老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能怎么落地和人工智能怎么落地实现的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能怎么落地以及人工智能怎么落地实现的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 大数据时代趋势下的人工智能该如何落地？
2. 如何才能引导人工智能由技术到落地？
3. AI产品落地过程中有哪些痛点需求
4. 英特尔重金押宝人工智能，中国市场如何落地？

大数据时代趋势下的人工智能该如何落地？

谢邀，现在很多人分不清楚大数据分析和人工智能到底有什么区别，总是混在一起说。

其实两个东西有共通性也有很大的差别。

首先大数据分析侧重点是在数据上，数据越多越好，而计算的函数一般都不复杂，大部分的计算都是在进行数据的统计和归纳。

而人工智能也需要很多的数据，但是人工智能的侧重点是调用数据的函数，也就是算法。

优秀的算法让调取数据的方式更加合理和“理智”，也就实现了我们眼中的“智能”。

那么大数据在人工智能里面的使用就比较明确了，更多的是为了算法服务，没有数据，算法再好也没有办法进行处理，而大量的数据堆砌更不是人工智能。

而当下无疑处于大数据时代，至于人工智能，只能说还是在路上。

大量的数据收集一定对人工智能的使用和开发是有用的，但是大数据分析绝对不等于人工智能。

而人工智能的实现无疑也是一个大数据的运用过程。

简单来说，人工智能需要很多的测试，算法需要不断的完善。

或者说只要是程序都是需要大量的测试才会更加完善。

如何才能引导人工智能由技术到落地？

谢谢邀请，在5月16日第二届世界智能大会上的大会采访过程中，英特尔中国研究院院长宋继强向至顶网记者详细介绍了英特尔是如何引导人工智能由技术突破到产业落地的。

英特尔中国研究院院长宋继强

从技术突破到产业落地——人工智能发展新趋势

在人工智能领域英特尔一直处于行业领导者的地位，也曾连续两年参加世界智能大会。今年世界智能大会以“智能时代：新进展、新趋势、新举措”为主题。因此，宋继强院长首先就如何看待人工智能产业发展的新趋势向我们进行了介绍：

比较明显的趋势是原来很多企业都在尝试一些新的算法和技术点，如今我们把这些技术应用到各个行业里去解决具体和实际的问题。从技术的突破，转成产业的落地，并且实实在在的转到业务收入上面来。

对于芯片领域来讲，前两年很多学术界在用各种各样的方法，去试算法，用GPU、FPGA，用英特尔的多核处理器。从去年的下半年到今年，越来越多的公司，包括很多的国内公司已经在做自己的行业专用芯片。而这个专用芯片通常更多的是用ASIC方式来制作定制化芯片。

例如现在阿里巴巴采用专用芯片来满足应用领域的功耗的要求、延迟的要求、成本和价格的要求。谷歌使用TPU架构，也就是ASIC架构，满足很严格的低延迟要求，用户远程请求过来以后，确定的时间内给他反馈。微软也有类似的需求，但是它上面使用的应用种类比谷歌丰富，所以它用的是FPGA硬件加速的方案。

所以会看到在服务器端，通过通用的多核处理器，支持多种数据分析和机器学习任务。在云端的云服务里，使用FPGA做实时的响应支持，为很多机器学习、人工智能加速。ASIC方案有NNP神经网络计算的加速器，这都是在服务器端的。

具体到一些应用场景里，像智能摄像头、无人机，以及家里用的智能设备。这些设备都会具备一些语音功能、图像识别功能，并对功耗和尺寸、价格都有很高要求。这些设备就更需要有定制化的芯片支持，包括无人驾驶车。

从这些例子就可以看到，在不同的应用领域和不同的位置，前端、数据中心，甚至边缘计算，都需要有不同种类的芯片支持，而不是一种，一种是解决不了所有问题的，所以英特尔有一个比较广泛的产品线去支持不同种类的业务落地。

现在的趋势很明显，就是利用现在多种芯片架构，以合适的组合来去支持不同应用领域的要求，这个要求主要体现在性能上、功耗上、价格上、尺寸上，这都是部署阶段的要求。我们管这种叫异构，通过一个通用的CPU，加上不同种类的其他的硬件架构加速，来去快速适应行业的要求，这是一个近期比较明确的趋势。

新技术、新算法对计算能力的挑战

看清趋势，才可以更好的引领新技术的落地。深度学习、大数据分析这些新技术、新算法又会为哪些行业产生新的变革？作为当前首屈一指的计算芯片厂商，英特尔在智能制造、大数据分析以及目前正在兴起的语音、图像识别、人脸识别等具体应用中，又该如何应对这些计算能力挑战？宋院长继续就这些问题为我们进行了解答。

首先在智能制造领域，就是要把原来是按照固定大批量生产的流水线，能够改造成适应客户需求的生产。客户的订单可能是多样的，而且是小批量的。最终是到千人千面，每个人都有定制的想法。这个实际上是要求整个生产的环节流程首先是自己能柔性制造，就是自己去组织这个流程，而不是以前固定好了这个流水线。

在智能制造里英特尔可以帮助用户做到的是：提供前端所需要的灵活、自主移动设备的感知部分，感知部分有深度摄像头，可以帮助做快速感知，还有Movidius这样的芯片，帮助做人工智能、视觉识别、物体识别的计算加速，而且是低功耗的。同时，也有通讯网络的支持，帮它快速连接到边缘服务器上，边缘服务器上可以有FPGA这样的硬件加速，帮它做特定任务的加速，因为各个工厂里可能需要加速的东西并不完全一样，没有办法用ASIC的方式去做，但是FPGA就是一个很好的选择。

在数据挖掘比较好的例子，一个是零售行业，一个是金融，这两个领域的数据产生量非常大。

金融领域一直是英特尔比较看重的，而且这里面的数据量非常大，机器学习、数据挖掘的算法都可以很好的应用。这些算法通常来讲，我们通过像至强可扩展处理器，可以很灵活地帮助他们做加速，训练的时候也可以用多核处理器的方式训练，也可以用英特尔的FPGA帮助做特殊的加速模块训练。

零售和人脸识别是比较相关的。人脸识别是一个具体的技术，但是它可以用在很多场景里，刚才讲到的安防或者是做门禁，这是一种。在零售领域，特别是智能零售领域也需要对人的身份进行判断。所以就是人脸识别会用在这些领域里，而且都要求能有比较快速的、性价比高的方案。这个时候，ASIC这种方案，像Movidius的方案是非常好的选择，可以放在智能摄像头里，很快帮它达成监测和识别的能力。

如何把人工智能由技术转变为工具和产品

从技术转换为可以应用的工具或产品，需要经过一段漫长而艰苦的研发历程。其中有很大一部分，是在进行软硬件的磨合，从而挖掘出芯片的最大潜力。在这方面，英特尔是否可以协助厂商，将人工智能从技术更快的转化成为可以使用的产品呢？宋院长继续向我们进行了解答：

英特尔实际上也在做超越纯技术点之外的一些工作，帮助建立起一些软件、硬件的工具，甚至是一些评价的体系，来去把这个产品推到一个产业。比如现在英特尔正在根据无人车这个产品推广一套安全机制，来分析和判断无人驾驶车辆的采集信息，从而对异常情况进行正确的判断。

也就是说，英特尔除了在提供一些软件工具之外，还在推动整个评价体系的建立，从而帮助建立一个新的行业。从一个技术到最后整个行业的蓬勃发展，其实里面还有很多超越技术本身的事情英特尔也会向用户提供更加广泛的支持，协助用户制定出大家一致认同的规范。

人工智能发展前景展望

人工智能未来是会取代人类的工作，还是会更好的服务于人类的工作？这是一个老问题，但也是在每次人工智能技术进步下的新问题，人工智能的未来发展前景如何，宋继强向我们进行了展望：

人工智能现在还是初级阶段。行业比较公认的是它的终极目标是希望让一个系统或者说一个算法、一个程序能够按人的智能的方式去完成一个任务，尤其是这种交互的任务。那么它就至少有感知、认知和决策三个阶段的处理能力。

现在人工智能在走前面的第一步，通过深度学习的方法，把视觉的信号、声音的信号基本上都能够比较准确的反映到计算机系统里。第二步现在正在努力去克服，这一部分最大的困难是它有很多歧义，同时还有一些不确定性。

现在英特尔做的两个前瞻性的研究，一个是神经拟态的芯片，这跟现在直接对某些具体算法加速的芯片是不一样的。具体算法加速是为了已经有的算法做硬件的加速，比如刚才讲的ASIC、FPGA，都是这种类型的。但是神经拟态芯片是面向未来的，它的结构就像人脑一样，由多个神经元构成，神经元之间的互相连接，有多种学习方法可以共存在一个芯片里边。不同的芯片的部分可以负责不同的任务，多任务可以同时学习，还可以互相影响，用一些不同的学习方式，自己学习，互相之间产生关联。这是本身在硬件层级就有一个新的架构去支持。

同时在算法层面，英特尔也继续增加对概率计算的投资，提升处理不确定性事件的能力。这种能力一旦具有了，对于一个计算系统更好地处理现实世界中各种复杂的情况就更有帮助了。

所以我们认为，下一步要解决对于环境各种场景的理解，并且加入自学习的能力，加入对不确定性的处理能力。加入这部分以后，我们可以想像，计算系统不管是用在哪个领域，对人会更有帮助了，可以实实在在的解决一些更有挑战性的问题。

希望这些资料可以为您提供帮助

来自科技行者团队老董

AI产品落地过程中有哪些痛点需求

在产品落地过程中，常见的痛点需求包括：数据收集和清洗困难、模型训练时间长、算法不稳定、模型解释性不足、数据隐私和安全问题、技术人才缺乏、用户接受度低、成本高昂、法律和道德问题等。

这些痛点需求需要通过合理的解决方案和策略来克服，以确保AI产品能够顺利落地并取得良好的效果。

英特尔重金押宝人工智能，中国市场如何落地？

科技行者发自英特尔中国研究院办公室。

回望过去一年，英特尔几乎全心投入AI建设，整合Nervana，成立人工智能产品事业部(AIPG)，扩张收购与投资布局，AI领域的举动，逻辑主线越发清晰。那么，在中国如何推动AI，英特尔其实也给出了答案。第一，英特尔为实体经济站台。十九大提出互联网、大数据与人工智能深入融合，如何释放AI价值，其在AI领域的战略集中在三方面：创新技术、广泛合作、推动应用。具体表现：正携手百度、科大讯飞、京东、美团、海康威视、中国电信等各路厂商，积极探索人工智能在到医疗、交通、安防、工业、互联网和通信领域的应用部署，为实体经济发展提供不竭动力。第二，做中国高价值合作伙伴。“AIONIA”是英特尔AI战略的核心思想，即希望英特尔AI架构为各行各业提供帮助，降低AI使用的门槛。实际上，对于英特尔而言，AI潜力和价值，恰恰体现在它能够与其他行业应用实现有效的结合，即通过行业应用释放AI潜力。独乐乐不如总乐乐。同样是合作，但英特尔却擅长用“英特尔方式”实践着，不单是为行业用户提供解决方案，还与合作伙伴一起玩。通过技术的力量，让AI易于实践，降低各行各业使用AI门槛。分享一个小故事，英特尔在不同场合多次提到的“天池医疗AI大赛”。英特尔与阿里巴巴和零氪科技共同举办了天池医疗AI大赛，以期促进算法创新，用AI加速精准医疗的发展；大赛第一季面向的是医学界公认的难题——早期肺癌的诊断。作为大赛的共同举办方，英特尔提供了可为深度学习提供高效计算支持的至强融核处理器、至强处理器等产品和技术，还有针对机器学习和深度学习的英特尔MathKernelLibrary（MKL）核心算法库及英特尔Python数学库，以及特别为医疗影像分析设计的深度学习框架软件等。据科技行者了解，在这次天池大会上，英特尔为深度学习框架Caffe定制了43个超越开源版本的新功能，来支撑选手的模型创新；同时也为天池软件贡献了35000行框架代码和6000行参考模型代码，为模型训练保驾护航。结果是，各队选手在比赛期间遇到的80%的问题，英特尔事先都有验证过。从体验层面，英特尔也正在尝试。举个例子，3D人脸面部表情捕捉技术，可实现对视频人脸的自动检测与识别，精准重建3D人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附在3D人脸上，重新渲染到MV视频中，从而实现脸部特效。整个过程只需一个二维摄像头，大大简化传统3D建模过程。目前，这项AI技术还运用到音乐作品拍摄中，并开放体验区，让内在英特尔技术，在AI时代，转化为外在精彩体验。

很显然，英特尔对待AI的核心思想是，推动AI普及化、民主化，推动整个市场发展。就像英特尔公司高级首席工程师兼大数据技术全球首席技术官戴金权多次提到，“在英特尔我们专注做的一件事情，就是使人工智能计算进入民主化时代，让各行各业更方便地使用。”

下图为英特尔AIDay上的中国合作伙伴

回到话题，英特尔重金押宝AI，当然少不了芯片。

在今年AIDay上，英特尔就释放了多个重要讯号，试图在明年50岁“知天命”来临之际，在人工智能的时代，改变自己的“人设”。弥补GPU缺乏，转投“神经芯片”研发如果说AI是一场马拉松，此刻重新回到赛道的英特尔，“快马加鞭”之余，还面临着一个无法回避的外界言论话题，对手英伟达。毫无疑问，在PC时代，CPU/GPU曾是一对亲密无间的伙伴，但到了人工智能时代，却出现了“分歧”。“吃瓜”看热闹的背后，你需要知道的一个事实是，在界定两者的关系时，英伟达掌舵黄仁勋曾多次提到，GPU不会替代CPU。虽然老黄在说这话时，一脸傲娇，但他看来，最完美的架构正是在万事皆能的CPU上，加上在某些重大计算挑战上非常有能量的GPU，后者非常擅长图形的计算处理工作和人工智能类型的应用。当然，人工智能包含很多范畴，GPU在深度学习领域尝足了“甜头”，但真正使用还要考虑很多不同的约束条件，功耗、尺寸、价格来选择不同的硬件。尽管英特尔下大手笔，收购FPGA厂商Altera、AI芯片商Nervana，但依然无法解决缺乏GPU的问题。于是，英特尔选择另辟蹊径。仅以芯片角度来看，英特尔的研究好消息一个又一个从实验室传来。似乎是作为一种强力的隔空反击，这次AI大会上，宣布正在研发出代号“Loihi”的自动学习神经芯片。▲代号“Loihi”自动学习神经芯片Loihi得名于夏威夷海底的一座火山，它由128个计算核心构成，每个核心集成1024个人工神经元，整个芯片拥有超过个13万个神经元与1.3亿个突触连接。虽然无法与拥有超800亿个神经元的人脑相比，但是英特尔认为，Loihi代表着未来人工智能芯片的发展方向。其原因在于，Loihi芯片能够像大脑一样通过脉冲或尖峰传递信息，并根据这些信息调节突触强度，能模仿大脑，通过环境中各种反馈信息进行自主学习、下达指令。Loihi芯片提供了非常灵活的片上学习能力，将训练和推理整合至同一块芯片上。通过“异步激活”方式进行计算，使得机器学习更有效率，同时对于计算力的需求更小。该芯片适用于无人机与自动驾驶、红绿灯自适应路面交通状况，用摄像头寻找失踪人口等任务。不过英特尔目前尚未制造出Loihi芯片，但已用FPGA芯片进行了硬件模拟测试。展望未来，英特尔认为人工智能训练需要新型芯片架构。而神经形态计算恰好带来了一种方式，以类似大脑的结构提供超大规模的计算性能。但英特尔并不是第一家使用神经科学指导芯片的公司。此前，IBM已经构建了两代神经形态处理器，称为TrueNorth，同样基于脉冲神经元模式，但TrueNorth包括4096个核心，模拟了一百万个神经元和2.56亿个突触，这个数字在Loihi之上。一个好消息是，与通常用于训练人工智能系统的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。尽管，目前很难说英特尔神经元芯片最终结果如何，但肯定的一点，英特尔已经意识到CPU不是唯一。为了应对英伟达的进攻，英特尔正试图去拥抱其他芯片。截至目前，CPU+FPGA已经显示出深度学习负载上的能力，以及专用神经网络芯片，二者的能耗和性能，都足以成为GPU潜在的挑战者。当然，这还不够。近日，据外媒报道，英特尔还选择与昔日的“老对手”AMD联手，将后者的GPU与它的CPU封装在一起，试图弥补自身GPU缺乏的短板。说到硬件计算力，这还只是英特尔AI布阵图中的一小部分。接下来，我们重新梳理一下英特尔AI的逻辑。瞄准“数据”，从点线面勾画AI全栈解决方案早在60多年前，AI就诞生了。但发展之路，蜿蜒曲折。之所以现在井喷式增长，除了不断提升的计算力，还有一个重要基础，数据。追溯到今年3月，英特尔发布“数据战略”，对公司进行重新定义，CEO科再奇明确指出，“如果一个市场不能生成数据、分析数据、或使用数据来提供增值服务，英特尔就不会进入。”再来看一组数字，到2020年，每台自动驾驶汽车每天将生成超过4TB流量，结合所有产业，英特尔给出一项统计，2020年中国数据总量将达到8000EB。当然，不仅是数据量的增长，未来数据的形态正在从结构化（文本图形）向非结构化（音频、视频、社交），以及不规则维度和定制类型数据演进（声纳、GPS、雷达、镭射激光、人工智能、神经网络、基因），数据的处理方式也延伸至端到端。在这种“数据洪流”效应下，如何将不同形态的数据转化为“增值服务”，处理海量数据，并寻找到关键数据，做快速的预测、诊断，预防灾难事件发生，甚至模拟人的大脑，英特尔认为这就是AI潜力所在。但这位“CPU霸主”也表示，随着高度动态和非结构化数据的自然数据收集分析需求越来越大，未来计算需求必定将远远超越传统的CPU和GPU架构。那怎么办？英特尔这么说，那就肯定有办法。面对AI后时代的未知，英特尔同样希望用“计算多元”思路来处理，即利用不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，来提升数据处理的速度和准确性。于是，英特尔很快采取了一系列行动。从2015年开始，疯狂布局AI，收购Altera、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所长的AI初创公司。当然，一下子收购这么多公司，还是难以消化的。英特尔需要将所有这些融合重组在一起。如何整合？当英特尔收购Nervana时，它认为这家小公司是其进军AI的“基础”。为此，还成立了由Nervana前任CEO兼联合创始NaveenRao领导的人工智能产品事业部（AIPG）以及一个进行高级研究和开发的人工智能实验室。相较于整体AI战略，英特尔也更为强调其AI硬件组合。在本次AIDay上，英特尔刚宣布将在今年年底之前发布Nervana神经网络处理器（简称NNP），即此前代号为“LakeCrest”的项目。NaveenRao将NNP描述为“一套面向深度学习的专用架构”。英特尔在AI芯片方面还储备有其它杀手锏，具体包括至强家族、FPGA（来自Altera）、Mobileye（车载平台）以及Movidius（用于边缘位置机器学习）。▲英特尔人工智能全栈解决方案完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔Nervana神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等；针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（英特尔MKL-DNN以及数据分析加速库（英特尔DAAL）等，以及英特尔NervanaGraph；支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；构建了包括英特尔Nervana、英特尔计算机视觉SDK、Movidius和Saffron为代表的平台，以推动前后端协同人工智能发展。原来，在“看似摸不着头脑”收购狂潮背后，英特尔实则是在补齐各方面的能力。应对数据多样性，现在，英特尔终于缓了口气，拿出一整套AI全栈解决方案。▲英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭

正如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言，AI是一场“马拉松似的拉锯战”，竞争才刚开始两三公里，未来将是“计算多元”时代。

从“芯片公司”到“数据公司”，英特尔的转型思路或许将带给人们一些启示：当新一波技术浪潮和风口来临时，与其盲目地追赶风口，倒不如花些时间真正去想清楚，在新的变局中，自己能给别人带来什么不可替代的价值。

以上由关注AI和潮鞋的科技行者运营团队DAWN回答。

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