集邦咨询说明师姚嘉洋向21世纪经济报道记者说明道:在数据中心或是云营业上,IntEl的处置赏罚器营业不会轻易受到摇动,这在Intel的DCG(数据中心营业)营收示意上可以看出眉目。但在AI运算加速芯片上,Intel如故谋面临如GPU、FPGA业者(如NVIDIA与XILINX)的强力竞争,在这方面,Intel能否有措施维持自身的AI运算加速芯片的竞争优势,还需要看后续的情形。

  AI平台期:“弱AI不弱,强AI不强”

  目前,英特尔已经在多个行业规模举行AI应用执行。好比,英特尔与南京经济技术开拓区以及多家生态相助同伴打造的南京“未来科技智慧中心”,通过共建5G+智慧园区,培育创新生态;在工业互联网规模,英特尔大连工厂需要实时、准确地对晶圆举行检测,从而担保产物的良率,通过基于英特尔的人工智能软硬件技术,与纯人工检测方式对比,检测遵从晋升了100倍。另外,英特尔的芯片也应用到口岸与船舶、机场、铁路与车辆、车队打点、门路基本设施等规模中。

  可是在AI落地历程中,还存在不少的问题,英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇汇报21世纪经济报道记者:在垂直行业包罗像零售行业、工业制造,尚有智能交通、医疗等等,我们看到各个行业所面临的问题纷歧样,它需要用人工智能差异的算法去解决特定的问题,也就是各个行业碎片化很是的明显。这就要求我们在开拓人工智能的时候,需要针对差异的行业有定制化的开拓,这就增进了人工智能应用开拓的一些成本,怎样降低成本是我们现在看到的各个行业面临的一个重要问题。

  其它一个落地的难点是在于数据,目前我们拥有较量多的数据往往都是基于像人、物在交通规模网络到的数据,像Imagenet上,我们采集到快要四千多万张人和物的一些照片。可是在一些特定的行业,采集可能处置赏罚的数据往往是定制化的。这就是要求我们在一个有限数据集的情形下,可以或许快速天生一些新的合用于某些特定规模、特定应用的一些新的模子。

  总结来看,如何在行使AI功效时降低成本,同时用少量数据模子来获得实习功效,是实践中的难题。解决这些问题,需要AI技术应用的升级。

  从AI的整体发展来看,在宋继强以为,深度学习从发展的曲线来看,现在确实进入了平台期。这意味着AI也随之进入平台期。

  宋继强剖析道:“人工智能在弱人工智能这个规模是不弱的,当你把人工智能应用规模收窄,可以找到要领把这件事情做好。可是如果想让它做到通用,就是学界可能是产业界通常以为的能人工智能,这一手段是不强的,由于它的跨规模迁徙手段还没有那么强,而且去反抗一些数据的进攻也没有那么强。在整个学术界可能产业界现在的发展趋势来看,人工智能正在由2.0阶段向3.0阶段迁徙,2.0阶段是基于数据驱动的,通过大量可标注的数据实习出深度学习的模子,来辅佐我们完成一些详细规模的使命。”

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