人工智能的火爆已经从过去的概念炒作阶段,进入到目前实际项目落地阶段。而且人工智能应用广泛这一特性,也让更多的企业投身这一领域,无论是传统的硬件厂商,还是软件厂商。
最近,英特尔联合O’Reilly在北京举办了一场中国人工智能大会,这次会议以“应用人工智能”为主要话题,英特尔在会上分享了人工智能实际应用方面的技术和最新创新成果,全方位展示了人工智能全栈解决方案,分享了如何利用英特尔人工智能产品和技术深入挖掘不同行业数据价值,解决实际问题,加速人工智能产业落地的洞察和实践经验。
英特尔的AI技术
人工智能已经开始深入各行各业,从早期的金融服务业、医疗、无人驾驶,到目前的餐饮、交通等等,正在发生着一系列的变化,未来几乎所有的主要行业都会将人工智能作为一个重要的技术手段。
当然,现实当中,虽然每个行业对于技术的采纳程度有所不同,但是因为各行业都愿意接受人工智能这一技术,使得人工智能进入了快速发展阶段。对于传统企业而言,急需一个端到端的解决方案来帮助自己提升解决业务问题的能力,在这一过程中,人工智能对于数据分析推理这一重要能力,也越来越被企业所重视。
人工智能的实现实际上是一个比较繁杂的技术过程。首先需要获得相应的数据,再通过数据建模进行训练,在这些过程中,需要为数据打标签、下载数据、扩增数据、测试数据,最终形成结论部署,这些也只是人工智能部署时的一些步骤过程,事实上应当较之前的举例更为庞大。
英特尔人工智能事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed表示,英特尔对于人工智能的研究,不仅仅局限于竞争这一简单的逻辑中,英特尔希望能够解决人工智能应用过程中这些广泛而细致的问题,最终能够通过解决方案真正的帮助行业提升工作效率。
英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal
英特尔在各个层面对于人工智能的发展都有自己独特的见解,Fiaz Mohamed介绍说,无论是在芯片,软件库、框架,还是工具、平台等各个方面英特尔都在努力实现技术的研发和应用。
首先,计算能力上,一直是英特尔的强项,在芯片方面,利用至强处理器以及专门的硬件来做数据培训,目前在数据中心,网关,边缘计算等领域都有相关的解决方案。而至强处理器可扩展的能力对于在数据中心里训练深度学习有着天然的优势。
其次,英特尔拥有自己的平台,可以向合作伙伴提供相应的框架来做进一步开发,利英特尔的软件堆栈和深度学习系统这一很多元的组合,可以有效的帮助用户实现开发和本地部署。比如,一个称为SAFFRON的认知解决方案,可以用来解决特定类型、具体的问题和挑战。
再次,在工具层面,针对人工智能的工作流上,需要在输入、建模、调整模型等等非常典型步骤的特点,英特尔提供了计算机视觉工具OpenCL,Movidius SDK工具等等一系列的工具来帮助用户能够简单的在终端设备上部署模型。
此外,在框架层面,在英特尔架构之上,部署了Caffe、TensorFlow、Apache Spark等等的架构,并且英特尔提供的BigDL就是专门针对深度学习的技术框架,使用BigDL会让一些初起步的企业在大数据处理方面更加容易。
真实的应用落地
“英特尔正在不断推动技术和产品创新,以简化和加速人工智能的部署与发展。”英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal表示:“英特尔拥有业内广泛的人工智能产品组合,持续加大技术研究投资和人才培育,通过与生态产业合作伙伴携手,让人工智能加速在医疗、零售、能源、交通、制造等各行业尽快落地。”
在发布会现场,Arjun Bansal特别针对医疗行业中英特尔人工智能的应用落地做了相关的介绍。他表示,在美国英特尔与一家大型的器械公司,通过利用英特尔的技术将数据切分成不同的更为小的单元,进行批量训练,从而实现对肿瘤的检测。
此外,通过与GE的合作,利用从CT获得的图片,实现对诊断图像的分析,从过去每秒100张图提高到目前每秒600张,在精准度上也有大幅的提升。在日本,与京都大学合作对化学成份和数据进行分析数据分析的速度和量是使用GPU的1.5倍。
在中国,英特尔与与浙江大学附属第一医院,在甲状腺的检测方面开展合作。利用人工智能的技术帮助医院解决医师少这一难题,通过将图片准确率从75%提升到85%,之后利用任务转移与机器协助,帮助更多的医生可以有效的对病情进行诊断。
据了解,为更好的推动人工智能技术普及,英特尔还联手百度云等合作伙伴安排了培训等课程,让开发者们更好地了解BigDL等框架。百度云在即将发布的数据分析平台中将整合BigDL最新版本。未来英特尔还将联合百度云智学院推出完整的“数据分析+BigDL”培训课程。
我们有理由相信,随着人工智能产品和技术不断的深入各个行业,未来人工智能的发展将更为迅速,对于落地的需求也更迫切,未来在可见的市场预期之下,英特尔将能够为合作伙伴与用户提供更多的价值。
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