英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)介紹未來主攻研究方向

12月13日，在英特爾中國研究院2018年媒體開放日上，英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)介紹了研究院取得的最新研究成果及未來主攻研究的方向。

宋繼強(qiáng)表示，“經(jīng)過多年發(fā)展，我們已經(jīng)從一個(gè)單純的項(xiàng)目研發(fā)中心蛻變成英特爾全球科研布局的關(guān)鍵一環(huán)，取得了一系列令人矚目、激動(dòng)人心的技術(shù)突破。我們將進(jìn)一步發(fā)揮英特爾的端到端優(yōu)勢(shì)，以數(shù)據(jù)為中心，將人工智能算法、自主系統(tǒng)平臺(tái)、智能基礎(chǔ)設(shè)施作為主攻方向，為產(chǎn)業(yè)提供源源不斷的創(chuàng)造力，創(chuàng)造突破性的產(chǎn)業(yè)價(jià)值”。

英特爾研究院是英特爾公司的“科技創(chuàng)新引擎”，英特爾中國研究院定位于世界一流的工業(yè)研究院，不僅著眼未來革命性的科技研究，還承載著將研究成果轉(zhuǎn)化至全球創(chuàng)新產(chǎn)品的使命。

目前英特爾中國研究院擁有機(jī)器人創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室、認(rèn)知計(jì)算實(shí)驗(yàn)室、智能駕駛實(shí)驗(yàn)室、通訊架構(gòu)實(shí)驗(yàn)室和新技術(shù)中心等五大研究團(tuán)隊(duì)，在人工智能、自動(dòng)駕駛、5G、服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域取得了豐碩成果。

現(xiàn)場還展示了英特爾中國研究院的多項(xiàng)創(chuàng)新研究成果，包括自適應(yīng)機(jī)器人交互、機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、人臉屬性識(shí)別、基于毫米波雷達(dá)技術(shù)的手勢(shì)識(shí)別、智能交通路口、受真實(shí)場景啟發(fā)的異常情況仿真及驗(yàn)證、基于OpenVINO的物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)在HERO平臺(tái)上的部署實(shí)現(xiàn)等。

以下為宋繼強(qiáng)演講摘錄(TechWeb稍做整理)：

今天給大家分享的報(bào)告題目是“突破計(jì)算創(chuàng)新，共贏數(shù)據(jù)未來”。這里有幾個(gè)關(guān)鍵詞，“計(jì)算、數(shù)據(jù)、未來”。大家知道，英特爾已經(jīng)成功的從一個(gè)以PC為中心的公司發(fā)展成以數(shù)據(jù)為中心的公司。這個(gè)成功的轉(zhuǎn)型意味著其實(shí)給我們的創(chuàng)新指出了一個(gè)新的方向。以前我們?cè)谧龊芏鄶?shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算工作的時(shí)候，是在把這些數(shù)據(jù)給編程或者改造成適合讓計(jì)算機(jī)操作處理的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在不是，現(xiàn)在我們各種各樣的計(jì)算、傳輸、存儲(chǔ)都要按照數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，我們開始讓計(jì)算為數(shù)據(jù)服務(wù)。這就叫以數(shù)據(jù)為中心。

數(shù)據(jù)大量的出現(xiàn)、大量的可用、大量的可以被處理，給我們帶來了巨大的變化。這一張是講對(duì)未來的預(yù)測(cè)，500億臺(tái)設(shè)備互聯(lián)設(shè)備，有這么多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。背后的意義是什么，實(shí)實(shí)在在給我們帶到數(shù)字化的生活。不知道大家有沒有聽說過一本書《數(shù)字化生存》，是1996年MIT的教授Negroponte寫了一本書，那時(shí)候是對(duì)未來的暢想，現(xiàn)在可以看到很多20年前書里寫的已經(jīng)變成了現(xiàn)實(shí)。我們已經(jīng)成功數(shù)字化我們的購物、出行、社交、娛樂甚至是吃飯，都可以數(shù)字化。而中國我們非常強(qiáng)大的電子商務(wù)、移動(dòng)支付、社交網(wǎng)絡(luò)更是讓我們有了大量的可以被挖掘和使用的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是人產(chǎn)生的，人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)仍然只是其中一小部分，我們看到大量的來自于物和各種各樣的終端設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施，路上跑的車。這些新出現(xiàn)的數(shù)據(jù)有非常多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有很多是噪音數(shù)據(jù)，靠人已經(jīng)是很難處理這么大量的數(shù)據(jù)和這么繁瑣的工作。事實(shí)是恰到好處的事實(shí)是出現(xiàn)了人工智能技術(shù)，人工智能技術(shù)可以幫我們快速提升對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。同時(shí)我們也需要更強(qiáng)、更好的一些計(jì)算力，來幫我們?nèi)ネ瓿蛇@件事情。

我們來看一下，在整個(gè)計(jì)算發(fā)展的過程當(dāng)中，數(shù)據(jù)的發(fā)展變化跟計(jì)算的演變是什么樣的關(guān)系。這是最早的計(jì)算，這里不光是大型機(jī)，在這之前有大型機(jī)和小型機(jī)。在那個(gè)時(shí)代最開始我們數(shù)據(jù)的輸入方式在紙帶上打孔，用啞終端，啞終端就是鍵盤，沒有鼠標(biāo)，后來又了鼠標(biāo)，但是沒有圖形顯示，沒有聲音顯示，只能處理一些文字，他們可以很好的去解決特別計(jì)算，還有特定的一些行業(yè)，比如說財(cái)務(wù)，來提高生產(chǎn)效率。但是覆蓋不了很多的方面，很多人可能都沒有聽說過大型機(jī)、小型機(jī)這樣的東西，除了計(jì)算機(jī)專業(yè)的人。后來到了PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們有了便宜的計(jì)算機(jī)可以上互聯(lián)網(wǎng)，這時(shí)候還是在家里固定的計(jì)算機(jī)，已經(jīng)可以把很多日常的一些軟件裝上去，可以打打游戲，同時(shí)也有了多媒體，有了多媒體數(shù)據(jù)，意味著有的圖像、視頻聲音，可以開遠(yuǎn)程視頻會(huì)議，到了有移動(dòng)筆記本的時(shí)候還可以到咖啡館里辦公，這些都在改變我們的生活方式。那個(gè)時(shí)代我們稱為生活方式計(jì)算，靠PC、互聯(lián)網(wǎng)、多媒體改變了我們很多生活方式。

再往前發(fā)展一步，智能手機(jī)和整個(gè)3G、4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶來的改變。手機(jī)上有很多的傳感器，還有位置的定位服務(wù)，這一下讓設(shè)備開始知道使用它的人處于何時(shí)何地，旁邊可能有些什么，在做什么動(dòng)作，就有了場景的概念。我們看很多的設(shè)備都在說應(yīng)用場景，做場景計(jì)算。再往前發(fā)展是我們現(xiàn)在所處的時(shí)代，傳感器越來越多，各種數(shù)據(jù)大量出現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)是需要人工智能來處理，我們實(shí)實(shí)在在進(jìn)入智能的計(jì)算時(shí)代。因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)并不是圍繞著人，而是圍繞著物，甚至是我們周圍的環(huán)境。

英特爾研究院過去十年重要成果

整個(gè)計(jì)算的發(fā)展過程當(dāng)中，英特爾研究院我們定位是工業(yè)研究院，我們的技術(shù)是要用在實(shí)際的產(chǎn)業(yè)里面，在過去的十年當(dāng)中，我們也非常緊扣計(jì)算為產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出很有意思的貢獻(xiàn)，有很多是轉(zhuǎn)化到我們公司內(nèi)部。舉幾個(gè)例子，在外部大家看得到的成果。2008年大家開始使用智能手機(jī)，智能手機(jī)上可以播放視頻，可以有好多圖片，那個(gè)屏幕太小，當(dāng)你走到一個(gè)環(huán)境里面有電視機(jī)、大屏幕的時(shí)候、投影的時(shí)候，就想能不能用這個(gè)，這是很直觀的需求。那時(shí)候你沒有辦法，不能拿一根線連，我們做了什么，英特爾中國研究院做了這樣的原型，第一個(gè)Wireless Display的原型，包含了通訊結(jié)構(gòu)，一些協(xié)議，包含了一些延時(shí)怎么控制的一些技術(shù)，這些技術(shù)被英特爾的產(chǎn)品部門接受，看到這樣是可以工作的，2011年就開始了Wireless 1.0的標(biāo)準(zhǔn)，之后就成為產(chǎn)業(yè)都在用的一種方式，一直到現(xiàn)在都內(nèi)含了無線播放的功能。另外一個(gè)方向，假如電腦PC和設(shè)備上有這么大量高清的視頻，怎么互相傳來傳去，無線還是比較慢，有線也不夠快，而且有不同種類的接口，我們做了第一個(gè)原型是Light Peak，光峰，其實(shí)是在用光線技術(shù)去加工，所以第一個(gè)10GBS的參數(shù)，當(dāng)時(shí)是在2010年做的，后來這個(gè)原型發(fā)展成了現(xiàn)在的THUNDERBOLT，雷電，現(xiàn)在已經(jīng)到3.0階段了，最初就是被蘋果拿走的。CRAN，可能做通訊的很多專家了解，來解決什么問題呢?當(dāng)我們手機(jī)用的非常多的時(shí)候需要很多的基站，建基站的時(shí)候，如果照原來建基站的方式每個(gè)用固定的專用設(shè)備做基站的話，會(huì)發(fā)現(xiàn)這時(shí)候很難去做動(dòng)態(tài)的資源調(diào)制，基站是一堆專用硬件堆在那兒，當(dāng)它很閑的時(shí)候，晚上沒人的時(shí)候，還是一堆東西在那兒，讓給別人用。CRAN(Cloud Radio Access Network) ，云接入網(wǎng)的核心概念，就是用不大的一朵小云，去支持好多個(gè)基站，把基站一些接入網(wǎng)的信號(hào)處理的功能在云上運(yùn)作，這樣就很好的做動(dòng)態(tài)資源調(diào)整。我做部署的時(shí)候，本身基站的成本也變低了，增加了一個(gè)基站也不是一個(gè)很大的問題。這個(gè)技術(shù)往后發(fā)展成為了英特爾在4G、5G支持很多運(yùn)營商去建云基站的重要因素，我們叫FlexRAN，2013年的時(shí)候我們跟中國移動(dòng)的研究院一起在IBM展示這個(gè)原型。還有我們有智能硬件方面的創(chuàng)新，我們的創(chuàng)客運(yùn)動(dòng)在2014、2015、2016風(fēng)起云涌，那時(shí)候我們給出最小的全功能的集成的計(jì)算機(jī)。在計(jì)算機(jī)模塊里有無線通訊、有計(jì)算、有存儲(chǔ)，還有I/O，是System on Module，我們?cè)?014年CES發(fā)布出來變成一個(gè)主流產(chǎn)品Edison。還有人工智能技術(shù)，這是我們英特爾研究院長期的研究形象，在最新的深度學(xué)習(xí)熱門的這段時(shí)間里，我們也是在這方面有很好的工作，不光是在學(xué)術(shù)界有很多的產(chǎn)出，獲得了比賽的前幾名，同時(shí)也給我們的產(chǎn)品部門提供了很好的技術(shù)輸出。舉兩個(gè)例子，一是人臉的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，表情識(shí)別，我們進(jìn)入了RealSense，攝像頭的SPK。還有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的裁減、壓縮、一體機(jī)優(yōu)化的方式，進(jìn)入到前端的視覺加速芯片里的Movidius，因?yàn)槲覀兗认胗玫缴疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好處，又想在前端資源低功耗的地方部署，怎么辦呢，我們就要對(duì)大的模型進(jìn)行稀疏化的裁減和優(yōu)化，同時(shí)我們要精度，進(jìn)行低比對(duì)的量化，這是一整套的工作，在學(xué)術(shù)界受到很多的應(yīng)用。這是我們?cè)谶^去十年在外面可以看到的一些技術(shù)的輸出。

手機(jī)后 下一代可能不再有單一主流設(shè)備類別

繼續(xù)往前看，后面會(huì)怎么樣?貝爾定律是大家可能聽說過的關(guān)于計(jì)算機(jī)發(fā)展的類別演進(jìn)的定律，從70年代開始就有。它講每隔差不多十年，主流計(jì)算機(jī)的設(shè)備類型會(huì)體積上至少縮小10倍，用戶量和使用規(guī)模增大至少10倍。特別是從工作站到PC，PC到手機(jī)，假如說我們把smart iPhone的崛起放在2018年，以iPhone獲得成功為一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的話，現(xiàn)在是2018年，我們有沒有看到某一個(gè)設(shè)備類型能夠成為新一代的設(shè)備類型，好像還沒有。會(huì)是VR的頭盔嗎，會(huì)是AR的眼鏡嗎，還是手機(jī)的變形分拆版，還是無人駕駛車，還是智能家居，不知道，看起來并不像。為什么?因?yàn)槿绻胍纬梢粋€(gè)生態(tài)，首先要有一個(gè)非常清晰的產(chǎn)品形態(tài)，這個(gè)產(chǎn)品形態(tài)上要能夠承載好多種不同的應(yīng)用，從而形成一個(gè)平臺(tái)，像智能手機(jī)顯然是、PC顯然是，從一個(gè)產(chǎn)品變成一個(gè)平臺(tái)，最后構(gòu)建了一個(gè)完整的生態(tài)。現(xiàn)在很多的創(chuàng)新設(shè)備，你會(huì)發(fā)現(xiàn)形不成非常大的平臺(tái)，無人駕駛車有可能，現(xiàn)在還沒有顯現(xiàn)出真實(shí)的能力，有沒有發(fā)現(xiàn)有很多設(shè)備有這個(gè)潛力，都有可能成為某一種新興應(yīng)用的平臺(tái)。這是因?yàn)楝F(xiàn)在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)已經(jīng)到了可能一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，計(jì)算可以很小，很低功耗的去產(chǎn)生，通訊也可以，存儲(chǔ)也可以，傳感也可以，意味著這樣集成的模塊可以藏到很多東西里，可以藏到桌子里、茶杯里、你家的墻里、臺(tái)燈里，都有可能。那么也就意味著未來可能不是一種計(jì)算設(shè)備，而是有好多種設(shè)備共同為我們未來的生活提供智能化的服務(wù)。

如果這么多種設(shè)備，我們想怎么對(duì)它們的數(shù)據(jù)流動(dòng)來支持它的計(jì)算和傳輸呢?數(shù)據(jù)類型可能是多種多樣的，設(shè)備的部署和使用形式是多種多樣的，我們發(fā)現(xiàn)他們對(duì)數(shù)據(jù)使用的生命周期里面一些重要的步驟是差不多的，是類似的。首先要對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)能夠感知和理解，這是最基本的。然后要把這個(gè)數(shù)據(jù)或者處理的數(shù)據(jù)傳給別的設(shè)備，傳給邊緣和云端，也要從別的設(shè)備拿出去過來給我自己做一些融合，這樣才能做更好的做分析和增值，為設(shè)備提供更好的服務(wù)做好準(zhǔn)備。而且這一塊非常重要，因?yàn)楹芸赡苓@個(gè)設(shè)備在當(dāng)前這一刻就拿到這些數(shù)據(jù)并不完整，或者本身就有一些局限性，我們需要加入知識(shí)，加入人制定一些規(guī)則，加入一些策略，然后再加上一些可能對(duì)過去數(shù)據(jù)的一些統(tǒng)計(jì)，綜合起來去洞察現(xiàn)在這個(gè)數(shù)據(jù)的表象下面蘊(yùn)藏的真正價(jià)值給挖掘出來。這幾個(gè)步驟是我們對(duì)數(shù)據(jù)未來可能給我們帶來計(jì)算要求的一個(gè)認(rèn)知。

舉個(gè)簡單的例子，無人駕駛是一個(gè)非常典型的例子。首先這個(gè)車本身是一個(gè)完整的自主的智能設(shè)備，通過感知做了決策，又去執(zhí)行，能夠去開車，轉(zhuǎn)彎。但是又不是說萬能的，有很多信息也是收不到，有它識(shí)別不好的情況。當(dāng)有網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，當(dāng)可以跟其他的車，跟基礎(chǔ)設(shè)施通訊的時(shí)候，可以進(jìn)一步的增強(qiáng)它駕駛的安全性，駕駛的效率都可以提升。邊緣的計(jì)算，云的計(jì)算都對(duì)他有幫助。再進(jìn)一步講，我們希望車能夠處理各種各樣的極端情況，不會(huì)出交通事故，我們需要每個(gè)車把它可能碰到的事故送到云端，去做訓(xùn)練，這時(shí)候下發(fā)到各個(gè)車，讓所有的車都具備這樣的能力。這是一個(gè)完整的循環(huán)，我們覺得非常重要。

如果把計(jì)算拆分，會(huì)看到感知階段都是視覺數(shù)據(jù)，3D的雷達(dá)數(shù)據(jù)需要并行計(jì)算，在決策階段已經(jīng)是語義信息，把知識(shí)、規(guī)則、法規(guī)策略結(jié)合進(jìn)來考慮是串行計(jì)算，有可能是多線程。行動(dòng)，我要去剎車的時(shí)候立刻就得剎，我要過一個(gè)路口轉(zhuǎn)彎的時(shí)候立刻就得轉(zhuǎn)，要不然就錯(cuò)了，這叫實(shí)時(shí)計(jì)算，這三種計(jì)算的支持要同時(shí)做。所以我們需要異構(gòu)計(jì)算來支持，光有異構(gòu)計(jì)算還不夠，因?yàn)槲覀冋鎸?shí)世界的狀態(tài)對(duì)人來講也是未知和已知，你在北京什么都知道，把你放到以色列你又什么都不知道了，所以必須要有學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，感知的時(shí)候要考慮概率，在做一些行動(dòng)的時(shí)候要觀察行動(dòng)的真實(shí)的反饋，對(duì)預(yù)期做比較，預(yù)期和反饋?zhàn)霰容^，最后調(diào)整決策。這是一個(gè)完整的方式。

整合AI、無線和異構(gòu)計(jì)算

所以對(duì)于英特爾中國研究院來講，在英特爾整個(gè)端到端的戰(zhàn)略里面，我們是做前面設(shè)備到邊緣這一段，主要是通過三樣?xùn)|西，智能算法、無線技術(shù)、異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)，來去提供整合的技術(shù)的方案去賦能，讓自主系統(tǒng)它們能夠做得更好。我們的研究目標(biāo)是要有突破性的產(chǎn)業(yè)價(jià)值，什么是突破性的?比如我可以給自動(dòng)駕駛這個(gè)領(lǐng)域提供前所未有的邊緣的智能，這是一種。也可以把更高級(jí)的認(rèn)知和學(xué)習(xí)能力賦予智能家居或者機(jī)器人，這都是突破性的。到具體的地方，這是軟件算法層面的，這是硬件平臺(tái)層面的，這是集成性能層面的，我們有幾個(gè)主要的目標(biāo)在做。分成門類的話，水平方向上我們有人工智能和5G作為橫向的技術(shù)支撐，應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域都可以。縱向上我們把智能駕駛和機(jī)器人作為長期需要研究的主賽道，去當(dāng)做應(yīng)用的場景做科研，這里面具體的我們下面有四個(gè)技術(shù)報(bào)告會(huì)說。這兩個(gè)技術(shù)生態(tài)和學(xué)術(shù)社區(qū)非常重要，我們是開放式創(chuàng)新，我們要把大家的智慧集成起來。

舉兩個(gè)簡單的例子，這是剛剛李克強(qiáng)教授和王教授也提到我們成立關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車大學(xué)合作研究中心，對(duì)于這件很困難的事情不是英特爾一家在做這件事情，我們把很多學(xué)術(shù)成果給它集合起來，大家一起來做，安全是最重要的，我們做任何無人駕駛自動(dòng)駕駛這方面的研究，最后是為了安全的把人從A處送到B處。開放數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)測(cè)試，包括人和車的界面，包括車和外面的人，車和車內(nèi)的，與人已經(jīng)在車內(nèi)由司機(jī)變成了乘客，也有人機(jī)界面上的變化。還有先進(jìn)的算法架構(gòu)，這些都是跟車本身是有關(guān)的。而這一塊是跟環(huán)境有關(guān)，假如說這個(gè)車還有環(huán)境做支持，我們可以怎么樣提升它運(yùn)輸?shù)男屎桶踩?/p>

機(jī)器人方面，我們給出了硬件的平臺(tái)，硬件平臺(tái)之上需要我們合作伙伴，我們需要有做系統(tǒng)整合的平臺(tái)級(jí)合作伙伴，因?yàn)槲覀儾蛔鰴C(jī)器人，我們需要有機(jī)器人的集成商把它用起來，要有應(yīng)用級(jí)合作伙伴，對(duì)于一些領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用，比如應(yīng)用在客服、送餐、導(dǎo)購，都應(yīng)用起來，生態(tài)級(jí)的就是一些新的材料、新的設(shè)備我們希望去加進(jìn)來考慮。

大家看到我們?cè)诤脦讉€(gè)領(lǐng)域都在做科研，并且我們不光在中國做廣泛而深入的一些合作科研，同時(shí)在這些不同的領(lǐng)域也跟世界各地的一些學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)在做研究，這樣保證我們做東西始終能夠走在科研的前列。

最后跟大家說一下，像我們剛才唱的歌一樣未來是一片光明，我們剛好在非常好的時(shí)代，這幾項(xiàng)技術(shù)都讓我們把以前很多在未來科幻小說里看到的事情變成現(xiàn)實(shí)。跨學(xué)科的合作，人才的交叉合作思維碰撞，一定可以產(chǎn)生出一加一大于二的效果。希望大家來持續(xù)關(guān)注英特爾完整的科研戰(zhàn)略和我們的產(chǎn)品布局。謝謝大家!