英特爾高管眼中的前沿科技

楊旭在2017中國戰略分享會上做主題演講

每位元互聯網用戶每天產生的資料流程量是1.5GB，一家智慧醫院每天產生的資料量是3TB，

一輛無人駕駛汽車每天產生的資料量是4TB……2016年11月，英特爾公司CEO科再奇在其題為《資料是未來無人駕駛的新“石油”》一文中，列舉了上述數字，並作出了一個重要判斷，即各行各業都面臨著一個最具顛覆性的趨勢：由於智慧互聯設備的普及，大量資料如洪水般湧入。在此之前，這家擁有近50年歷史的PC公司宣佈，將向資料公司轉型。

3月31日，距離去年4月宣佈轉型近一年之後，英特爾在北京舉行了2017中國戰略分享會，包括英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭等在內的多位高管悉數到場，與媒體交流了英特爾轉型的思路與佈局，以及他們對資料洪流時代人工智慧（AI）、無人駕駛、物聯網等前沿技術的看法。

身處資料洪流時代

最近半年來，

英特爾公司新動作頻頻——從去年11月舉辦英特爾人工智慧論壇，到最近成立人工智慧產品事業部和人工智慧應用實驗室，從CES 2017上發佈英特爾GO智慧駕駛5G車載通信平臺，到宣佈要收購Mobileye延伸無人駕駛技術佈局，英特爾正在發生的轉型引起了業界的極大關注，也超出了許多人對英特爾的傳統印象。

楊旭表示，這一切都是基於英特爾的資料戰略，目標是在既有的資料處理實力之上，構建不斷延伸的資料處理能力，從資料的採集、傳輸、挖掘、分析、加速，到把資料轉化為洞察，產生價值、創造增值，形成一個增長的良性迴圈。而其背後，是英特爾重新將自己定位為一家資料公司，是唯一一家具有全棧實力、處理端到端資料的技術公司。

“今天我們確實已身處資料洪流時代，而且這些洶湧而來的資料，不僅僅只是量的爆炸，更在形態上發生了革命性的變化。 ”楊旭認為，未來資料的形態將從結構化向非結構化，以及不規則維度和定制類型資料不斷演進。目前資料已成為增長和創新的主要驅動力之一，深挖資料富礦，帶動經濟增值，也預示著巨大的增長機會。

就中國而言，據國家發改委披露的資料顯示， 2020年中國將成為世界第一資料資源大國，中國的資料總量有望達到8000EB。楊旭開玩笑說， “英特爾CEO科再奇先生講過一句話， ‘資料就是未來的新石油’，中國的石油儲存量可能沒有中東大，但資料時代中國的資料量肯定是全世界最大的。 ”

談及英特爾未來在中國的戰略，

楊旭表示，希望在人工智慧、無人駕駛、5G、虛擬實境、中國製造2025、精准醫療、體育、機器人等八大領域尋求更深的合作，並實現突破。 “放眼全球，世界各國也都在朝著這些方向努力，而中國從政策層面給予了特別關注。我相信在這些領域中國會有引領世界的機會。 ”

人工智慧剛剛開始

3月24日，英特爾宣佈，將把所有的人工智慧業務整合到一起，成立一個名為人工智慧產品事業部（AIPG）的新部門，由Nervana Systems前CEO 內維·饒（Naveen Rao）擔任總經理。此外，他們還將成立一個人工智慧應用實驗室，專門推進有關計算的前沿工作，開發未來的人工智慧。

談及新部門成立的意義，楊旭透露，主要涉及三個方向，一是計算能力的儲備，二是聚攏更多的夥伴，

構建產業界廣泛、深度的合作，三是在具體領域實現突破。 “在全球建立AI部門以後，預測中國會有一個對應的部門負責這方面的業務。 ”

對於AI，楊旭的判斷是，人工智慧還只是剛剛開始。 “現在只能說大家關注度很高，而且都在積極投入，但還遠不是宣佈誰是人工智慧圈裡老大的時候，都還在練內功。 ”

英特爾中國研究院院長宋繼強也認為，現在人工智慧雖然處於爆發的前夜，但就其整個發展長河而言還屬於早期，仍有很多事情要做，特別是要把技術升級推動到產業升級中去。 “面對資料洪流，發展人工智慧已成為必須，因為人類已沒有時間和能力處理這麼多資料，否則就會被資料所淹沒。 ”

宋繼強告訴記者， “從目前來看，人工智慧的突破點是靠深度學習推動視覺和自然語言識別領域的突破，這兩個領域推動的產業會率先落地。新興產業，例如虛擬實境，強烈需要人工智慧技術的支撐，否則很難實現虛實交融及自由的體驗。而人工智慧要做五年規劃的話，重點則是無人駕駛技術。無人駕駛最符合人工智慧發揮它的能力，因為其既有各種資料的感知，又可以結合通訊、傳輸、雲端的能力。再往後則是機器人領域。”

產業大融合下的競爭

2015年10月收購Saffron，2016年8月斥資近4億美元收購深度學習公司Nervana Systems，2017年3月宣佈斥資153億美元收購以色列自動駕駛汽車技術公司Mobileye……近年來，英特爾佈局的關鍵字似乎就是買!買!買!從人工智慧到物聯網，再到無人駕駛，無所不包。

楊旭有句話也許可以對此加以詮釋，“現在已是產業大融合時代，而大融合下以前傳統的競爭格局已經發生了改變。”他不太同意最近比較熱的一個詞——“跨界”。“我認為不是跨界，而是現在沒有界了。”他舉例說，“用武術來打比方，以前只需要學會打幾套拳，而現在各種門派的能力都要學會了。”

也正因為此，除了人工智慧，精准醫療、無人駕駛等其他領域也成為英特爾發力的目標。

英特爾醫療與生命科學集團亞太區總經理李亞東認為，資料洪流到來後，精准醫療也是非常好的場景，特別是基因行業。一個人測一次的基因資料量就達100G~200G，如此多的資料，通過人工分析是不可能的，必須通過人工智慧的方法來做。

而對於無人駕駛，英特爾無人駕駛事業部中國區市場總監徐偉傑的看法是，“雖然目前國內外都比較火，但還是處於初始階段。隨著技術的發展，2019年到2021年之間會逐漸實現有條件的自動駕駛，而高度自動化和和完全自動化的自動駕駛則可能要更晚一些。”

人工智慧的突破點是靠深度學習推動視覺和自然語言識別領域的突破，這兩個領域推動的產業會率先落地。新興產業，例如虛擬實境，強烈需要人工智慧技術的支撐，否則很難實現虛實交融及自由的體驗。而人工智慧要做五年規劃的話，重點則是無人駕駛技術。無人駕駛最符合人工智慧發揮它的能力，因為其既有各種資料的感知，又可以結合通訊、傳輸、雲端的能力。再往後則是機器人領域。”

產業大融合下的競爭

也正因為此，除了人工智慧，精准醫療、無人駕駛等其他領域也成為英特爾發力的目標。