专访英特尔宋继强：人工智能尚处婴儿期，讨论芯片大战胜负为时过早
到2020年，我们每个人每天上网能够产生1.5GB数据，也就是说我们用手机经常发一些图像的数据，这样的数据量很多，这些数据量跟后边的这些相比就显得微不足道的。
芯片巨头英特尔一直在努力给自己打上“数据”和“人工智能”公司的标签，而且渐渐出现活跃在各行业的好玩酷炫的黑科技。品牌转型后的英特尔，要面对千禧一代，希望让大家体验起来，和大家互动起来，决心要从“Intel Inside”到“Amazing Experience Outside”。
就在上周，英特尔利用AI技术，耗时半年为李宇春打造了一支全新MV，还开放了场馆让普通人来体验，英特尔的技术创新受到越来越多普通人的点赞和关注。英特尔中国研究院宋继强也在会后接受了36氪等媒体的采访，揭开了黑科技的神秘面纱。
解密MV中的黑科技：二维摄像头拍摄，直接提取3D模型脸
英特尔中国研究院全职人员有60多人，主要做视觉相关的人工智能的核心算法，同时还有情绪的识别和表情的识别，以及场景的理解技术。在机器人领域，英特尔中国研究院也致力于推出一套基于异构计算平台的家用机器人的开发平台。
值得一提的是，英特尔中国研究院深耕视觉十余载，是计算机视觉领域的一支老牌劲旅，涉及识别、跟踪，到表情分析，物体检测，场景理解等技术。
这次李宇春MV中的黑科技，主要是由英特尔中国研究院提供的3D人脸面部表情识别和捕捉技术，与以往《阿凡达》电影中的特效有较大的不同。
特效的原理是首先需要演员在脸上做标记点，需要多个摄像机同时拍，通过摄像机定标，同时处理反算出脸上点的三维坐标，比较精细追踪一个人脸上网格的位置，从而建三维模型形成网络模型。后期通过三维模型，可以将演员的脸替换。这类技术需要特殊的设备，需要大计算量来支撑。
再来看英特尔打造MV的黑科技，是利用普通的二维摄像头去拍，一张图片中就可以提取出脸的三维模型，准确度很高。这样操作的意义在于大量减少需要计算成本、硬件成本，对于数据来讲需要图片，应用就会非常广泛了，凡是能提供图片作为数据输入源的应用，都可以使用。如果要使用这种技术，在虚拟现实场景里面创建人的三维的化身，只需提供照片即可。
宋继强表示，提取三维模型用了大概两年多，是基于之前几年人脸特征的提取技术，前期需要做人脸各五官的准确提取，之后训练可变形的标准3D脸。通过二维照片提取的特征点去做映射和变形，形成三维模型脸。
这项技术不单英特尔可以用，还可以做成开发包，供大家在PC端去应用。明显的特点就是不需要复杂设备和复杂算法，呈现出的是三维模型，而不仅仅是二维上面做一个图片之间的映射。
算法世界第一不是主要目标，英特尔力促进产业规模化
人工智能火爆，市场喧嚣声太多，阿里成立了达摩院，立志做前沿科技研究，英伟达宣称攫取了AI芯片行业80%以上的利润。英特尔的卡位在哪里，世界在瞩目这个转身中的巨头。
在宋继强看来，英特尔在人工智能领域，更多是要起到推动和支持基础的技术，能够快速成为可以使用的技术。
“英特尔的位置不是站在某个具体的领域，而是支持我们后边的合作伙伴和生态圈都能做好。在某些领域我们参加比赛、赢得名次，意义是说明我们在这方面的理解非常深。我们在做软硬支持的是使用是最先进的技术。我们也会去参加这样的比赛，让别人知道英特尔在这方面有很好的算法。”
“算法做到全世界第一这个不是主要的目标，英特尔要促进规模化的产业。”宋继强一个转折。
他提到，人工智能本身定义很模糊，牵扯的市场很大，但是英特尔在在未来能产生商业价值的领域，都提前有所布局。这一点从买买买和投投投上倒是可以看得出来。“等未来产生商业价值的时候，我们的产品都已经存在了。”
宋继强一直认为，英特尔看待人工智能的视角是非常不同的。他认为，未来的机会很大，特别是硬件的加速，还有内存、通讯。“通讯这一块非常有机会，这也是为什么刚才讲的时候专门加了很多通信和B2X，除了视觉，还有其他的融合，还有通讯技术的设施，才能构建完整的无人驾驶产业化体系。”
AI 60年，摩尔定律50多年，判断最后的AI芯片仍为时尚早
2016年是人工智能60周年，一个甲子。著名的摩尔定律也有50多年的历史，摩尔定律的提出者是英特尔的共同创始人，英特尔也是摩尔定律的践行者。
但是如今人工智能和深度学习的甚嚣而上，GPU大行其道，在AI时代，英特尔的芯片是否遭遇了尴尬局面？
“人工智能目前仍处于婴儿期，这是英特尔的普遍认知。”宋继强判断，未来10-20年产业都是向上发展的，但是现在判断什么是最后的芯片方案自然为时过早。他解释到，芯片是需要靠应用来确定，在应用落实前，无法判断什么是最终的芯片方案。
他告诉媒体，人工智能热是在于深度学习在学术界的突破才产生的。深度学习在学术界是使用GPU的方案做，而当算法迭代完毕，那才是比较谁的芯片最厉害的时候。
当下无法判断未来演进方向，包括一些指标仍然在不断引进。“这个指标里面，离谁是最后的赢家，还有一段距离。”宋继强很坚定。
英特尔在AI专用芯片上也没有放松，做了一些被称之为“专门学习的加速芯片”，希望保持一定的灵活度，可以应对一些算法复杂度化。未来云端的训练依然重要，需要始终保持灵活度，加上硬件优化的组合，在前端的部署是走ASIC方案，具体领域细分来看，根据这个设备能够忍受尺寸和功耗的上限能力要求，去做相应的算法。包括与Facebook合作开发人工智能芯片也将在年底推出。
如今芯片市场巨头和创业公司混战，宋继强认为，“如果市场足够大，巨头肯定过来谈，如果市场维持在小众，是非常适合小公司。早期来讲的话，算法没有确定下来，但是市场有需求，有需求有一些缝隙市场。”
投资AI初创公司超10亿，技术上的有效串联在哪里？
宋继强首先表示，“英特尔收购和投资公司是业务要有战略相关性的，才会去投，第二技术必须是领先的。”
做到技术上的有效串联，需要英特尔投资和业务部门之间有经常进行交流。一些主要的收购会涉及到最高管理层面，会有专门的部门去看并带头做整合。
他举例说到，例如Mobileye的收购，会为其成立专门的部门。Nervana的收购成立了AIPG，由它带头整合英特尔人工智能相关的软件、硬件技术。
“但不是整合人员，人员还是分散的，比如研究院人们有做AI的，但他要知道之后如何将研究的AI运用到市场，客户提出的这些AI解决方案里面。AIPG人员来自主要来自Nervana班底，在推出的Lake Crest时候必须推整套，有软件，有配合英特尔®至强®处理器，要理解这些东西。”宋继强说。
英特尔整合收购的公司进来，要让这个领域的专家负责去整合全公司相关的资源，确保所有人都知道正在为了什么产品提供技术，从而知道时间表和要求。
当然，英特尔中国研究院也会跟他们有一些定期的会议，比如他们知道深度学习网络压缩以后可以用在什么地方，也可以知道什么时候可以将研究成果产品化，从而将投资组合拳打好。
宋继强热切表达，这是一个令人非常激动人心的美好未来。未来这么美好，英特尔希望扮演一个数据魔法师的角色。
英特尔有一句话，叫做“我们知道未来是什么样，因为我们正在这么做”。不过，通往未来赛道的选手众多，转型中的英特尔能否跑出一个美好的未来呢？
