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(3)

▲全新的Myriad X芯片，体积小，性能强。

除了面向个人用户学习或者研发的小巧设备外，在云端、企业和高性能计算等各个方面，英特尔也准备了不少硬件产品和软件方案。比如面向企业、计算和云端用户方面，英特尔准备的是至强融核系列产品，也就是之前的Xeon Phi处理器，这款产品拥有最高3TFlops的FP64计算能力，加入了诸如AVX-512 SIMD处理单元，能够支持如浮点乘法和混合乘加等机器学习/深度学习算法，还可以实现对自动引导等技术的支持，因此比较适合云端高性能计算部署。

▲Xeon Phi处理器是英特尔在人工智能方面的重要杀手锏。

此外，借助于英特尔收购的Nervana公司在算法和架构、以及神经网络方面的支持，英特尔正在试图培育一个由“Nervana+Xeon Phi”组成的面向企业的人工智能生态。在面向前端或者功耗有要求的设备方面，英特尔收购Altera从而拥有的FPGA搭配自家的Xeon则是更好的选择。

▲英特尔收购了Nervana后推出的神经网络。

个人用户或者小型企业方面，Core处理器搭配Movidius等产品也可以组建高性能的人工智能平台。此外，超低功耗设备方面，英特尔还提供了诸如Atom、Quark等低功耗芯片，争取将人工智能下延到移动设备和功耗敏感用户的使用环境中。

通过这些硬件和软件的不断发展，英特尔形成了一个从顶端高性能云计算到个人用户、移动设备的人工智能生态系统，并通过不断的推进软件更新和硬件换代来提高性能，最终实现将人工智能普及到数据时代的方方面面，并为人们创造更美好生活的目的。

▲英特尔收购Altera的167亿美元没有白花，很快Stratix 10 FPGA就开始为英特尔赚钱了。

根据英特尔的描述，英特尔的人工智能现在已经能够初步实现加速医疗影像AI化，在甲状腺结节识别等方面有一定突破，在社会领域可以帮助识别失踪和受虐的人口，此外还有针对企业和社会机构的大数据管理分析等。

总之，和人们想象的那个只在PC领域叱咤风云的英特尔不同的是，在人工智能领域作为后来者的英特尔，通过收购、并购和自研等手段，也已经成功跻身人工智能第一阵营，在2018年乃至以后，将不断的通过人工智能技术的进步，为未来世界的数据管理和产业发展铺平道路。

自动驾驶——建立人类和机器信任

英特尔在自动驾驶方面的切入也是从收购开始。2017年英特尔斥资150亿美元收购了自动驾驶行业最著名的企业Mobileye，后者是全球自动驾驶领域最著名的企业之一，旗下产品被广泛用在诸如特斯拉、宝马、奥迪等高端轿车上。在自动驾驶方面，由于Mobileye的存在，英特尔更多的是在理念和战略方向上给予把控。

随后的2018年，英特尔宣布自己将和宝马、日产、大众三大厂商通过Mobileye的REM即道路体验管理技术收集道路高精度信息，并通过众包数据来提供快速、廉价的高清晰地图。另外，英特尔和Mobileye还将和国内的上汽、四维图新合作，在国内研发L3、L4、L5等级的自动驾驶技术。

▲英特尔宣布合作伙伴。

英特尔还在无人飞机、微型无人机方面做出了一些技术尝试，比如为这些飞行器加装、探测器和相关处理器，实现这些飞行器的自动驾驶和部署，甚至英特尔在现场展示了大约100架微型无人机的灯光秀。

▲Mobileye的REM即道路体验管理技术可以收集道路高精度信息。

▲EyeQ4处理器架构简图，目前不少汽车厂商都在考虑使用EyeQ4。

▲EyeQ5是首个提出实现L5级别自动驾驶的芯片。

规格方面，EyeQ5集成了8个CPU核心和16个Vector Microcode Processor矢量微码处理器用于加速神经网络计算，并且能够同时支持20个外部传感器的信息。由于规模较大，EyeQ5需要意法半导体的10nm甚至更新的制程才能支持，所以上市时间比发布时间拖后了2年，2018年初提供少量样品给客户，2019年才有可能上市。

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