图像识别 神经网络 AI、5G和智能汽车时代，AMD、英特尔、高通和英伟达四大巨(2)

小结

AMD在2017年终于扭亏为盈，并且依靠不断推出新品，重新在PC市场站稳了脚跟。根据AMD的路线图来看，2018年AMD将继续加强Zen和Vega两大架构的威力，依靠新的CPU和GPU来抢夺PC市场，并通过全新的Ryzen APU来切入英特尔和英伟达在PC市场的弱点，对用户进行精准营销。

▲从AMD的Roadmap图上可以看出，AMD目前规划未来还有7nm工艺的ZEN 2以及7nm+工艺的ZEN 3。

随着AMD的财务状况好转，AMD终于有足够的资金来加强研发并进行新产品推广了。希望AMD能够在2018年再接再厉，为玩家带来更多的福利。

英特尔：体验数据的力量

英特尔近年来错失了移动计算的热潮，不过凭借着PC时代的深厚积累和在大数据、通信、人工智能等技术上的优势，英特尔已经逐渐从前台转移到幕后，尤其是英特尔对数据的深入认识，更是充分体现了这一点。

▲英特尔为CES 2018制作了专门的宣传页面，昭示了自己的发展方向。

数据是资源

人类自从诞生的那一天起，就在不断的产生数据，并试图记录数据。无论是结绳记事还是发明文字、著书立说或者现在有了硬盘、云计算，都是在记录并处理着数据。数据并不是什么可有可无的东西，英特尔认为数据是真正的资源。英特尔举例来说，在2020年，一个互联网用户每天平均产生1.5GB数据，一个自动互联汽车每天产生4TB数据，一个联网的飞机每天产生5TB数据，而一个小型工厂每天将产生5PB数据。

面对着海量的数据，需要做的就是将这些数据通过处理，提取有用的信息，并通过各种手段，分析处理数据，实现数据的有效使用。之前很认为，人们每天产生的数据很多是无用的，但实际上数据无用很可能只是记录的范围不够大、记录的时间不够长，通过数据小的方面能显露一个人的生活细节和习惯细节，大的方面能指导一个工厂更有效率的生产和更切合市场需求的生产。因此，数据是资源，而不是什么可以随意抛弃的东西。

那么，如何面对和处理这些数据资源呢？英特尔提出了四大方向，分别是人工智能、VR、自动驾驶和5G。英特尔认为，未来的数据时代，这四大技术将带来数据处理和使用的革命。

人工智能——成就未来的技术

目前人们提起人工智能，首先想到的公司多半是英伟达。诚然，英伟达依靠人工智能计算大火了一把，但是英特尔作为PC业界的传统大佬，深耕人工智能领域也非一朝一夕。

英特尔在人工智能领域布局了多款产品，其中最引人瞩目的就是面向个人用户、名为Movidius的神经元计算棒，它的小巧、方便和性能让人过目难忘。究其历史，Movidius本是一家硅谷初创企业，在2016年9月被英特尔收购。

Movidius的特色产品是计算机视觉领域的加速芯片，尤其是在2014年推出的被称为Myriad 2的VPU的视觉处理芯片。这款芯片功耗不到1瓦特，包含了12个128位的SHAVE向量处理器和重要图像处理单元，比如降噪、锐化、缩放等，其在图像识别方面的计算能力约为1TFlops，支持Caffe和TensorFlow等主流计算架构。由于尺寸足够小、功耗也很低，因此Movidius将芯片集成在类似闪存盘的小尺寸设备中，让任何PC都可以通过这种USB神经元计算棒化身为深度学习设备，实现深度学习性能的飞跃。

不仅如此，Movidius在2016年还发布了全新的Myriad X芯片，采用台积电16nm工艺，包括了新的16个128位的VLIW向量处理器和16个MIPI通道，整体计算能力最高可达4TFlops，功耗也不过1W。想必未来英特尔还将进一步升级自己的神经元计算棒产品，不断提高性能的同时继续方便它的使用。

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