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英特尔2018人工智能大会全纪录:英特尔和合作伙伴都做了哪
发布日期:2019-01-28 20:27:47    来源:未知    作者:电子工程世界    浏览量:69

近年来,随着技术的进步,人工智能已经悄然间走近了我们的生活,作为科技领域的热门技术,小到社交媒体上的小游戏,大到高精尖科技领域,信息铺天盖地。但是人工智能究竟是什么?又落地在哪些领域?也许是很多人心中的迷惑。

11月14日,2018英特尔人工智能大会(AIDC)在北京召开,据悉,这是英特尔第三次在中国举办人工智能大会,但与以往不同的是,本次人工智能大会是英特尔第一次针对开发者和技术社区专门做介绍。纵观英特尔整场大会,每一个演讲和介绍都在向外界传达英特尔当下对人工智能时代的共识,那就是人工智能还是刚刚开始,并将不断地往前推进。

英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭为我们做了精彩的开场演讲,他谈到近年来英特尔主要从三个方面推动人工智能技术,这也是人工智能的三大动力:第一,需要不断地创新技术。要在一些关键性的技术领域寻求突破,才能把人工智能技术做的更先进、更好、更成熟。现在是人工智能的初期,需要大家共同合作、开放协同创新;第二,建立生态系统。开发者社区、技术社区,要开展开放性、协同性、全方位的合作;

第三,任何技术必须要用来解决实际问题。英特尔从不做“埃菲尔铁塔式”的研发,英特尔所有技术都必须要到市场上去验证它的成功。

此外,在此次大会上英特尔宣布启动“AI未来先锋计划”,在前沿研究、师资建设、人才培养、产业对接等方面展开多方位合作,积极探索产学研联动携手推动人工智能发展的新模式、新路径,为推动人工智能在各个领域的发展而努力。杨旭表示:“我们将把这个计划长期推进下去,英特尔与中国高校、科研机构及教育界的合作也将持续拓展和深入。‘AI未来先锋计划’是开放式的,未来将有更多合作伙伴加入其中”。

“知未来,创未来”,英特尔发挥实干精神在实践中努力推动人工智能的发展。例如在生态合作方面,英特尔建立了神经拟态研究社区,鼓励开发者使用 Loihi神经拟态测试芯片进行试验;开源了nGraph以扩展深度学习模型的适用性和可移植性;英特尔与腾讯、百度、阿里巴巴、华为等产业伙伴的合作不断深化和拓展,还与贵阳市政府、中国人工智能产业创新联盟打造了人工智能开放创新平台。逐步面向生态、开放、协同的共同创新目标推进人工智能技术发展和应用落地。

然而,宏观网络世界的发展速度令世界吃惊,计算机网络的终端到底在哪?还有多少隐藏在其身后的价值尚未被发掘,这是互联网人不断在研究的命题。随着软件工具、生态系统和硬件开发的日趋成熟,越来越多的公司开始应用人工智能,人工智能的应用场景逐渐增多,智能家居、智能交通、智能医疗等等,应用场景的多样化决定了从数据中心到边缘再到设备所需的硬件能力都会有所差别,因此,需要更多样化的产品组合,来实现人工智能的落地。当人工智能真正落地这一诉求出现时,各国的互联网人才开始竭力探索。

专注三大方面,助长AI生态圈新生

为了加速人工智能在各个领域能有实质性的发挥,英特尔将专注于三个方面:工具、硬件和社区。软件工具部分,英特尔打造四款软件帮助研发人员更好的将AI技术落地。这包括为AI研发人员开放了其开源性能库MKL-DNN、一种可以跨所有英特尔硬件的统一中间编译器nGraph、分布式深度学习库BigDL和OpenVINO软件工具包。

英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人刘茵茵对nGraph这样介绍道:“要想在深度学习生态中获得足够多的选择,往往制造框架的时候会面临这样的挑战,很多时候每个框架要连接和优化很多不同的硬件后端,这有可能导致某一类开发人员进行某一种前端后端组合的时候并不能达到硬件的最佳性能。nGraph这种跨英特尔所有硬件的统一中间层编译器可以帮助你有效结合前端、后端组合,甚至可以同时使用多个加速器进行模型训练。”

除了nGraph,英特尔的OpenVINO是一款可部署在一些边缘设备上,可以快速的优化和压缩的软件包,将其部署在英特尔的硬件和加速器上面将得到性能上大幅度的提升。同时在使用已有的深度网络框架进行搭建和训练时,OpenVINO只是作为一个部署的步骤,并不需要大幅度调整当前的部署方式。

Ai助力医学领域更上一层楼

任何一个人工智能领域最重要的三要素就是:算法、数据、算力。英特尔至强处理器能够使得医学影像的海量数据,尤其是三维数据,甚至四维的数据以及更多维度的数据上,把很多的直接训练包括分类学习变得可行。汇医慧影创始人兼CEO柴象飞介绍了英特尔AI是如何助力医学影像检测提升技术的。

在已经过去的十月“粉红丝带月”里,英特尔为AI变粉,联合粉红丝带发布的“爱护乳腺,AI不宜迟”项目大家应该还有印象。它也在展示区内露了脸。“乳腺癌人工智能全周期健康管理云平台”,基于英特尔AI的解决方案,专为预防号称“女性健康第一杀手”的乳腺癌而产生,这是全球首个以患者为中心的乳腺癌AI全周期健康管理云平台。

目前AI+医疗的组合应用最为广泛,和该平台合作的医院已有800+,日使用率有70%。它覆盖从预防筛查到随访监测全流程,分为AI参与乳腺影像判读、辅助临床决策、动态监测术后复查数据3个阶段。这使得将AI应用于乳腺癌的防治已成为可能,不但可以让乳腺癌筛查力度加大,而且以AI为基础的精准诊断后,还可以降低乳腺癌死亡率及提高保乳率。

除了精准医疗,越来越多的医疗机构都在使用深度学习推理来更快、更准确地查看患者的医学图像。同时,随着医学图像分辨率提高,医学图像文件的大小也在增加,很多图像大小都达到 1GB 甚至更大。与GPU相比,CPU没有内存的限制,可以对复杂的混合工作负载进行加速,包括医学成像中常见的较大的、内存密集的模型。英特尔®至强®可扩展处理器为人工智能模型提供了一个经济、灵活的平台,尤其是当其与 OpenVINO™工具包等工具相结合时,它们可以帮助部署预先训练好的模型,从而在不影响准确性的同时提高效率。

在英特尔与飞利浦的合作中,双方通过使用英特尔®至强®可扩展处理器和OpenVINO™工具包,对骨龄预测建模的骨骼 X 射线和肺部分割的肺部 CT 扫描进行了测试。在这些测试中,相比基线测量水平,英特尔和飞利浦在骨龄预测模型上的速度提高了 188 倍,在肺部分割模型上的速度提高了 38 倍。这些测试也表明,医疗机构无需昂贵的硬件投资,也可以实施人工智能工作负载,在既有的IT基础设施上按需部署人工智能更高效。

据柴象飞介绍,在未来,影像上最大的愿景是通过技术和人工智能算法,能够赋能很多原有传统设备,不需要太多硬件改造升级就可以智能化赋能。另一方面,通过单病种全流程管理,从影像为基础,突破到病种全流程管理,除了影像决策以外,对疾病后续的治疗方案以及愈后管理起到综合化的决策,这是人们最期待能够在医学领域做到的一些改变。[page]

智能工业省时省力

传统行业向数字化转型的过程中,产生的大量数据都存储在边缘,如工厂的车间,医院的各种检查室,零售商店等等,这些数据有否价值、有多大价值很难确定。要解决这个问题,需要把更多的计算力、更多决策力放在边缘才能够做出科学的决策,才能在万物互联的时代从数据中发掘价值。

以工厂为例,以前工厂都有自己的MES系统,它收集了大量生产数据并保存下来,并基于这些数据和相应规则进行诸如质量检测、排产计划等操作。视觉技术的进步,让这种能力代替了人工完成质量检测等工作。美的集团的视觉研究所将相关模型部署到生产线上,实现了对产品进行质量检测。当然,在此之前,需要摄像头或者光学设备采集的图像数据进行结构化,与原有MES数据实现融合,做出更科学的决策。

这就是人工智能在工厂应用的一个典型实例。

汇集了先进技术的腾讯云“超级大脑”,在制造、零售、金融等行业得到了实践。借助于“超级大脑”,企业可加速数据流动,依靠在云边端调度算法和模型,实现产生真正价值的人工智能工业应用。

“超级大脑”的行业实践

不过,在任何一家工厂,其生产存在大量不确定性,比如排产计划往往会因为设备维修、定单取消、仓储物流变化等问题进行调整,再加上客户个性化生产比例不断提升,必定带来质量检测的难度,也提升检测模型个性化的需求。

如何做到算法和工程人员的配合?王龙认为,一个汇聚尽可能多的算法,汇聚尽可能多的模型,汇聚尽可能多的智能硬件连接以及云端算力的平台,成为必须。这个平台使得算法专家、工程人员、合作伙伴都能够找到适合自己的落地场景,并且跟相关各方做更好的配合。

AI训练模型需要一定的时间,短则一两天,长则两三个月,之后才能部署到生产线上。为了提高效率,腾讯提供了离线训练平台,基于Movidius做了很多适配和和测试工作,以提升数据的流动性与流动效率。依据算法进行调试调优,同时对在线的边缘设备来进行微调,实现数据和在线、离线系统更好的闭环。

这是与英特尔合作的典型实例之一。

腾讯的AI战略

腾讯云副总裁王龙指出:“腾讯超级大脑的技术本质是智能驱动连接一切,这其中包括以计算机视觉、语音识别、传感器为代表的感知技术,来更好的感知整个物理世界。”

腾讯优图实验室的技术专家沈昊则重点介绍了与英特尔最新合作研发的两款智能硬件产品:腾讯优图AI摄像机与优图AI盒子,为加速AI研究的实践落地提供重要参考样本。它是腾讯旗下顶尖的AI实验室之一,腾讯关注包括人体、人脸、交通、医疗影像、自动驾驶等多方面的计算机视觉领域的前沿研究和产品落地。腾讯已经在12个行业有自己的垂直解决方案,在70多个腾讯明星产品线上已经有业务线的接入,包括全球有700多项专利,依托腾讯AI开放平台,腾讯优图日均服务调用量超过30亿次。

小盒子有多大的想象空间?

从外观上看,优图盒子并不起眼,与用户家里的电视机顶盒别无二致。但其蕴含的能力却很大,作为一款小型边缘计算设备,优图盒子集成了腾讯与英特尔两大企业的顶尖AI能力,创新采用英特尔CPU和MovidiusMyriadX平台,能在边缘进行AI推理,为各种用户的需求提供很好的性价比和高度的灵活性。提供人脸识别、人体检测、车辆识别等丰富的AI能力,方便系统集成打造个性化的解决方案。

(优图盒子)

这意味着优图盒子在安防、智慧零售、智能楼宇等场景中有着极其广阔的应用场景。通过优图盒子,企业可以快速搭建一个支持10万库规模的新型智能安防体系。当监控区域出现黑名单人员(如惯偷)时,优图盒子就会即刻发出告警;还可对指定人员进行同行人查询、轨迹还原等深入分析。在即时分析的同时,优图盒子还支持在摄像头历史抓拍照片中检索人脸,进一步提升安防体系的全时空防御能力。

值得一提的是,亮相本次英特尔人工智能大会的腾讯优图AI摄像机,内置AI芯片采用英特尔Movidius® Myriad 2 VPU,在摄像机上就能够完成人脸检测,跟踪优选,识别等AI的预处理,同时在云端使用至强服务器进一步处理人脸人体结构化信息以及跨摄像机的跟踪,大幅降低了带宽及云端成本,提高了部署的便利性。

目前,腾讯优图的AI 技术已经广泛应用在多个领域,为零售、安防、金融等等行业提供超过12种AI+解决方案。前不久,腾讯优图宣布推出全新智能硬件产品,不断深入探索与实践AI技术在行业落地与应用。未来,腾讯优图将携手更多的合作伙伴,共同研究与探索AI技术与行业应用落地,助力产业实现智能化升级。[page]

有了AI人人都能成为“车神”,洞悉比赛

我们都知道在F1里法拉利以拥有高尖端技术而著称,它的速度是肉眼难以捕捉到的,但是通过人工智能技术,法拉利找到了解决办法。英特尔与法拉利的合作,一听就十分炫酷。这一AI应用解决方案,帮助了赛场运动从多角度提升驾驶者体验和竞赛乐趣。赛车运动会产生很多的数据源,AI可以将这些数据汇集在一起并实现可视化,并能给到别于过去比赛中所看不到的数据。在赛车驾驶过程中,AI会随时监测驾驶员,并告知他何处可以改进,以此提升赛车手技术,减少比赛耗时。而且,通过无人机的单摄检测技术实时识别每一辆赛车,帮助赛车迷近距离随心所欲的近距离追随心仪的车队。让视角在指尖切换,尽享全新观赛体验,人工智能的创新,打破了传统赛车的创新界限。5G技术支持的生态系统,也帮助赛车手冲刺极限速度,助力工程师打造全新方案,将赛车与人进一步融合。

极简主义

深度学习最关键的理念就是要简单,模型的程序设计更要简单,这并不意味着让任何开发人员改变他们的方法来开发这种深度神经网络模型。所以OpenVINO工具包可支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、ONNX等多种开发软件,工程师可以任意挑选。OpenVINO真正的关键在于模型优化器,当工程师拿到这个网络模型,它会用各种压缩方式最大性能进行优化,与此同时又不会使得你的产出性能有所减少。加之它的推理引擎,能够快速输出结果。

一棒在手,唯我独行

会上,英特尔发布了英特尔®神经计算棒二代(简称英特尔®NCS 2),利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。

英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao发布英特尔神经计算棒二代

英特尔®NCS 2基于英特尔®Movidius™ Myriad™ X视觉处理单元(VPU),并得到英特尔® OpenVINO™工具包的支持,与上一代神经计算棒相比性能更优,能够以可负担的成本加快深度神经网络推理应用的开发。英特尔®NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作,可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。

英特尔神经计算棒二代

英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao表示:“第一代英特尔神经计算棒以前所未有的产品形态和价格,给AI开发者们的创新行动带来巨大助力。对于大幅提升计算性能的第二代英特尔神经计算棒将在业界带来的精彩,我们翘首以待。”

此次英特尔人工智能大会上,公布的更多进展还包括:

Cascade Lake 是将要推出的英特尔®至强®可扩展处理器,将支持英特尔®傲腾™数据中心级持久内存以及全新的AI功能——英特尔® DL Boost。这种嵌入式人工智能加速器将加速深度学习推理工作负载,图像识别能力相比当前的英特尔®至强®可扩展处理器得到提升。Cascade Lake计划于今年出货, 2019年实现大规模量产。

英特尔视觉技术加速器设计产品瞄准边缘设备的AI推理和分析性能,它有两种形式:一种是采用英特尔®Movidius™ VPU阵列,另一种则基于高性能英特尔®Arria®10 FPGA。该加速器解决方案以OpenVINO™工具包为基础,能够为开发人员提供基于英特尔系列产品的更好的神经网络性能,帮助开发人员更加经济高效地运用物联网设备的实时图像分析和智能化功能。

Spring Crest是英特尔®Nervana™神经网络处理器(NNP),将于2019年面市。英特尔®Nervana™ NNP产品系列利用了人工智能深度学习专用的计算特性,比如密集矩阵乘法和用于并行计算的定制互联。

E小结

据CB Insights统计,去年全球出现了1,100家的AI创业公司,美国的AI创业公司数量仍旧高于中国,然而,在去年流向AI创业公司的152亿美元资金中,中国企业取得了其中48%的资金,首度超越了美国。在2013年时,美国取得了全球AI创新资金的77%,却在中国AI兴起智慧,在去年跌落至38%。中国AI领域的突飞猛进,与政府战略息息相关, AI是巩固国家竞争力、推动经济发展与改善社会环境的关键技术,中国也制定了发展AI的战略,其短期目标为在2020年创造1500亿元人民币的AI核心产业规模,长期目标则是在2030年成为全球主要的AI创新中心。英特尔将如此重磅大会放在北京举办也正式看中了这一大趋势。

随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。

文章来源:电子工程世界 http://www.eeworld.com.cn/

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