IBM：入局早，深刻受益行業(yè)發(fā)展紅利
人工智能是IBM在2014年后的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。IBM在AI領(lǐng)域無(wú)出其右，如80年代的專(zhuān)家系統(tǒng)、1997年擊敗國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫的深藍(lán)計(jì)算機(jī)、2011年在美國(guó)智力競(jìng)賽節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中戰(zhàn)勝其人類(lèi)對(duì)手的沃森系統(tǒng)均出自IBM。IBM在AI領(lǐng)域布局圍繞沃森和類(lèi)腦芯片展開(kāi)，試圖打造AI生態(tài)系統(tǒng)。目前IBM已撤銷(xiāo)全球業(yè)務(wù)咨詢(xún)GBS和技術(shù)服務(wù)GTS等部門(mén)，并轉(zhuǎn)型成認(rèn)知解決方案和云平臺(tái)公司。
IBM未來(lái)十年戰(zhàn)略核心是“智慧地球”計(jì)劃，IBM每年在其投入研發(fā)投資約在30億美元以上。未來(lái)IBM的創(chuàng)新解決方案在智慧能源、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧零售、智慧能源和智慧水資源等領(lǐng)域全面開(kāi)花，涵蓋節(jié)能減排、食品安全、環(huán)保、交通、醫(yī)療、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、軟件及服務(wù)、云計(jì)算、虛擬化等熱點(diǎn)方向。
沃森：商業(yè)醫(yī)療芯片集合
2016年Q3，以沃森為代表的認(rèn)知解決服務(wù)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收128．89億美元，營(yíng)收增長(zhǎng)迅速，占比高達(dá)22．17％，IBM在AI領(lǐng)域盈利開(kāi)始爆發(fā)。我們預(yù)計(jì)2016——2018年IBM認(rèn)知解決服務(wù)分別實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入190．39億元、218．95億元、240．84億元，屆時(shí)認(rèn)知解決服務(wù)占IBM營(yíng)收比例將達(dá)24．56％、26．89％、28．72％，成為驅(qū)動(dòng)IBM業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的主要業(yè)務(wù)。
沃森引領(lǐng)認(rèn)知商業(yè)：
目前，IBM不再將沃森作為單一系統(tǒng)開(kāi)展業(yè)務(wù)，而將其功能分割成不同組成部分，每個(gè)部分都可被租用出去以解決特定商業(yè)問(wèn)題。以IBM沃森為代表的認(rèn)知技術(shù)將商業(yè)帶入認(rèn)知商業(yè)時(shí)代，幫助各行業(yè)挖掘商業(yè)價(jià)值，重塑產(chǎn)業(yè)格局。IBM在替客戶(hù)提供創(chuàng)新解決方案，客戶(hù)不斷向沃森輸入自己企業(yè)數(shù)據(jù)并對(duì)沃森進(jìn)行訓(xùn)練。
認(rèn)知商業(yè)時(shí)代中，以認(rèn)知計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、異構(gòu)計(jì)算、神經(jīng)元芯片Synapse、認(rèn)知型機(jī)器系統(tǒng)等為代表的一批新興前沿技術(shù)應(yīng)用逐步走進(jìn)新能源利用、污染防治、城市管理、生態(tài)改善、醫(yī)療、交通、食品安全追溯及社區(qū)服務(wù)等領(lǐng)域。
沃森在分析問(wèn)題并確定最佳解答時(shí)，運(yùn)用了先進(jìn)自然語(yǔ)言處理、信息檢索、知識(shí)表達(dá)、推理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，來(lái)收集大量證據(jù)、生成假設(shè)、并進(jìn)行分析和估。目前，沃森已開(kāi)發(fā)40種不同產(chǎn)品，包括常見(jiàn)語(yǔ)言識(shí)別服務(wù)等。沃森善于認(rèn)知，專(zhuān)為理解、推理和學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，有機(jī)會(huì)戰(zhàn)勝?gòu)那盁o(wú)法完成挑戰(zhàn)，如智勝醫(yī)療挑戰(zhàn)、智勝水資源管理挑戰(zhàn)、智勝保險(xiǎn)詐騙挑戰(zhàn)、智勝時(shí)尚挑戰(zhàn)、智勝環(huán)境挑戰(zhàn)、智勝并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)等。
沃森＋醫(yī)療構(gòu)建智慧保健平臺(tái)：
沃森在醫(yī)療領(lǐng)域主要關(guān)注腫瘤和癌癥的診斷，其優(yōu)勢(shì)在于自然語(yǔ)言處理，通過(guò)挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尋找深層關(guān)系。沃森醫(yī)療商業(yè)戰(zhàn)略為：
1、深度聚焦腫瘤領(lǐng)域，并向其他領(lǐng)域擴(kuò)展；
2、通過(guò)大規(guī)模收購(gòu)獲取數(shù)據(jù)資源；
3、通過(guò)合作等擴(kuò)展使用場(chǎng)景，輸出生態(tài)能力。
匯聚了醫(yī)療保健數(shù)據(jù)、人力、能力、客戶(hù)后，Watson Health將成為潛力巨大的醫(yī)療保健大平臺(tái)，沃森認(rèn)知計(jì)算助力智慧醫(yī)療領(lǐng)域。沃森效率、精確度大幅高于人類(lèi)，“認(rèn)知計(jì)算＋醫(yī)療”前景廣闊，IBM深刻受益行業(yè)發(fā)展紅利。
強(qiáng)力研發(fā)類(lèi)腦芯片：
此外，IBM還憑借其強(qiáng)大的認(rèn)知計(jì)算能力，應(yīng)用于數(shù)字顧問(wèn)、虛擬助理、云計(jì)算、科學(xué)研究等多領(lǐng)域，大力研發(fā)量子計(jì)算電路，開(kāi)放量子計(jì)算平臺(tái)，推出多款并行式類(lèi)腦芯片，提升AI算力。2015年11月，IBM開(kāi)源了人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)SystemML，可支持描述性分析、分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，沃森整合了諸多SystemML功能。
谷歌：軟硬件結(jié)合，開(kāi)源系統(tǒng)構(gòu)建AI生態(tài)
谷歌大數(shù)據(jù)檢索核心技術(shù)領(lǐng)先于全世界，并建立了全球最大的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。廣告盈利是谷歌的主要盈利模式，目前九成以上營(yíng)收來(lái)自其廣告系統(tǒng)。2015年8月，谷歌宣布架構(gòu)重組，設(shè)立母公司Alphabet，谷歌由搜索引擎公司全面轉(zhuǎn)向?yàn)楦采w諸多領(lǐng)域的高科技企業(yè)。
谷歌在2011年成立AI部門(mén)，目前已經(jīng)有100多個(gè)團(tuán)隊(duì)用上了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括谷歌搜索、Google Now、Gmail等，并往其開(kāi)源Android手機(jī)系統(tǒng)中注入大量機(jī)器學(xué)習(xí)功能（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)Android手機(jī)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)）。谷歌目前產(chǎn)品和服務(wù)依靠主要AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)，如谷歌使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改善搜索引擎、識(shí)別Android手機(jī)指令、鑒別其Google＋社交網(wǎng)絡(luò)的圖像。
谷歌AI途徑為：
1、覆蓋更多用戶(hù)使用場(chǎng)景，從互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)延伸到智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域，積累更多數(shù)據(jù)信息；
2、積累底層人工智能技術(shù)，研發(fā)更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力，對(duì)信息進(jìn)行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下各產(chǎn)品，為用戶(hù)帶來(lái)更多使用場(chǎng)景、及更智能化功能。
研發(fā)＋并購(gòu)坐擁兩套AI系統(tǒng)：
2015年11月谷歌開(kāi)源第二代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)Tensorflow。Tensorflow可編寫(xiě)并編譯執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法代碼，并將機(jī)器學(xué)習(xí)算法變成符號(hào)表達(dá)的各類(lèi)圖表，縮短重新寫(xiě)代碼時(shí)間。TensorFlow可模仿人類(lèi)大腦工作的方式并識(shí)別出模式，被用于語(yǔ)音識(shí)別或照片識(shí)別等多領(lǐng)域。另外，使TensorFlow編寫(xiě)的運(yùn)算幾乎不用更改就能在多種異質(zhì)系統(tǒng)上運(yùn)行。在開(kāi)放源代碼后，所有工程師都將幫助谷歌修改和完善這項(xiàng)技術(shù)，谷歌收到反饋以后，可推出更好地服務(wù)和產(chǎn)品，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
DeepMind創(chuàng)立于2010年，其將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)最先進(jìn)技術(shù)結(jié)合，建立強(qiáng)大通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。2014年1月，谷歌耗資2．63億美元收購(gòu)Deepmind，同年12月，谷歌通過(guò)DeepMind與牛津大學(xué)的兩支AI研究隊(duì)伍建立了合作關(guān)系。2015年2月，Deepmind系統(tǒng)學(xué)會(huì)了49款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。2016年3月，由Deepmind研發(fā)AlphaGo以4：1嘉績(jī)擊敗世界圍棋冠軍李世石，激發(fā)全世界對(duì)人工智能的關(guān)注。當(dāng)前AlphaGo專(zhuān)注于棋賽發(fā)展，但其未來(lái)還將應(yīng)用于醫(yī)療診斷，或投入無(wú)人駕駛等領(lǐng)域，以加速AI商業(yè)化進(jìn)程。
虛擬助理融合智能家居，推進(jìn)生態(tài)建設(shè)：
谷歌認(rèn)為智能家居領(lǐng)域?qū)⑹俏磥?lái)AI應(yīng)用的一個(gè)重要市場(chǎng)，目前世界各國(guó)的智能家居滲透率均較低，為此Google正加速以Nest、Google Assistant為基礎(chǔ)智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，通過(guò)一系列并購(gòu)、開(kāi)放平臺(tái)的建立、軟件硬件一體化來(lái)打造這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。
谷歌2016年5月，推出語(yǔ)音智能助手Google Assistant，是語(yǔ)音識(shí)別、人工智能、自然語(yǔ)音理解的集大成者。Google Assistant能完整地理解上下文語(yǔ)境并回答問(wèn)題，將和Alexa，Siri和Hound等智能助手競(jìng)爭(zhēng)。相比Google Now主要用于手機(jī)和PC上，Google Assistant則開(kāi)始融入各種設(shè)備（Google Home、Allo聊天機(jī)器人）。根據(jù)MarketsandMarkets預(yù)測(cè)，自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模將從2016年76．3億美元增長(zhǎng)至2021年的160．7億美元，年增速達(dá)16．1％。
2014年6月，谷歌通過(guò)Nest耗資5．55億美元收購(gòu)了基于云端的家庭監(jiān)控公司Dropcam，10月又收購(gòu)了智能家居中樞控制設(shè)備公司Revolv，Revolv將參與Nest “Works with Nest”開(kāi)放計(jì)劃。2016年5月推出Google Home（智能音箱）。Google Home是一個(gè)基于Google Assistant語(yǔ)音控制的智能音箱。相比亞馬遜Echo而言，Google Home將利用谷歌龐大數(shù)據(jù)庫(kù)去理解用戶(hù)需求。
傳感器結(jié)合AI算法研發(fā)無(wú)人駕駛原型車(chē)：
谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)項(xiàng)目始于2009年，2011年為其收購(gòu)510Systems、Anthony’sRobots等公司。目前無(wú)人駕駛行駛里程達(dá)180萬(wàn)英里，且成功發(fā)布了全球第一款完全能夠自動(dòng)駕駛的原型車(chē)“豆莢車(chē)”，并宣稱(chēng)到2020年谷歌自動(dòng)車(chē)將正式上市。
谷歌無(wú)人駕駛以技術(shù)驅(qū)動(dòng)，側(cè)重于基礎(chǔ)技術(shù)研究及AI核心科技開(kāi)發(fā)。在攻克相關(guān)深度學(xué)習(xí)及大腦技術(shù)開(kāi)發(fā)等軟件算法基礎(chǔ)上，集成各種傳感器。2015年12月，谷歌和福特將成立一家合資公司，基于谷歌AI技術(shù)研發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)，可節(jié)省造車(chē)技術(shù)的時(shí)間和資金。
聯(lián)手NASA研發(fā)量子硬件，發(fā)布TPU進(jìn)軍芯片市場(chǎng)：
谷歌已建立量子人工智能實(shí)驗(yàn)室（QuAIL），該實(shí)驗(yàn)室由美國(guó)宇航局（NASA）、大學(xué)空間研究協(xié)會(huì)共同承辦。2013年，谷歌已利用D——Wave機(jī)器在Web搜索、語(yǔ)音／圖像模式識(shí)別、規(guī)劃和行程安排、空中交通管理、機(jī)器人外太空任務(wù)等應(yīng)用中進(jìn)行量子計(jì)算的探索，并支持任務(wù)控制中心的操作。2014年，谷歌利用其在D——Wave機(jī)器上經(jīng)驗(yàn)來(lái)開(kāi)發(fā)量子硬件，通過(guò)聘任加州大學(xué)物理學(xué)教John Martinis及其團(tuán)隊(duì)，來(lái)建立谷歌的專(zhuān)屬量子芯片。
2016年5月，谷歌發(fā)布為機(jī)器學(xué)習(xí)特別研發(fā)的TPU（張量處理單元）芯片。TPU芯片在計(jì)算精度降低時(shí)更耐用，用更多精密且大功率機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過(guò)快速應(yīng)用這些模型，用戶(hù)得到更正確結(jié)果。Google宣稱(chēng)，TPU將機(jī)器學(xué)習(xí)能力提高三代，TPU將摩爾規(guī)律向前推進(jìn)7年。在“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域，TPU也比“GPU”和“FPGA”單位耗電量性能提升10倍。
NVIDIA：GPU大勢(shì)中，布局端到端AI平臺(tái)
基于傳統(tǒng)PC GPU業(yè)務(wù)漸于飽和、及對(duì)AI潛在市場(chǎng)強(qiáng)烈看好，NVIDIA正積極謀求戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。2015年Q1已不再提及傳統(tǒng)PC GPU業(yè)務(wù)，并將戰(zhàn)略重點(diǎn)投向游戲、專(zhuān)業(yè)工作站、數(shù)據(jù)中心和汽車(chē)電子等四大市場(chǎng)，NVIDIA GPU 芯片目前在虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能和無(wú)人駕駛汽車(chē)等領(lǐng)域位于重要中心。2016年Q2，NVIDIA實(shí)現(xiàn)營(yíng)收高達(dá)14．3億美元，同比上年增長(zhǎng)24％，同比2016年Q1增長(zhǎng)9％，這主要是受游戲、數(shù)據(jù)中心及專(zhuān)業(yè)虛擬化、Tegra無(wú)人駕駛系等產(chǎn)品強(qiáng)勁需求驅(qū)動(dòng)。AI芯片市場(chǎng)需求旺盛，呈現(xiàn)爆發(fā)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。
與CPU相比，GPU具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心，及強(qiáng)大、高效并行計(jì)算能力，可實(shí)現(xiàn)10——100倍應(yīng)用吞吐量，特別適用于AI海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)情形。目前深度學(xué)習(xí)解決方案幾乎完全依賴(lài)NVIDIA GPU。根據(jù)艾瑞咨詢(xún)，2020年全球AI市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1190億元，市場(chǎng)潛力巨大。據(jù)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，硬件市場(chǎng)占AI市場(chǎng)份額將達(dá)30％。此外，NVIDIA還專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)了全球首款針對(duì)深度學(xué)習(xí)的GPU架構(gòu)（Pascal架構(gòu)）。
AI領(lǐng)域，NVIDIA不想做單純的硬件或者軟件廠(chǎng)商，致力于打造于基于AI平臺(tái)化公司，構(gòu)建端到端的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。NVIDIA CEO黃仁勛表示，未來(lái)NVIDIA將是基于人工智能平臺(tái)化的公司，業(yè)務(wù)將涵蓋智慧城市、交通、超級(jí)運(yùn)算等領(lǐng)域。
NVIDIA在AI和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，形成了以Tesla P100和DGX——1為核心的訓(xùn)練體系，以P4／P40和Tensor——RT為核心的數(shù)據(jù)中心推理體系，及以Jetson TX1與Jetpack2．3、DRIVEPX2與Driveworks為核心的智能設(shè)備體系。NVIDIA在上述領(lǐng)域從硬軟件到解決方案上都進(jìn)行了全面布局，構(gòu)建了端到端的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。
英特爾：研發(fā)＋收購(gòu)搶奪芯片市場(chǎng)份額
近年來(lái)，英特爾傳統(tǒng)業(yè)務(wù)表現(xiàn)不佳，為避免對(duì)PC、服務(wù)器的過(guò)度依賴(lài)，公司基于主業(yè)積極謀求戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，將業(yè)務(wù)從PC芯片、移動(dòng)芯片拓展至數(shù)據(jù)中心（云服務(wù)）、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域，還提出“2016重建計(jì)劃”，將未來(lái)工作重心從PC芯片轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算。隨著戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型推進(jìn)，預(yù)計(jì)未來(lái)三年英特爾數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)營(yíng)收增速將維持在5％——10％之間。
根據(jù)CB Insights，英特爾在AI領(lǐng)域總投資額排在第二位，這將加強(qiáng)AI核心競(jìng)爭(zhēng)力。未來(lái)英特爾將打通從云端數(shù)據(jù)中心到設(shè)備終端，歷經(jīng)大數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，再回到云端數(shù)據(jù)中心等AI閉環(huán)，打造AI生態(tài)系統(tǒng)以謀求領(lǐng)導(dǎo)地位。英特爾AI終端布局聚焦于人機(jī)交互，通過(guò)提供英特爾Curi模塊、Edison計(jì)算平臺(tái)、Cedar Trail芯片平臺(tái)、RealSense實(shí)感技術(shù)及凌動(dòng)處理器等技術(shù)，進(jìn)一步提升終端設(shè)備智能化水平，并將設(shè)備數(shù)據(jù)上傳至后端數(shù)據(jù)中心。AI后端布局主要是研發(fā)適合機(jī)器學(xué)習(xí)CPU芯片（如Xeon Phi）、及FPGA芯片，以拓展AI計(jì)算性能。
軟件上，致力于數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)：
目前，英特爾已開(kāi)源針對(duì)深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)——深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Intel MKL——DNN），以供MKL深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的使用。2015年發(fā)布數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)DAAL，可幫助第三方開(kāi)發(fā)者在Intel底層硬件上更好進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的搭建和訓(xùn)練。Intel在2017年還將在“數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)”產(chǎn)品中發(fā)布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，供開(kāi)發(fā)者直接調(diào)取，降低了開(kāi)發(fā)者入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻。
此外英特爾還圍繞AI領(lǐng)域進(jìn)行了一系列收購(gòu)（如體感識(shí)別公司Omek Interactive、Hadoop咨詢(xún)公司Xtremeinsights、自然語(yǔ)言處理初創(chuàng)企業(yè)Indisys、聯(lián)想記憶Saffron Technology、半導(dǎo)體廠(chǎng)商Altera、半導(dǎo)體功能性安全方案廠(chǎng)商Yogitech、計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司Itseez、AI初創(chuàng)公司Nervana、計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司Movidius）。
硬件上，三管齊下對(duì)抗NVIDIA GPU：
英特爾芯片雖以高速處理數(shù)字著稱(chēng)，但NVIDIA GPU芯片在處理視頻、語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及識(shí)別模型時(shí)更為高效，在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器等性能表現(xiàn)遠(yuǎn)超英特爾。
2016年4月，英特爾發(fā)布極適宜處理機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)分（scoring）應(yīng)用的雙路服務(wù)器芯片Xeon E5——2600v。目前英特爾正為AI應(yīng)用研發(fā)至強(qiáng)融核處理器家族X(qián)eon Phi，計(jì)劃2017年推出至強(qiáng)Xeon Phi新型芯片（代號(hào)為 Knights Mill）。
借助英特爾底層芯片架構(gòu)，京東、奇虎360將機(jī)器學(xué)習(xí)模塊可擴(kuò)展性提高10倍，部分機(jī)器學(xué)習(xí)周期縮短8倍。未來(lái)百度Deep Speech平臺(tái)數(shù)據(jù)中心將使用這款Xeon Phi芯片，以最大限度地提高自然語(yǔ)言的語(yǔ)音的解析速度。預(yù)期未來(lái)至強(qiáng)Phi將廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、及自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。
同時(shí)，2016年8月，英特爾耗資4億美元收購(gòu)深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)Nervana，通過(guò)Nervana Systems在硅層實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，而非基于GPU架構(gòu)。Nervana針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了Engine芯片，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，Engine芯片比傳統(tǒng)GPU的能耗和性能優(yōu)勢(shì)更為突出（據(jù)稱(chēng)Nervana處理器速度可達(dá)到GPU的10倍）。收購(gòu)Nervana，Intel可將CPU優(yōu)勢(shì)延伸至深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，縮短開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用、及應(yīng)用推廣時(shí)間。
此外，2015年12月，英特爾以167億美元收購(gòu)了FPGA廠(chǎng)商Altera。目前英特爾正開(kāi)發(fā)統(tǒng)一的接口，試圖將Altera的FPGAs和英特爾至強(qiáng)系列處理器封裝到一顆芯片，新芯片將以互補(bǔ)、配合方式完成深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。2016年4月，英特爾與科大訊飛聯(lián)手推出的深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)，借助英特爾至強(qiáng)處理器及Altera FPGA的底層硬件技術(shù)，依托科大訊飛在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別方面的核心技術(shù)，可實(shí)時(shí)將發(fā)言者的語(yǔ)音轉(zhuǎn)化成文字，準(zhǔn)確率高達(dá)95％。未來(lái)至強(qiáng)、FPGAs一體化芯片將大幅提高CNN影像識(shí)別、目標(biāo)探測(cè)、發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)規(guī)律的效率。
在無(wú)人駕駛、機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域頻頻發(fā)力：
英特爾在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域頻頻發(fā)力，著力研發(fā)“ADAS高級(jí)駕駛助手系統(tǒng)”，并與眾多汽車(chē)廠(chǎng)商進(jìn)行合作測(cè)試。在中國(guó)與中交興路組建“車(chē)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合創(chuàng)新中心”，共同探討智能車(chē)載終端技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)、行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。
英特爾還在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域進(jìn)行系列重磅收購(gòu)，以加速無(wú)人駕駛項(xiàng)目推進(jìn)。2016年5月，英特爾收購(gòu)計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）算法公司Itseez，Itseez助力英特爾研發(fā)創(chuàng)新型深度學(xué)習(xí)的CV應(yīng)用（如數(shù)字安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、工業(yè)檢測(cè)），以打造從汽車(chē)到安全系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。2016年9月，英特爾收購(gòu)計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)商Movidius。Movidius技術(shù)被用于Google、大疆、聯(lián)想等公司，為無(wú)人駕駛飛機(jī)、安全攝像頭、AR／VR耳機(jī)等智能設(shè)備提供視覺(jué)功能。收購(gòu)后，Movidius將與英特爾的RealSense技術(shù)配合。
結(jié)語(yǔ)
筆者認(rèn)為，隨著谷歌、IBM等巨頭相繼開(kāi)源AI平臺(tái)，NVIDIA、英特爾公司深攻AI芯片，AI商用化的技術(shù)壁壘大幅降低，AI將迎來(lái)商用化高潮。智能家居、無(wú)人駕駛、模糊檢索等領(lǐng)域?qū)⒙氏劝l(fā)展。
目前來(lái)看，IBM、谷歌在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層全面布局。IBM已經(jīng)轉(zhuǎn)型成認(rèn)知解決方案和云平臺(tái)公司，沃森將開(kāi)啟認(rèn)知商業(yè)時(shí)代。谷歌則聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)，并充分發(fā)揮平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建軟硬件結(jié)合生態(tài)。NVIDIA和英特爾作為傳統(tǒng)芯片公司，面臨著PC、移動(dòng)智能終端等市場(chǎng)逐漸飽和的壓力，以及AI市場(chǎng)強(qiáng)勁的市場(chǎng)前景，致力于研發(fā)可行的AI硬件，并在AI框架和商業(yè)化應(yīng)用有著諸多嘗試。
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