英特尔数据中心技术总经理陈葆立近年来的观点为强调数据洪流是人工智能的一大推力。
陈葆立表示，人工智能将在无人驾驶、精准医疗、智慧城市、智能制造和零售等领域发挥重要作用，但要实现人工智能的产业化，需要更强的计算力、数据洪流以及创新的算法三个方面来推动。
他表示，随着数据洪流的到来，从2016年到2020年专注于AI的计算力将会增加12倍，而这样的提升也将带动数据中心的创新。
他说："云计算、大数据、人工智能等技术和应用已经融入到我们的生活方式中，随之产生的数据类型和量呈现出爆发式的增长态势。据预测，到2020年，每天每个互联网用户将产生1.5GB的数据、一个数字化的医院会产生3TB数据、一台无人驾驶汽车产生4TB数据。
一、数据中心正在创新
这个是我们英特尔的看法，我们非常相信现在人工智能已经到达了爆发的临界点。我们认为，过去20年，从数据中心的发展来讲，其实经过了三个不同的一个标准的进步，从早期的大型机到后来由英特尔架构为主流的标准的一个服务器产品，标准的服务器透过英特尔的产品的导入以后，大大提升了性能，也大大降低了成本，使得服务器能够普及化。
过去五年，包括阿里、腾讯、亚马逊、微软等等都带领了云服务更接近我们身边每一个人。我相信不管是电脑还是手机，很多的应用都是基于云服务实现的，包括科大讯飞的语音识别。我们也非常相信人工智能，将是下一个带领数据中心升级跟创新的潮流。
二、数据洪流推动计算力的提升
讲到了计算力的提升，那就离不开我们非常熟悉的摩尔定律，众所皆知摩尔定律是我们英特尔创办人在50年前提出的定律，基本上就是说每18个月，通过了技术的提升，每十八个月我们的计算机或者它的芯片的性能将会提升一倍。
经过了那么多年的发展，英特尔能够持续的能够维持着摩尔定律然后加速计算也有提升，我举一个大家有感觉的一个例子，今天最新的英特尔架构服务器，一台服务器可能就我手上那么大，可能他的计算力的能力是20年前的美国最大的超算中心的计算力，超算中心可能是今天整个会场那么大的体积，实际上这20年来我们的处理器的性能已经提升了15000，这是爆炸性的成长，这个成长也在推动人工智能，降低人工智能门槛的必要因素。接下来的5到10年我们还会致力于推动摩尔定律，继续提升数据中心的计算。
在数据这边，我们今天每一个人在可能照个相片或者是视频，每个人每天可能产生1.5M的数据，在我们研究车子的时候，我会发现数据是非常不一样的，今天要做自动驾驶汽车，我们为了安全可能要在他前面后面上面旁边做不同的传感器，做不同的高清摄像头，包括雷达等等，能够让这个车子能够很聪明地感应到他周围的环境，这些数据是海量的，比我们每天拍的照片多了很多，那我们算过一部自动驾驶汽车，一天将会制造4000M，这个数据，是一个人的数千倍，如果真的在五年、六年、七年的时间点，路上会有几万、几十万、几百万台自动驾驶汽车的时候，那将是多大的数据？
这只是其中一个应用场景，刚才我们的张主任（张潼）也讲过，今天有很多不同的应用场景，也许我们接下来有智能制造，有智能工厂，有智能机器人，有智能家居应用，有智能的医院等等，让各种不同的新的智能环节，智能的场景都会继续制造海量的数据，那海量的数据就会有非结构化跟结构化的一些组成，这都会大大的提供给人工智能必须的一些数据，发展新的算法。
我们再以自动驾驶场景看一下，这是一个端到端的案例，从车子里面我们说要不同的传感器到把这些传感器的产生的一些数据，透过先进的网络，刚才吴教授（吴霁虹）也讲过，透过先进的网络技术传到云端，再利用云端的强大的计算能力做分析，做算法、建模，提升我们人工智能算法的结果，然后再从这个结果，再透过我们的网络下达到自动驾驶汽车，为驾驶员作出最好的决定，最安全的决定，其实这需要一个端到端的整体解决方案，而不是说其中的一点，我们也相信英特尔在端到端的方案里面，我们都能够提供不同的一些技术，从储存到内存到网络到计算，我们都能够在这边能够跟合作伙伴一起做解决方案，来把这个应用能够实现。“
在2017年英特尔收购了Mobileye， Mobileye在 ADAS 算法方面发展得很不错。东软企业截止2016年历经整整12年算法研究，占据目前为止国内前装50%以上市场。为国际知名汽车品牌如宝马、奥迪等提供ADAS算法，同时也为国内众多汽车厂商如宇通、东风商用车、一汽、上汽...等几十家整车厂提供ADAS算法或设备，另外也为众多国际大型tier1供应商提供ADAS软件算法，包括阿尔派、电装、歌乐、...Dura等。事业部有国际标准委员会副主任委员2人，为国际ADAS标准委员会中国官方代表。 针对后装市场，可开放的ADAS算法功能41项。
ADAS算法在自动驾驶领域越来越受大家关注，在整个流程里扮演着感和知的角色，尤其是在视觉上的算法。
首先是算法本身的检测率，这是需要不断提升的环节。需要在鲁棒性和敏感性之间作平衡，来保证产品的良好体验。
同时从产品工程化的角度讲，很多时候并不能用检测率最高的算法，必须优化算法速度，因为我们没法将一颗i7芯片或者服务器搬到汽车上去；其次是正负样本的积累，考虑到源同步的问题，样本积累必须来自实测，同时保证大量。
第三个方面，既然做的是产品，那么硬件处理器和摄像头的选择必须考虑性价比、可量产性等。
第四，安装方面要尽可能的简化用户的安装步骤，降低安装难度，那么需要在算法设计的时候充分将内外参的兼容性考虑进去，并在不同车型的测试中验证，这部分是采用技术提升体验的关键。
最后是天气适应性，每种传感器都有自己的长处，但是也都有自身的短板，比如雷达对静态物体、激光雷达对天气，摄像头也会受制于天气和光照影响，在这些条件下，提升摄像头前端技术变得尤为重要（Mobileye也不仅仅是一个算法公司）
在2018谷歌I/O大会上，英特尔、谷歌和沃尔沃汽车公司首次推出了运行谷歌应用程序的安卓（P）操作系统。沃尔沃汽车公司在沃尔沃* XC40原型车上演示了最新的车载信息娱乐（IVI）系统。
2018年12月20日，一汽红旗、东软和英特尔联合开发智能驾驶，三家共同打造的“智能驾驶舱平台”将应用在2019年量产的红旗三款战略级SUV高端车型上。据一汽红旗介绍，这是国内是基于一机托多屏的虚拟化平台的第一例投入量产的产品。
有人说英特尔在人工智能方面的发展在智能驾驶上的已经达到要上天的境界，让我们拭目以待，最值得期待的是这其中的数据算法。
（本文由中国计算网总编栾玲编辑 转载请注明出处）
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