英特爾中國研究院院長宋繼強接受采訪

“每位互聯(lián)網(wǎng)用戶每天生成的數(shù)據(jù)量將是1.5GB”

“每輛無人駕駛汽車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是4TB”

“每架聯(lián)網(wǎng)飛機每天生成的數(shù)據(jù)量是40TB”

“每家云視頻供應商每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達750PB”

……

這是英特爾對2020年數(shù)據(jù)方面的預判，在萬物互聯(lián)的時代，數(shù)據(jù)洪流正洶涌而來。

近日，新浪科技等專訪了英特爾中國研究院院長宋繼強，在他眼中，數(shù)據(jù)是新的石油，當下英特爾已制定了數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，將借助云和數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)、存儲、FPGA以及5G構(gòu)成的增長的良性循環(huán)，驅(qū)動云計算和數(shù)以億計的設備實現(xiàn)互聯(lián)。

新浪科技：近些年英特爾收購了很多公司，在AI布局上有哪些重心？

宋繼強：英特爾收購的AI創(chuàng)業(yè)公司大大小小很多家，有一些知名的，人工智能本身范圍非常廣，看你怎么去定義，如果只是深度學習，就很窄了。如果說把其他的一些經(jīng)驗借鑒進去，基于規(guī)則、推理領(lǐng)域，還有一些機器人領(lǐng)域，這些在廣的人工智能領(lǐng)域都是。

英特爾的布局首先是解決訓練的問題，對于訓練現(xiàn)在是依賴向云端的，像英特爾處理器，還有收購的Nervana。訓練目前來講是比較流行的深度學習算法，它能把一個模型能夠訓練成解決某類問題的過。比如它訓練好之后就可以做語音識別、人臉識別、或者物體檢測，有不同的功能。訓練好之后會面臨一個問題就是部署，部署實際上不涉及訓練，它就是要快、成本低，功耗低。

英特爾收購的另外一些公司，比如說Altera，它的FPGA實際上是一種低成本、低功耗的硬件加速單元，它是用來去覆蓋整個市場容量不很大的情況，市場容量大的時候FPGA的性價比就沒那么強，有開始有ASIC的方案出來。另外有收購的一些公司比如Saffron、Itseez，是某些具體領(lǐng)域的算法，Saffron是用來做一些基于大量的事件記錄，去做關(guān)聯(lián)的記憶挖掘，提取出模式。

新浪科技：目前有太多人工智能的研究院，相比之下，英特爾在哪些方面保有優(yōu)勢？

宋繼強：首先英特爾在人工智能領(lǐng)域，我們更多是要起到推動和支持基礎的技術(shù)能夠快速成為可以使用的技術(shù)，本身英特爾站的位置不是站在某個具體的領(lǐng)域，我們要支持我們后邊的合作伙伴和生態(tài)圈都能做好。

有一些產(chǎn)品部門針對深度學習有自己的框架，例如收購的Nervana，本身就有的框架，是排名靠前的框架。在英特爾這些人才很多，包括別的公司不具備的公司，可以設計不同的硬件?？梢栽赑C加速，可以在Soc上加速，可以在多核的處理器上加速。

新浪科技：如何評價人工智能芯片市場？

宋繼強：人工智能目前是屬于嬰兒期，是英特爾的普遍認知，未來10到20年都是產(chǎn)業(yè)向上發(fā)展的，現(xiàn)在判斷什么是最后的芯片方案為時過早。芯片需要靠應用去確定，在應用落實前無法判斷什么是最終的芯片方案。

目前人工智能熱在于深度學習在學術(shù)界的突破產(chǎn)生的。深度學習在學術(shù)界使用的GPU方案去做，當算法都迭代完畢，主要看誰的芯片最厲害的時候。但是無法判斷未來演進方向，包括一些指標仍然在不斷引進。這個指標里面，離誰是最后的贏家，還有一段距離。

新浪科技：未來最大的機會在哪里？

宋繼強：機會很多，特別是硬件的加速，還有內(nèi)存、通訊，通訊這一塊非常有機會，除了視覺，還有其他的融合，還有通訊技術(shù)的設施，才能構(gòu)建完整的無人駕駛產(chǎn)業(yè)化體系，要不然提的一個一個獨立的無人駕駛的產(chǎn)品，不能形成產(chǎn)業(yè)，英特爾要促進規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)。英特爾看的視角是不一樣的，人工智能定義本身就很模糊，人工智能受牽扯的市場很大。比如金融領(lǐng)域，華爾街也做量化投資、反洗錢，這些有沒有算到里面，這都是問題。

關(guān)于3D面部捕捉技術(shù)

新浪科技：英特爾的3D人臉面部表情捕捉技術(shù)，和《阿凡達》的特效有何不同？

宋繼強：這個實際上是比較大的不同，應該像原來那些特效做的時候，首先是需要演員在臉上做標記點，需要多個攝像機同時拍，通過攝像機定標，同時去處理反算出臉上點的三維坐標，比較精細追蹤一個人臉上網(wǎng)格的位置，從而建三維模型形成網(wǎng)絡模型。后期通過三維模型，可以將演員的臉替換。這個工作室的技術(shù)需要特殊的設備，需要大計算量去支撐。咱們做的這個利用普通的二維攝像頭去拍，一張圖片中就可以提取出臉的三維模型，準確度很高。這個意義在于大量減少需要計算成本、硬件成本，對于數(shù)據(jù)來講需要圖片，應用就很廣了，凡是能提供圖片作為數(shù)據(jù)輸入源的應用，就可以使用。如果要使用這種技術(shù)，在虛擬現(xiàn)實場景里面創(chuàng)建人的三維的化身，只需提供照片即可。第二，可以在PC上做，很多人都可以自己去使用，甚至一些獨立的程序開發(fā)者可以做。英特爾可以做成開發(fā)包，供大家在PC上去應用的技術(shù)。主要特點就是不需要復雜設備和復雜算法;第二呈現(xiàn)三維模型，不僅不僅是二維上面做一個圖片之間的映射。