖然 AI 遇冷，但是未必就是“明日黃花”，相反，AI 應用在不斷落地，大有遍地開花之勢。大眾最熟悉的就是智能音箱，Strategy Analytics 的報告顯示，2019 年第三季度全球智能音箱出貨量同比增長 55％，達到 3490 萬臺。這是智能家居的典型產(chǎn)品，除此之外，還有智能燈、智能冰箱、智能空調、智能電飯煲等，數(shù)量更是驚人。但是除了智能家居產(chǎn)品，AI 在物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、金融等領域也在悄然落地。

百度大腦搭載英特爾NNP－T

在國內互聯(lián)網(wǎng)公司中，百度一致在致力于 AI 研究，百度 AI 系統(tǒng)架構師丁瑞全介紹了百度大腦的架構圖，百度布局了基礎層、認知層、感知層和平臺層。其中，在基礎層和平臺層和英特爾進行了合作。在基礎層的算力部分，英特爾的 NNP－T 和百度的超級計算機 X－Man 進行合作，百度的 X－Man4．0 攜手英特爾加速 NNP－T 的上市應用，其中百度的 Rack 搭配四個 X－Man 計算機，采用 32 個 NNP－T 產(chǎn)品，目前已經(jīng)在百度實驗室中運行，整體進展符合預期，很快將在百度的數(shù)據(jù)中心里部署英特爾的產(chǎn)品。

在平臺和生態(tài)層，百度與英特爾聯(lián)合進行軟件優(yōu)化，在人工智能時代，深度學習框架是人工智能的操作系統(tǒng)，百度的 PaddlePaddle 飛槳也是開源開放的深度學習框架，用戶的接口友好，大規(guī)模訓練和推理性能良好。百度利用英特爾的 VNNI 硬件加速指令集和 PaddlePaddle 結合，把 NLP 領域最重要的模型之一 ERNIE 速度提升 5 倍。在 AI 芯片領域，百度和英特爾把 NNP－T 最新的底層技術集成到 PaddlePaddle 里，在百度內部開發(fā)版本上已經(jīng)具備了這個功能，X－MAN4．0 搭配 NNP－T 的機柜運行的就是 PaddlePaddle 的深度學習框架。這一功能預計將在 2020 年上半年開放給用戶。

AI改變醫(yī)療

現(xiàn)在醫(yī)學影像設備和系統(tǒng)雖然可以迅速到位，但是軟實力卻無法一蹴而就。如醫(yī)學影像分析需要影像科醫(yī)生擁有較高的專業(yè)素養(yǎng)，不僅具備臨床醫(yī)學、醫(yī)學影像學等方面的專業(yè)知識，還必須掌握放射學、CT、核磁共振、超聲學等相關技能，同時，還需要具備運用各種影像分析技術進行疾病診斷的能力。

作為診斷”金標準”的病理學診斷，在 AI 應用上亦如此。病理 AI 輔助診斷需要綜合病理學知識和人工智能算法，針對單一病種進行海量數(shù)據(jù)標注及人工智能算法調優(yōu)，而產(chǎn)品化進程中算法泛化能力對病理 AI 廠商而言也是巨大挑戰(zhàn)。

以宮頸癌篩查為例，2018 年，WHO 調查了 57 萬例女性癌癥患者，其中 6．6％是宮頸癌患者，宮頸癌是排名第四的致命疾病，但是宮頸癌也是現(xiàn)在少有知曉致病機理的癌癥病種——HPV 感染，其早期發(fā)現(xiàn)可以完全治愈。如果采用 AI 技術篩查，完全可以推動消滅宮頸癌。目前中國每年會產(chǎn)生數(shù)千萬新的宮頸癌 LBP 涂片，這對醫(yī)療機構的病理診斷能力構成巨大的挑戰(zhàn)。為此，江豐生物與英特爾一起，開始利用先進的 AI 技術，構建和優(yōu)化基于宮頸 LBP 切片的宮頸癌篩查 AI 解決方案，基于 5961 張精確標桿樣本進行了訓練，并在 246 張測試集上評估了算法模型。

結果顯示，加入分類網(wǎng)絡后的優(yōu)化方案，準確性比單獨的目標偵測網(wǎng)絡方案有了大幅提升。如上圖，加入分類網(wǎng)絡后，當其敏感度為 96％時，特異性接近 70％；單獨目標偵測網(wǎng)絡方案中，其 AUC 在 0．9，是一個非常優(yōu)異的數(shù)值。

江豐生物信息技術有限公司副總經(jīng)理桂坤解釋，“我們的 AI 篩查方案已經(jīng)取得了實際成效，2019 年，通過國家援非醫(yī)療項目進行了宮頸癌篩查，我們參與了一萬余例；在湖南做了兩萬六千余例，結合湖南的縣級醫(yī)院，把頭部醫(yī)院的高年資醫(yī)生，優(yōu)質資源下沉到縣級醫(yī)院去，這符合國家的分級診療策略?！?/p>

AI成為金融的“寵兒”

2000 年，華爾街投行高盛在紐約總部的美國股票交易柜臺雇傭了 600 名交易員，如今只剩下了 3 個股票交易員，目前高盛超過 9000 人是程序員和工程師，高盛已經(jīng)成為一家技術公司；華爾街上另一家巨頭摩根大通也采取了類似的做法，聘用了 4 萬名技術人員專門研究大數(shù)據(jù)、機器人和云基礎設施，技術預算達到 96 億美元，AI 成了金融業(yè)的寵兒。

在實際應用中，英特爾與金融用戶合作探索利用 RNN 模型學習用戶行為特征，當一個很少離開居住地的老人的信用卡出現(xiàn)多次大額交易的時候，這一異常交易特征就會被規(guī)則引擎匹配，并引起警覺，這個賬戶會被列入風控系統(tǒng)監(jiān)控范圍，從而有效避免詐騙發(fā)生。

英特爾亞洲人工智能銷售技術總監(jiān)伊紅衛(wèi)介紹，“英特爾至強處理器以及其可擴展處理器的硬件平臺為中國銀聯(lián)反欺詐模型成功構建、應用提供的強勁算力，以及英特爾提供的多項優(yōu)化措施，用戶可以在未來選擇性能更強、在 AI 領域有著更多優(yōu)化方法的英特爾第二代至強可擴展處理器等更新硬件產(chǎn)品，來構建其性能更優(yōu)的解決方案。”

AI賦能物聯(lián)網(wǎng)

萬物聯(lián)網(wǎng)時代，AI 賦能物聯(lián)網(wǎng)是大勢所趨，近期，企業(yè)級云服務廠商青云 QingCloud 也在頻繁涉足 AIoT 領域。青云 QingCloud AI 平臺研發(fā)總監(jiān)霍秉杰分享了青云 QingCloud 在 AI 領域的四個發(fā)展戰(zhàn)略：第一，從平臺到服務，憑借已有的 AI 開發(fā)訓練和推理平臺逐漸豐富各種 AI 應用服務，未來將把更多 AI 平臺和服務遷移到 Kubernetes 之上，提供容器化服務；第二，云＋端，算力由云延展到端，在 AIoT 市場與英特爾合作打造“云＋端”方案；第三，與合作伙伴共建更廣泛的 AI 生態(tài)，給客戶提供更豐富的 AI 服務；第四，AI 賦能云，使青云 QingCloud 的其他產(chǎn)品線更加智能化。

在物聯(lián)網(wǎng)領域，青云 QingCloud 計劃使用英特爾的 OpenVINO 框架，運行邊緣端的推理工作負載，其大數(shù)據(jù)平臺 QingMR 集成了英特爾的 BigDL，給大數(shù)據(jù)平臺增加了深度學習的能力，后面會集成 BigDL 的新版本 Analytics Zoo。11 月 20 日，青云 QingCloud 和英特爾在上海正式宣布成立聯(lián)合實驗室，共同推動云計算、AI、物聯(lián)網(wǎng)等領域的創(chuàng)新。

最后，伊紅衛(wèi)總結，“英特爾不僅有芯片解決方案，而是把所有的技術結合在一起，包括計算、軟件、內存和存儲，以及互連技術，這就是為什么世界上并不存在另外一家像英特爾這樣的公司，能夠把所有技術結合在一起，大規(guī)模提供 AI。我們之所以用這樣的方式來設計硬件和軟件，是因為模型復雜度正不斷增加。雖然大部分的企業(yè)都還只是在這個曲線的開端，但是那些大型的云服務公司正在擁抱越來越復雜、越來越大規(guī)模的模型。為了推動 AI 的進一步發(fā)展，我們就必須有能力去建立硬件和軟件，實現(xiàn)更快地傳輸數(shù)據(jù)、高效存儲和訪問數(shù)據(jù)，以及處理所有數(shù)據(jù)。”