智東西（公眾號_zhidxcom）
作者 | 小海
編輯 | 高歌
2016年，阿法狗戰勝李世石，擊碎了人們在圍棋領域的驕傲，人工智能企業洶涌而至，向全世界宣布一個時代的來臨。硬件算力的飆升、算法的完善、大數據技術的崛起，成為了人工智能發展的溫床，與此同時，在人們不斷夢想著人工智能奇跡的時候，她成了天邊的火燒云，炫目卻不接地氣。人工智能落地問題是產業一直不變的挑戰。
故事的開頭總是這樣，人工智能驚艷登場，資本喧嘩。故事的結尾總是這樣，企業與資本花開兩朵，各表一枝，在資本角逐的“饑餓游戲”里，真正落地并造福社會的生存者寥寥。看最近幾年的 AI爆發式發展，AI技術有時就像畫皮，裹著資本和野心在產業中作妖。隨著產業發展趨于冷靜，AI領域是否以一種健康的姿態向前，那些在喧嘩中布局生態的企業，是否進入了真正的收獲期？AI宇宙式的生態，到底是如何構建而成的？有的企業還活躍在舞臺中央聚集目光，也有的企業不急不慢，讓AI回歸本源，澆筑生態，靜待草長鶯飛。
今天我們來談一談在AI界并不是那么網紅的一家公司，全球芯片巨頭公司_英特爾。盡管不是AI資本市場的A角，但一家大廠在面臨智能時代的轉變時，以“求變”為核心，開辟新賽道適應科技業的叢林法則，這件事情本身也很值得玩味。那些在AI資本市場華麗亮相又很快黯然的神獸們，也許可以從這家步履穩健的巨頭身上，一窺她開疆拓土的底層邏輯，些許能看到一些“達爾文進化論”式的影子，我們還發現，不顯山露水的英特爾已經不經意間從一粒種子構建出了一片AI森林。
2021年2月，英特爾新CEO Pat Gelsinger（帕特·基辛格）上任，隨即一封內部信發出，新CEO滿眼都是數字變革的機會，“無處不在的計算、普遍的連接、人工智能、從云到邊緣的基礎架構”這是Pat Gelsinger所定義的數字時代下的四大超級技術力量。四大技術耳熟能詳，早被外界一炒再炒，但英特爾說這話顯然不是奔著誘惑投資人去的。近一年英特爾大刀闊斧的戰略轉型，雷厲風行的架構和制程技術的革新，都在標志著這家公司對于未來方向的篤定以及試圖讓英特爾再次雄起的決心。其中英特爾與人工智能的故事，非常獨特，從2016年開始組建AI技術團隊，后來動作不斷，收購、發布、生態合作……一邊猛如虎地變革，一邊低調地搬磚。
就在兩個月前，英特爾宣布成立“數據中心和人工智能”事業部。一場關于AI的硬仗在一切妥當時吹響號角，此時的組織架構重組在對手眼中可能是后知后覺，畢竟此時AI一事已經“鬧得”全球皆知。上個月WAIC之際，我們采訪了英特爾“AI五虎將”，從戰略、技術、硬件、軟件、生態進行溯源時，發現此事并不簡單，一場關于英特爾AI的“潛伏”戰，早已在10年前就埋下了種子。
一、AI的孵化
英特爾組建AI技術團隊是2016年，常規看，動作并不迅速，時間點也不討巧。彼時的AI公司已經多如牛毛，據斯坦福大學的《人工智能指數2021年度報告》數據顯示（如下圖），2016年這個時間點已經熱度達到高峰的一個點，全球新投資的企業數量從2018年開始下滑。甚至可以說，英特爾在2016年布局AI顯得有些尷尬。
圖源_斯坦福大學《人工智能指數2021年度報告》
嗅覺如此靈敏的科技公司，傳承“偏執”的血脈，這動作速度顯然不夠英特爾。但還有另一個解，此前的AI時機還不夠成熟。
英特爾首席工程師、人工智能技術我國首席架構師夏磊在英特爾已經工作21年，共有過6種職位身份，其職位的一步步變化似能窺見英特爾對于人工智能浪潮起伏的應對。
“早在2011年，當時我的角色是物聯網創新架構師，當年我國開始關注大氣污染問題，我們通過英特爾平臺，將英特爾技術和云端結合，打造了一個高精度、低成本的實時大氣污染檢測系統。該系統中，我們用了AI的方法對空氣質量參數進行校正。這一套設備部署完備大約10-20萬元，準確率與兩千萬元成本的系統準確率竟然一致。”夏磊表示他早在2011年就接觸到AI，并將其落地。
2011年對于產業界來說，AI還略顯突兀，據清華大學的《人工智能發展報告2021》中對過去10年AI發展進行了闡述，十年前也就是2011年，人工智能還處于實驗室階段，這十年發展讓人工智能從實驗室走向了生產線，一點點開始重塑傳統行業。
在夏磊職業生涯的職位變換中，踩著人工智能發展浪潮，感受著人工智能一步步從實驗室走向商業的脈搏。在加入英特爾之前，夏磊在高校教過AI課程。對AI 概念早已爛熟于心的夏磊，沒理由讓自己的團隊錯失AI黃金時期，所以英特爾在AI方面的布局時間并不是如英特爾對外界所公布那樣。
英特爾對于一個新領域的部署并不是先宣布后進入，而是先進入，等具備一定規模后，開始全面組織規劃。謹慎，卻不守舊，堅信“唯一的不變就是變化”的英特爾在經過五年的積累，于2016年在我國組建了AI技術團隊，夏磊就是負責人之一，另一位主要主要負責人是英特爾亞洲人工智能銷售技術總監伊紅衛，伊紅衛和夏磊的思路很明確，就是聯合。
聯合是生態的基礎，背后是一步步的企業開拓。而我國是全球人工智能技術最值得布局的國家，是一個天然的AI訓練廠，有其他國家無法比擬的大數據庫，應用場景極其豐富。在夏磊前期開拓客戶時，發覺國內對人工智能的需求非常強烈_“客戶需要非常多的實戰生產化的AI設計輔助，優化性能和成本。”
“比如金融領域，我們早期與銀聯合作，目標是信用卡反欺詐。當時業內已有很多方案，但在銀聯如此大規模的信用卡交易上，難以達到實驗室標準。英特爾與銀聯的合作，打造一個大規模信用卡交易實戰部署系統，即解決欺詐攔截的準確性又達到目標需要的實時性，”夏磊表示，“方案背后得益于英特爾產品方案和技術，英特爾至強平臺是一個通用平臺，對客戶部署在性能和成本上都有著很大的價值。”
對于夏磊來說，AI一直在擴張著他的認知邊界，技術的創新式應用讓夏磊震撼，更讓英特爾堅定了走生態的路線。
從2016年到現在，夏磊在英特爾的職位從數據中心和物聯網解決方案專家，到人工智能技術解決方案專家，再到如今的首席工程師和我國首席人工智能架構師。至少說明了這家國際芯片公司在AI部署時，不斷調整戰略方向，也側面說明，AI的發展并不是靠預測的，而是實踐。
不管AI應用層面如何創新，英特爾似乎有一套萬變不離其宗的打法_提供人工智能硬件、軟件和生態系統，以滿足每個客戶從云到智能邊緣，再到設備的所有獨特需求。生態是AI故事的開始，最初的第一個跟AI有關的項目也許已經淡忘，卻一往而深。
二、生態，還是生態
對于英特爾來說，在AI領域的成果是一個很難量化的存在，不像某些AI公司，營收即表示自己在AI領域的突破。英特爾軟硬件產品大多運用AI特性，具備通用性，即會根據客戶的需求進行大規模定制化。所以，關于AI發展，英特爾一開始就構想了她能進化到的最完善的形態_生態，以及依靠生態而建的AI產業鏈。
早在2015年，英特爾就在深圳啟動了英特爾眾創空間加速器計劃（后更名為創新加速器項目）。2018年，英特爾開始謀劃一個關于AI的產業鏈計劃，AI 百佳激勵計劃正式啟動，主題為“激勵百家創新，加速千億產業”。目標很明確，三年內幫助一百家AI企業，從資本、技術、資源對接等方方面面協助。
英特爾我國戰略合作與創新業務部董事總經理、英特爾創新加速器總負責人李德勝認為AI生態合作具有非常前景的未來_“基于人工智能的發展趨勢，AI與產業正在進行有史以來最廣、最深度的融合。”引發產業集群效應的AI 百佳策略，已經逐步形容以英特爾技術為核心的朋友圈，更是一個江湖圈。聚賢廳內，好漢結義，英特爾摔碗為號，歃血為盟，不僅幫兄弟做好產品，還幫兄弟拓寬銷路。
截止至今，AI百佳已經做到第五期，第五期選拔出的16家企業總估值已超過260億元。總體來看，目前已經有78家人工智能創新公司加入英特爾AI百佳創新激勵計劃。不僅如此，李德勝團隊主導創立的英特爾重慶FPGA創新中心，一共有包括大學在內的80家用戶受惠，幫助產業線上培訓了5000多人……
英特爾的AI實踐日（AI programming day）是這家公司另一個默默耕耘的生態舉措，英特爾的“AI實踐日”的目標與CEO Pat Gelsinger“贏得開發者的大腦和心靈”的初心完全吻合。通俗易懂的理解，就是一堂AI落地課，一方面協助客戶理解人工智能，一方面提高客戶產品性能。其關鍵目標是通過一個全面的培訓計劃，延伸到學術界、協會與合作伙伴的合作，使開發者能夠在英特爾架構上擴展最佳的人工智能解決方案。
這是一場生態布局的重要舉措，兼具生態、產學研、人才培養。
“第一堂AI實踐日的制造行業課在南京舉行，一個下午時間，我們把制造行業的工程師從AI‘小白’培訓成能夠動手解決缺陷檢測問題的工程人員。”對于夏磊來說，這樣的動作就是拓展整個AI世界的邊界。夏磊是AI實踐日的開創者之一，英特爾院士、大數據技術全球首席技術官、大數據分析和人工智能創新院院長戴金權也是AI實踐日重要的師資力量，讓戴金權感到滿足的是，通過AI實踐日的活動，英特爾軟件的平均下載量較去年提高了兩三倍。戴金權表示_“這都是開發者社區、AI實踐日等潛移默化帶來的成果。”
AI實踐日早在2017年就開始有了雛形，與其說是課程，不如說是一場沙龍。一線的工程師們根據平時境況所產生的想法，可以在AI實踐日上進行交流探討，最終目的是實現落地。2021年，AI實踐日的概念才正式提出，英特爾會收集每一位客戶對人工智能的想法和趨勢判斷，來規劃AI實踐日上的話題。每月大概有2-3場的活動，與學生、大學、企業之間進行腦力碰撞，產學研方向更是瞄準了未來的AI嬌子們。
因為AI實踐日的存在，讓英特爾對AI趨勢的判斷更為接地氣，每一個落地應用開發都是基于客戶平時的遭遇。這是一場不收費的活動，企業看中AI落地和部署，英特爾看中AI世界的不斷擴容，短期與長期目的的融合，達到雙贏。英特爾副總裁、我國戰略辦公室總經理楊彬（Brent Young）在受訪時給出了一組數據_“目前，英特爾的AI實踐日，從去年開始已經開發52門課程，組織64場活動，培訓了8.9萬名開發者，和20家客戶、媒體和社群合作。”其中最值得關注的是，AI實踐日實現了11個英特爾內部部門的協作，充分表明了英特爾內部的協作效率。AI實踐日擁有非凡的意義，正如楊彬所說_“AI實踐日一方面可以幫助AI產業界去理解如何真正使用人工智能，使生態更加豐富；另一方面，可以切實提高客戶產品性能。”
英特爾不同于一般的商業公司，立足于生態、產學研、人才，才能夠將整個AI生態壯大盤活，只要AI的世界足夠大，英特爾的覆蓋面就會越來越大。換句話說，只要英特爾組的局越大，就會有源源不斷的企業加入到英特爾組的局中，這是英特爾歷史中開拓疆界的底層邏輯，是英特爾保持領先的要素。當然，英特爾手上握著作為名導演的關鍵王牌_絕對的軟硬件實力。
三、軟件_給開發者最接地氣的選擇
在AI實踐日上被稱為戴老師的戴金權有多種身份，他是英特爾院士、大數據技術全球首席技術官。戴金權團隊的一個重要成果就是構建了Analytics Zoo，Analytics Zoo是英特爾開源的一個端到端的大數據+AI的軟件平臺，底層可以提供數據流水線的能力，能夠幫助用戶直接無縫的將AI模型運行在其分布式大數據上。
Analytics Zoo的前身是BigDL（面向Apache Spark的分布式深度學習框架），2017年1月開源，開源后有了廣泛的合作案例，在跟客戶交流合作時，深感BigDL、Tensorflow這些框架里最終的AI應用還是有很長的距離。于是便有了Analytics Zoo。
對于一位純技術大咖，戴金權團隊在布局AI時一步步觸及到了AI技術的本源_落地，技術創新的出發點也是直接奔著協助客戶落地這個目的去的。
戴金權的另一個身份是大數據分析和人工智能創新院院長，戴金權希望構建一個統一大數據分析和AI的端到端流水線，可以直接訪問生產數據，當用戶需要將AI應用從筆記本電腦遷移到大型集群進行分布式訓練或推理時，幾乎不需要修改任何代碼。
大數據分析和人工智能創新院有三大方向_前沿技術研究、開源軟件平臺、實際應用落地。
當我們把目光僅僅瞄準英特爾硬件時，卻忽略了英特爾在軟件上的布局。實則，英特爾提供經過全面優化的軟件，包括OpenVINO、oneAPI、Analytics Zoo、Tensor Flow、BigDL等，涵蓋庫、框架以及工具與解決方案等多個層面，用以加速并簡化從云到端的范圍內人工智能技術的開發與部署。
生態是硬件落地的結果，軟件則是過程，沒有軟件這面軍旗，無法號令三軍，讓開發者擁有更便捷和有效的操作方式。
“我們是基于開源軟件的工作，從英特爾角度來講，希望支持開源軟件生態，推動開源軟件生態的發展。如BigDL、Analytics Zoo，我們做的工作就是在Spark的生態，Spark+TensorFlow生態，Spark+PyTorch的生態等，以此更好的推動生態的發展。”戴金權表示英特爾軟件不僅是給開發者以便捷，更是讓技術落到實處去。
就比如在漢堡王的案例中，漢堡王與英特爾合作開發出的Transformer Cross Transformer （TxT）人工智能推薦系統。該系統采用了 “雙”Transformer架構，既能夠學習實時訂單序列數據，也能夠學習位置、天氣和訂單行為等特征。TxT可以利用餐館中所有可用的數據點，而無需在接單流程開始之前識別顧客。
目前，戴金權的團隊已有數不清的合作案例，包括電訊、醫療等行業。在與合作伙伴合作時，戴金權更關注數據_“首先我們會問客戶是否有數據和標簽，其次是要解決什么問題，再者是算法和大數據直接打通。”
在人工智能時代，AI和數據分析是將來非常重要的一個應用場景。特別是在把AI和數據分析應用到現實生產系統當中。英特爾的軟件實力也在隨著應用的變化而變化，最終為生態服務，成為應用高效落地的密碼。
四、硬件_一切的根基
好的公司制造產品，偉大的公司定義標準。從摩爾定律，到近期Intel 7、Intel 4、Intel 3、Intel 20A、Intel 18A工藝節點的重新命名，充分表達出英特爾在行業標準定義上的話語權，猶如江湖高手對武功秘籍的命名。
對于AI世界的構想，英特爾之所以比其他公司更為大膽，得益于其底層的芯片實力，所謂“皮之不存毛將焉附”，如果軟件解決了用戶落地問題的最后一公里，那硬件就是廣闊想象力的基礎。按照主流的說法，英特爾的歷史早就被當做一部芯片歷史。
英特爾在2018年提出的要依靠六大技術支柱，從制程和封裝、架構、內存和存儲、互連、安全和軟件等方面多維度提升產品領先性，而不是單獨依賴于單一技術。附著在AI領域，英特爾以內置AI加速的至強可擴展處理器為基礎，提供全面的XPU芯片平臺。
“對于英特爾做AI產品的硬件部門來說，如CPU加速、GPU加速、ASIC等，AI是一個工作負載，緊跟當下AI算法趨勢。” 英特爾研究院副總裁、英特爾我國研究院院長宋繼強認為AI更像一個工具，來提升設計、生產流程中的效率和成本_“我們會有一些專門用于推理的框架，加上研究院做出的算法，做到產品未來的路線圖里，這是一種工作負載的方式影響未來的硬件框架。”
簡而言之，英特爾和AI是互相關聯和突破的關系，硬件是AI的基礎，同時AI影響硬件架構設計。
宋繼強的身份與英特爾研究院息息相關，看到的更多是未來5年之后的布局。據宋繼強介紹，英特爾研究院中AI相關的人數占到研究院一半以上，一部分與AI算法/框架設計有關的工作，一部分是將AI能力嵌入到其他芯片里。“英特爾研究院的總人數大約是全公司的0.5_，但專利數占到全公司的20_。”研究院時刻把握著整個時代的方向，從專利數來看，有著極高的效率。
此外，英特爾在異構計算上發展，更是在硬件層面推動著AI以及其他領域的突破。
所謂異構計算，就是指將CPU、GPU、FPGA、DSP等不同架構的運算單元整合到一起進行并行計算。當人工智能等海量計算訴求到來之后，GPU、FPGA、DSP去配合CPU進行計算的使命就自然而然的產生了。對于超異構計算，宋繼強認為是“下一個等級”的技術，由不同的Die整合起來的，所以能夠利用不同架構芯片，在處理不同的數據、不同的任務的時候有獨特的性能和功耗優勢。
總的來說，英特爾釋放AI潛力是通過自身全棧實力推進的，包括硬件層面、前沿計算層面、軟件層面和生態構建層面四個方面的，相互配合，才能構建一個完整的AI帝國。與宋繼強的交流中，并沒有過多強調產品參數本身，而是“應用”二字。如上，本文已經從生態角度闡述了英特爾對AI的布局，然則，我們必須還要思考一個問題，AI的力量是無窮的，有善惡之分，科技向善才能讓AI釋放正能量。
五，向善才AI
評判一個科技公司的格局并不是靠營收，也不是靠顛覆世界觀點的英雄主義，而是那顆向善的心。對于一般科技公司來說，AI是一門生意，技術是資本的籌碼。對于英特爾來說，AI不僅是商業層次的存在，更是擁有生態構建和道德層面的光芒。
英特爾曾用AI助力修繕長城、維護15世紀德國大教堂、為敦煌文物打造“數字檔案”、搶救滿語等等，此時的AI應用激活了歷史，穿越了時空，具有高度人文性。
在2017年的修繕哈爾伯施塔特大教堂案例中，英特爾攜手德國魏瑪包豪斯大學和來自薩克森-安哈爾特州文物保護基金會專家，利用先進的商用無人機技術協助檢測和評估哈爾伯施塔特大教堂的受損情況，采集數據用于修復計劃。這里的無人機就是英特爾Falcon? 8+無人機。
在2018年的AI修繕長城案例中，英特爾與我國文物保護基金會攜手，利用英特爾獵鷹8+無人機對城墻進行檢測與航拍，在惡劣條件下近距離測繪獲取高分辨率圖像以進行清晰準確的3D建模。英特爾與武漢大學進行合作，用無人機對箭扣長城進行全角度高精度圖像采集，生成3D模型后，利用人工智能技術進行自動化缺損檢測，對長城進行數字化虛擬修復。
在健康方面，2018年9月份的時尚健康粉紅絲帶運動暨英特爾智慧醫療主題沙龍上，英特爾公司與醫療影像AI領域的領先企業匯醫慧影宣布聯合推出“人工智能乳腺全周期健康管理系統”，通過人工智能技術助力乳腺癌篩查及診治。
在保護生物多樣性物種中，英特爾的技術隨處可見，2017年英特爾與Parley for the Oceans合作開展了SnotBot計劃，通過英特爾提供的人工智能和無人機技術，分析鯨魚健康和海洋環境，保護海洋系統；在2018年的保護東北虎方案中，通過數據分析識別來自數百個攝像頭的圖像，追蹤野生老虎歷史運動軌跡，實現全方位的東北虎監測與保護；2021年，在制止偷獵盜獵方案中，就有英特爾 Movidius?視覺處理單元(VPU)在內的英特爾人工智能技術；2021年，英特爾“人工智能構建者計劃（Intel AI Builder）”成員、數據科學公司Gramener開發出了一種新的群體計數解決方案，可以幫助研究人員利用計算機視覺技術更快、更準地統計企鵝數量……
值得關注的是，今年東京奧運會上，在蘇炳添打破亞洲百米記錄，創造國人奇跡時，背后的3D運動員追蹤技術就是由英特爾和阿里巴巴聯合開發，采用全新的AI驅動的3D運動員追蹤技術。
東京奧運會上的3D運動員追蹤技術
科技從業者的道德感在某種層面上需要更高要求，是人們文明進步可持續的基礎。當我們在聊英特爾的AI時，更多的受訪者印象最為深刻的是這些AI案例。我們應該慶幸科技巨頭們“科技向善”的理念，將企業信奉的“進化論”和自然界真正嗜血冷酷的進化論區別開來，為推動人類文明進步打下根基。正如英特爾CEO Pat對畢業生所說的那樣_“不能認為科技是別人的問題，每個人都必須發揮作用來確保科技創新成為一種向善的力量。”不然，AI將不愛。
