從前沿技術(shù)到落地方案，英特爾中國(guó)研究院展示超寬的產(chǎn)業(yè)融合能力

英特爾中國(guó)研究院成立于1998年，是其全球六大研究中心之一。研究院并不是僅僅局限于研究CPU，而是從整個(gè)人類技術(shù)周期出發(fā)，聚焦于改變未來的應(yīng)用方向。例如 ：5G、邊緣計(jì)算、人工智能等等。英特爾中國(guó)研究院的定位也不是一個(gè)單純的研究機(jī)構(gòu)，而是被賦予了Seek（發(fā)現(xiàn)）、Solve（解決）和Scale（推廣）三重重要的意義存在。英特爾中國(guó)研究院，可以是一個(gè)最全面的前沿技術(shù)的研究機(jī)構(gòu)，也是一個(gè)最強(qiáng)方案商，也是一個(gè)Intel品牌精神的圖騰，政產(chǎn)學(xué)研的粘合劑。

在近日召開的“智探索·匯無界”為主題的“2022英特爾中國(guó)研究院探索創(chuàng)新日”活動(dòng)上，我們看到了其諸多將前沿技術(shù)的探索進(jìn)行實(shí)際落地的案例，以及一系列公布的政產(chǎn)學(xué)研合作發(fā)布。

“四大超級(jí)技術(shù)力量”構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)

從PC時(shí)代邁入到移動(dòng)計(jì)算時(shí)代之后，我們的生活以更多數(shù)字化的方式被重構(gòu)。而目前我們已經(jīng)步入了邊緣計(jì)算的時(shí)代，更多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也在進(jìn)行數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，已經(jīng)完成了數(shù)字化的產(chǎn)業(yè)開始AI賦能。中國(guó)在整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中把握到了加速發(fā)展的機(jī)遇，最近十年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)了4倍，并且在未來場(chǎng)景的率先落地上，中國(guó)也將展現(xiàn)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)。

英特爾研究院副總裁、英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)分享到：展望未來的發(fā)展，英特爾認(rèn)為“四大超級(jí)技術(shù)力量”是構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，這“四大超級(jí)技術(shù)力量”是無所不在的計(jì)算，從云到邊緣的基礎(chǔ)設(shè)施，無處不在的連接以及人工智能。

據(jù)悉，英特爾中國(guó)研究院有一個(gè)“3S”研究和創(chuàng)新的戰(zhàn)略?！癝eek”指的是要去發(fā)現(xiàn)問題，找到機(jī)會(huì)。在與政府合作伙伴的政策導(dǎo)向、宏觀層面找到機(jī)會(huì)；從廣泛的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的可轉(zhuǎn)化成果上找到機(jī)會(huì)；從緊密合作的產(chǎn)業(yè)合作伙伴的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)助力中找到問題的定義?！癝love”是指通過研發(fā)一些技術(shù)以提供解決方案。例如視覺人工智能算法、智能邊緣、智能交通、機(jī)器人和加速芯片等?！癝cale”指的是將新技術(shù)融入到英特爾廣泛的產(chǎn)品和技術(shù)平臺(tái)當(dāng)中去，以幫助它找到更廣泛的使用機(jī)會(huì)，同時(shí)利用英特爾大規(guī)模制造的優(yōu)勢(shì)，幫助客戶和合作伙伴找到性價(jià)比最高、最容易規(guī)?；膶?shí)施路徑。

據(jù)宋繼強(qiáng)院長(zhǎng)介紹，近年來英特爾中國(guó)研究院開始推動(dòng)一種新型研究網(wǎng)絡(luò)，學(xué)術(shù)界和intel的合作變成了底座，仍然可以在人才、算法等基礎(chǔ)模塊上做合作，但是在上面要積極的與政府和產(chǎn)業(yè)融合。在很多新的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程當(dāng)中，政府有導(dǎo)向、資源，可以提供先行先試的場(chǎng)景，英特爾相關(guān)產(chǎn)業(yè)界的合作伙伴有數(shù)據(jù)、現(xiàn)成的平臺(tái)可以去轉(zhuǎn)換。這種模式稱之為政產(chǎn)學(xué)研合作。

從主機(jī)時(shí)代、到PC時(shí)代、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)計(jì)算時(shí)代，到現(xiàn)在的邊緣計(jì)算時(shí)代和未來的虛擬現(xiàn)實(shí)融合時(shí)代，讓英特爾一直能夠穿越不同技術(shù)周期的底層邏輯在于其技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的雙輪驅(qū)動(dòng)邏輯。在創(chuàng)新領(lǐng)域的不斷探索，找到新的技術(shù)點(diǎn)去提供方案；在規(guī)?；蜕虡I(yè)化中去尋找落腳點(diǎn)。“商業(yè)化導(dǎo)向非常重要，我們稱之為導(dǎo)向輪。這兩個(gè)輪子一起轉(zhuǎn)，就可以非常好地提供閉環(huán)的持續(xù)創(chuàng)新效應(yīng)?！彼卫^強(qiáng)院長(zhǎng)說到。

類腦芯片與機(jī)器人平臺(tái)融合落地

在此次創(chuàng)新日活動(dòng)上，intel展示了其Loihi類腦芯片與HERO機(jī)器人平臺(tái)的結(jié)合，這位類腦技術(shù)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)落地提供了前瞻的意義。

Loihi是類腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的人工智能芯片，目前已經(jīng)發(fā)展到第二代。而HERO是Intel之前應(yīng)用在服務(wù)機(jī)器人上的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)。這兩者的結(jié)合，是一個(gè)跨界創(chuàng)新的案例，也就是Intel所提到的“融合創(chuàng)新”理念的體現(xiàn)?？梢灶A(yù)見到在未來，Loihi與其他的機(jī)器人平臺(tái)的結(jié)合也未嘗不可，類腦芯片的落地也有望獲得實(shí)際進(jìn)展。

全尺度深度視覺學(xué)習(xí)突破AI擴(kuò)展瓶頸

在人工智能的拓展和落地上，挑戰(zhàn)來自于算法、模型和計(jì)算等多個(gè)方面，尤其是對(duì)于計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源，以及供電都相對(duì)緊張的邊緣設(shè)備而言，實(shí)現(xiàn)AI的落地更具備挑戰(zhàn)。在此次創(chuàng)新日上，Intel前瞻性提出了亞比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，從統(tǒng)計(jì)意義上實(shí)現(xiàn)了小于1比特的DNN量化，實(shí)現(xiàn)了顯著的DNN壓縮和加速。該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的硬件友好度較高，在FPGA的實(shí)際部署中相比BNN實(shí)現(xiàn)了超過3倍的推理加速。

此外，ODConv系列模型也將于下半年在英特爾研究院的開源項(xiàng)目Omni-Scalable Vision AI Model Zoo中發(fā)布。通過并行策略采用多維注意力機(jī)制沿核空間四個(gè)維度學(xué)習(xí)互補(bǔ)性助力器，顯著提高大型及輕量型CNN模型性能。

此外，Intel還提供了給予參數(shù)共享的神經(jīng)視頻傳輸技術(shù)，利用超分辨網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)大過你和能力，可用一個(gè)超分辨網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到多個(gè)超分辨網(wǎng)絡(luò)的性能，減少視頻傳輸帶寬，實(shí)現(xiàn)優(yōu)于H.264/H.265的更高視頻畫面質(zhì)量。

此外，Intel還展示了其三維人體運(yùn)動(dòng)追蹤技術(shù)（3DAT）的實(shí)際應(yīng)用。在demo展示中僅需一個(gè)攝像頭就可以實(shí)現(xiàn)的多人三維運(yùn)動(dòng)追蹤，可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單易用、魯棒性高、高質(zhì)量的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)捕捉。這種捕捉技術(shù)完全依賴于視覺技術(shù)和強(qiáng)大的算法，對(duì)于更復(fù)雜場(chǎng)景構(gòu)建也可以使用更多攝像頭來實(shí)現(xiàn)盲區(qū)減少。

規(guī)?；?、去中心化開啟邊緣計(jì)算新時(shí)代

除了邊緣端的資源受限之外，不同邊緣設(shè)備、不同平臺(tái)之間的連接也是一個(gè)邊緣應(yīng)用落地的難題。這直接造成了更多的設(shè)備、計(jì)算量和通訊量的冗余。如下圖所示，今天的邊緣系統(tǒng)中，同一個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能需要多個(gè)邊緣設(shè)備來實(shí)現(xiàn)同樣的計(jì)算工作，對(duì)接不同的云端平臺(tái)；而在未來，邊緣系統(tǒng)會(huì)發(fā)展的更為去中心化。邊緣端承載的工作將會(huì)更為規(guī)模和系統(tǒng)化。

以車路協(xié)同舉例，Intel的創(chuàng)新融合可以提供高可靠的分布式邊緣系統(tǒng)框架，從底層硬件、到上層的公共邊緣服務(wù)、再到上層的開放邊緣系統(tǒng)框架和最頂層的應(yīng)用的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)開放的邊緣計(jì)算應(yīng)用編程接口。

為了更好地實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同，英特爾中國(guó)研究院實(shí)現(xiàn)了對(duì)來自攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行全天候、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)融合分析。在100毫秒內(nèi)完成復(fù)雜場(chǎng)景下的交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。

在現(xiàn)場(chǎng)的demo演示中，英特爾介紹了如何利用邊緣計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)結(jié)合的場(chǎng)景測(cè)試，從而提供自動(dòng)駕駛的測(cè)試和開發(fā)。這種虛擬場(chǎng)景下的真實(shí)道路測(cè)試（RTAS）采用“云—邊—車”三層架構(gòu)：在云端開發(fā)測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)和控制模型，在邊緣生成虛擬場(chǎng)景并下發(fā)到被測(cè)車輛，被測(cè)車與虛擬場(chǎng)景在真實(shí)道路和環(huán)境上實(shí)時(shí)互動(dòng)。依托該架構(gòu)，環(huán)境、互動(dòng)和車輛的真實(shí)動(dòng)態(tài)能實(shí)時(shí)返回邊緣，并形成閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)虛擬世界和物理世界的有效融合。

總結(jié)

除了上述提到的演示之外，英特爾中國(guó)研究院還在現(xiàn)場(chǎng)展示了其3D ToF手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用、智能服務(wù)機(jī)器人等。作為一家業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的半導(dǎo)體廠商，英特爾中國(guó)研究院把更多的精力放在了行業(yè)應(yīng)用的賦能上，整體產(chǎn)業(yè)生態(tài)的融合上，專注于把技術(shù)成果轉(zhuǎn)化到正式的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中。以3S為目標(biāo)，在雙輪驅(qū)動(dòng)的邏輯下，未來有望看到英特爾中國(guó)研究院在中國(guó)有更多的政企產(chǎn)研的成果落地。