聚焦人工智能生态 英特尔押宝神经网络处理器

近日，英特尔聚焦于拓宽其人工智能生态，收购Naveen Rao，押宝神经网络处理器。从整体来看，目前全球人工智能的格局尚未明朗，属于各自做技术探索的局部战，尚未进入群雄逐鹿的总体战。

人工智能是一个笼统的概念，具体的应用场景差异颇大，各家公司侧重点有所不同，若根据技术和业务流派进行分类，可以将全球公司分为三个派系。

 其一是系统应用派，最典型的代表是谷歌和Facebook。他们不仅开发人工智能的系统级框架，比如谷歌出名的人工智能框架Tensorflow、Facebook的Pytorch，而且还大规模地投入应用。例如，谷歌斥重金研发自动驾驶，推出翻译等2C业务。而Facebook也将人工智能技术广泛应用在社交网络中的图像处理，自然语言处理等诸多领域。

 第二类是芯片派，目前主要是提供算力支持，最大的玩家就是英特尔和英伟达。英伟达的GPU抓住了计算设备需求的关键时机，在图形渲染、人工智能和区块链领域的计算表现十分突出，在这些业务方面也给英特尔带来压力。同时英伟达似乎和英特尔的"Intel Inside"不同，它更希望成为真正的算力平台，并且成功推出了自己的CUDA平台。

 在系统应用派和芯片派之外，第三类是技术应用派，剩下的大部分公司都属于这一类型。虽然不同的公司都声称自己在深度学习、人工智能领域有着深厚甚至独特的技术积累，但实际上大多是基于系统应用派和芯片派的技术平台。只不过技术应用派更多的面向C端用户，包括自动驾驶、图像识别、企业级应用等。客观上说，技术应用派属于"君子善假于物也"。

从目前的竞争格局上来看，系统应用派已经逐渐占据了整体优势，在人工智能领域具备了最核心的竞争力。在传统的电脑和手机时代，系统和芯片更多是合作关系，芯片甚至更加占据主导地位。具体来看，比如在电脑市场上，英特尔在算力领域完全制霸，横跨PC和苹果的MAC机。而系统方面，Windows和iOS各有千秋，无法代替对方，但他们共同的英特尔却无法代替。到了手机时代，虽然算力的主角从英特尔变为了高通，但是芯片依然处于核心的地位，其重要性和操作系统平分秋色。

 Naveen Rao加入了英特尔后，成为英特尔副总裁、AI事业部(AIPG)负责人，主导推出英特尔神经网络处理器(Nervana NNP)系列芯片。这次在AIDC大会上提出为开发者提供软件工具、硬件、生态。在业内看来，以英特尔的技术实力，软件工具和硬件并不成问题，但是生态却有待商榷。

在PC时代，生态的核心是芯片，因此围绕芯片构建生态就可以令英特尔固若金汤，但是在人工智能时代，人工智能系统才是生态的核心，提供算力的芯片是生态的一部分，CPU可以提供算力，GPU也可以提供，英特尔可以生产，英伟达也可以生产，甚至谷歌、苹果自己也可以生产。

Nervana NNP系列是神经网络处理器，在深度学习的训练和推断阶段中，Nervana NNP主要针对训练阶段的计算，按照英特尔的计划，到2020年要将深度学习训练(Deep Learning，简称"DL")的效果提高100倍。

 除了Nervana，英特尔收购的人工智能旗舰企业还包括专注视觉处理的Movidius、FPGA(现场可编程门阵列)巨头Altera、智能驾驶相关的Mobileye等。事实上，从2011年开始，英特尔就开始不断地投资人工智能相关的公司，其中也包括了中国的寒武纪、地平线。由此看来英特尔在人工智能领域的

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