今年，AI 的熱潮在慢慢退去，從創(chuàng)業(yè)者、投資人，到學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，大家提到 AI 都不再爆發(fā)出“打雞血“一般的狂熱，對(duì)待 AI 的定位更加理性。前一段時(shí)間，與非網(wǎng)針對(duì) AI 芯片做了盤(pán)點(diǎn)：從發(fā)燒到退熱，國(guó)內(nèi) AI 芯片市場(chǎng)經(jīng)過(guò)了怎樣的“水深火熱”？，2018 年，國(guó)內(nèi)發(fā)布的 AI 芯片媒體能夠統(tǒng)計(jì)到的有近 10 款，今年到目前為止，只有 5 款，AI 創(chuàng)業(yè)開(kāi)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(wù)交出一份答卷：營(yíng)收近 35 億美金。這是一個(gè)什么概念？放眼全球半導(dǎo)體公司營(yíng)收排行榜，35 億美金相當(dāng)于 ST 的三分之一，AMD 的一半，Xilinx 的全年?duì)I收，果然是強(qiáng)者恒強(qiáng)。英特爾人工智能事業(yè)部副總裁兼人工智能平臺(tái)和市場(chǎng)研究總經(jīng)理 Julie Choi 還表示，“從 CPU 到 GPU，再到 FPGA，再到客戶(hù)定制的 ASIC，我們要把 AI 融入到一切?！?/p>

KEEM BAY：又見(jiàn)Nervana新品

你還記得曾經(jīng)的深度學(xué)習(xí)公司 Nervana 嗎？它被 VentureBeat 評(píng)為值得關(guān)注的五家深度學(xué)習(xí)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(lái)越小，用戶(hù)一度認(rèn)為 Nervana 就要銷(xiāo)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(hào)為 KEEM BAY，這款產(chǎn)品就來(lái)自 Nervana 團(tuán)隊(duì)。它被定義為一款低功耗、高性能、邊緣推理處理器，為深度學(xué)習(xí)視覺(jué)以及媒體來(lái)打造。Julie Choi 介紹，“KEEM BAY 采用了專(zhuān)用架構(gòu)，性能高度優(yōu)化，針對(duì)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(dá) 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(dá) TX2 的 6 倍，每一平方毫米的推理性能是英偉達(dá) TX2 的 8．7 倍?！?/p>

尤其是，KEEM BAY 和 OpenVINO 工具包相結(jié)合，客戶(hù)能夠充分的利用 KEEM BAY 的獨(dú)特的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化架構(gòu)，有可能獲得再多 50％的性能。但是這并不僅僅是關(guān)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(kāi)發(fā)者。2020 年，英特爾將推出一個(gè)新的開(kāi)發(fā)者項(xiàng)目——面向邊緣的 DEVCLOUD，讓開(kāi)發(fā)者在購(gòu)買(mǎi)硬件前，可以在各類(lèi)英特爾的處理器上嘗試、部署原型和測(cè)試 AI 解決方案，OpenVINO 將繼續(xù)幫助開(kāi)發(fā)者在眾多的硬件架構(gòu)基礎(chǔ)之上運(yùn)行視覺(jué)模型。

AI在悄然落地，大有遍地開(kāi)花之勢(shì)

雖然 AI 遇冷，但是未必就是“明日黃花”，相反，AI 應(yīng)用在不斷落地，大有遍地開(kāi)花之勢(shì)。大眾最熟悉的就是智能音箱，Strategy Analytics 的報(bào)告顯示，2019 年第三季度全球智能音箱出貨量同比增長(zhǎng) 55％，達(dá)到 3490 萬(wàn)臺(tái)。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(diào)、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(lǐng)域也在悄然落地。

百度大腦搭載英特爾NNP－T

在國(guó)內(nèi)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(gòu)師丁瑞全介紹了百度大腦的架構(gòu)圖，百度布局了基礎(chǔ)層、認(rèn)知層、感知層和平臺(tái)層。其中，在基礎(chǔ)層和平臺(tái)層和英特爾進(jìn)行了合作。在基礎(chǔ)層的算力部分，英特爾的 NNP－T 和百度的超級(jí)計(jì)算機(jī) X－Man 進(jìn)行合作，百度的 X－Man4．0 攜手英特爾加速 NNP－T 的上市應(yīng)用，其中百度的 Rack 搭配四個(gè) X－Man 計(jì)算機(jī)，采用 32 個(gè) NNP－T 產(chǎn)品，目前已經(jīng)在百度實(shí)驗(yàn)室中運(yùn)行，整體進(jìn)展符合預(yù)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(tái)和生態(tài)層，百度與英特爾聯(lián)合進(jìn)行軟件優(yōu)化，在人工智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架是人工智能的操作系統(tǒng)，百度的 PaddlePaddle 飛槳也是開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)框架，用戶(hù)的接口友好，大規(guī)模訓(xùn)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(jié)合，把 NLP 領(lǐng)域最重要的模型之一 ERNIE 速度提升 5 倍。在 AI 芯片領(lǐng)域，百度和英特爾把 NNP－T 最新的底層技術(shù)集成到 PaddlePaddle 里，在百度內(nèi)部開(kāi)發(fā)版本上已經(jīng)具備了這個(gè)功能，X－MAN4．0 搭配 NNP－T 的機(jī)柜運(yùn)行的就是 PaddlePaddle 的深度學(xué)習(xí)框架。這一功能預(yù)計(jì)將在 2020 年上半年開(kāi)放給用戶(hù)。

AI改變醫(yī)療

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

作為診斷”金標(biāo)準(zhǔn)”的病理學(xué)診斷，在 AI 應(yīng)用上亦如此。病理 AI 輔助診斷需要綜合病理學(xué)知識(shí)和人工智能算法，針對(duì)單一病種進(jìn)行海量數(shù)據(jù)標(biāo)注及人工智能算法調(diào)優(yōu)，而產(chǎn)品化進(jìn)程中算法泛化能力對(duì)病理 AI 廠(chǎng)商而言也是巨大挑戰(zhàn)。

以宮頸癌篩查為例，2018 年，WHO 調(diào)查了 57 萬(wàn)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(jī)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(shù)篩查，完全可以推動(dòng)消滅宮頸癌。目前中國(guó)每年會(huì)產(chǎn)生數(shù)千萬(wàn)新的宮頸癌 LBP 涂片，這對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的病理診斷能力構(gòu)成巨大的挑戰(zhàn)。為此，江豐生物與英特爾一起，開(kāi)始利用先進(jìn)的 AI 技術(shù)，構(gòu)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(biāo)桿樣本進(jìn)行了訓(xùn)練，并在 246 張測(cè)試集上評(píng)估了算法模型。

結(jié)果顯示，加入分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)后的優(yōu)化方案，準(zhǔn)確性比單獨(dú)的目標(biāo)偵測(cè)網(wǎng)絡(luò)方案有了大幅提升。如上圖，加入分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)后，當(dāng)其敏感度為 96％時(shí)，特異性接近 70％；單獨(dú)目標(biāo)偵測(cè)網(wǎng)絡(luò)方案中，其 AUC 在 0．9，是一個(gè)非常優(yōu)異的數(shù)值。

江豐生物信息技術(shù)有限公司副總經(jīng)理桂坤解釋?zhuān)拔覀兊?AI 篩查方案已經(jīng)取得了實(shí)際成效，2019 年，通過(guò)國(guó)家援非醫(yī)療項(xiàng)目進(jìn)行了宮頸癌篩查，我們參與了一萬(wàn)余例；在湖南做了兩萬(wàn)六千余例，結(jié)合湖南的縣級(jí)醫(yī)院，把頭部醫(yī)院的高年資醫(yī)生，優(yōu)質(zhì)資源下沉到縣級(jí)醫(yī)院去，這符合國(guó)家的分級(jí)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(guó)股票交易柜臺(tái)雇傭了 600 名交易員，如今只剩下了 3 個(gè)股票交易員，目前高盛超過(guò) 9000 人是程序員和工程師，高盛已經(jīng)成為一家技術(shù)公司；華爾街上另一家巨頭摩根大通也采取了類(lèi)似的做法，聘用了 4 萬(wàn)名技術(shù)人員專(zhuān)門(mén)研究大數(shù)據(jù)、機(jī)器人和云基礎(chǔ)設(shè)施，技術(shù)預(yù)算達(dá)到 96 億美元，AI 成了金融業(yè)的寵兒。

在實(shí)際應(yīng)用中，英特爾與金融用戶(hù)合作探索利用 RNN 模型學(xué)習(xí)用戶(hù)行為特征，當(dāng)一個(gè)很少離開(kāi)居住地的老人的信用卡出現(xiàn)多次大額交易的時(shí)候，這一異常交易特征就會(huì)被規(guī)則引擎匹配，并引起警覺(jué)，這個(gè)賬戶(hù)會(huì)被列入風(fēng)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(xiāo)售技術(shù)總監(jiān)伊紅衛(wèi)介紹，“英特爾至強(qiáng)處理器以及其可擴(kuò)展處理器的硬件平臺(tái)為中國(guó)銀聯(lián)反欺詐模型成功構(gòu)建、應(yīng)用提供的強(qiáng)勁算力，以及英特爾提供的多項(xiàng)優(yōu)化措施，用戶(hù)可以在未來(lái)選擇性能更強(qiáng)、在 AI 領(lǐng)域有著更多優(yōu)化方法的英特爾第二代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器等更新硬件產(chǎn)品，來(lái)構(gòu)建其性能更優(yōu)的解決方案。”

AI賦能物聯(lián)網(wǎng)

萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，AI 賦能物聯(lián)網(wǎng)是大勢(shì)所趨，近期，企業(yè)級(jí)云服務(wù)廠(chǎng)商青云 QingCloud 也在頻繁涉足 AIoT 領(lǐng)域。青云 QingCloud AI 平臺(tái)研發(fā)總監(jiān)霍秉杰分享了青云 QingCloud 在 AI 領(lǐng)域的四個(gè)發(fā)展戰(zhàn)略：第一，從平臺(tái)到服務(wù)，憑借已有的 AI 開(kāi)發(fā)訓(xùn)練和推理平臺(tái)逐漸豐富各種 AI 應(yīng)用服務(wù)，未來(lái)將把更多 AI 平臺(tái)和服務(wù)遷移到 Kubernetes 之上，提供容器化服務(wù)；第二，云＋端，算力由云延展到端，在 AIoT 市場(chǎng)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(hù)提供更豐富的 AI 服務(wù)；第四，AI 賦能云，使青云 QingCloud 的其他產(chǎn)品線(xiàn)更加智能化。

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，青云 QingCloud 計(jì)劃使用英特爾的 OpenVINO 框架，運(yùn)行邊緣端的推理工作負(fù)載，其大數(shù)據(jù)平臺(tái) QingMR 集成了英特爾的 BigDL，給大數(shù)據(jù)平臺(tái)增加了深度學(xué)習(xí)的能力，后面會(huì)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(shí)驗(yàn)室，共同推動(dòng)云計(jì)算、AI、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

最后，伊紅衛(wèi)總結(jié)，“英特爾不僅有芯片解決方案，而是把所有的技術(shù)結(jié)合在一起，包括計(jì)算、軟件、內(nèi)存和存儲(chǔ)，以及互連技術(shù)，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(shù)結(jié)合在一起，大規(guī)模提供 AI。我們之所以用這樣的方式來(lái)設(shè)計(jì)硬件和軟件，是因?yàn)槟Ｐ蛷?fù)雜度正不斷增加。雖然大部分的企業(yè)都還只是在這個(gè)曲線(xiàn)的開(kāi)端，但是那些大型的云服務(wù)公司正在擁抱越來(lái)越復(fù)雜、越來(lái)越大規(guī)模的模型。為了推動(dòng) AI 的進(jìn)一步發(fā)展，我們就必須有能力去建立硬件和軟件，實(shí)現(xiàn)更快地傳輸數(shù)據(jù)、高效存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)，以及處理所有數(shù)據(jù)?！?/p>