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英特尔是过去五十年里最成功的科技企业之一，在PC和数据中心领域占据压倒性优势，但这也让其在面对新趋势时显得反应迟缓，并错过了智能手机和人工智能的第一波热潮。不过，变革和创新已经融入英特尔的基因，当其发现某个领域是未来的趋势时，英特尔在该领域所爆发出的战斗力是超乎想像的。比如，人工智能。
在我看来，这一波人工智能的兴起，源于深度学习技术的成熟。而深度学习的成熟，则是源自基于GPU的通用计算能力的爆发性增长。因此，在近十年来人工智能所使用的计算芯片，主要来自于英伟达和AMD的GPU，而非传统的X86架构的CPU。英特尔曾经也尝试过使用Xeon Phi来切入，但未能成功。不过没关系，英特尔手中还有足够的资源去创造或者购买切人人工智能领域的工具。
英特尔正在构建一系列人工智能计算解决方案。在数据中心，英特尔拥有集成英特尔深度学习加速技术的至强可扩展处理器，以及2016年收购而来的Nervanao在无人驾驶领域，英特尔在2017年收购了Mobileyeo而在终端方面，英特尔则拥有2016年收购而来的Movidiuso人工智能的发展主要包含两个阶段，一是通过对大量非关联数据的深度学习来训练模型;二是在边缘对现实数据进行推理运算。Movidius的价值主要体系那在第二个阶段。
Movidius原本是一家计算机视觉初创公司，核心产品是Myriad系列图形处理器（简称VPU）o英特尔将其收购后，于2017年7月20日推出了Movidius神经计算棒产品，其内置的Myriad 2VPU可以在1瓦的功率下提供超过每秒1000亿次浮点运算的性能。英特尔神经计算棒看起来就像个普通U盘，但“内功深厚”。这是世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能加速器，可以为终端主机设备提供离线的专用深度神经网络处理功能。
在2018年，英特尔发布了神经计算棒二代。和第一代产品相比，神经计算棒二代的核心从Movidius Myriad 2升级到了Movidius MyriadX视觉处理单元（VPU），首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优），并得到了英特尔OpenVINO工具包的支持。英特尔神经计算棒二代的性能更优，达到了_上一代产品的八倍，支持深度神经网络测试、调整和原型制作，让开发者加速进入实际应用的量产阶段。英特尔神经计算棒二代的最大价值在于，可以作为一个单独的神经网络加速器，让现有计算平台拥有专用深度学习推理能力，从而提高人工智能计算的性能和能效。
只要一台笔记本电脑和英特尔神经计算棒二代在手，开发者花费几分钟就可以让他们的人工智能和计算机视觉应用程序运转起来。英特尔神经计算棒二代基于标准USB 3.0接口，不需要额外的硬件-因此用户可以快速转换并将计算机训练模型无缝部署到各种各样的设备上，并且无需网络或云端连接即可运行。英伟达在人工智能方面的优势主要体现在云端-在边缘计算方面由于GPU功耗较大而存在一定劣势，手握Movidius低功耗视觉处理器的英特尔拥有很大的潜力。
外形小巧的神经计算棒主要针对产品开发者、研究人员和创客设计，可以在较低成本的前提下提供专用高性能深度神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。借助英特尔神经计算棒二代的性能提升，计算机视觉和人工智能可以轻松地部署到物联网和边缘设备原型上。无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是必不可少的下一代智能家居设备，英特尔神经计算棒二代都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。此外，借助英特尔AI： In Production生态系统，开发者现在可以将他们的英特尔神经计算棒二代原型移植到其他产品上，并实现设计的产品化。
CLEAN WATER AI就是英特尔神经计算棒的一个使用者，其工作原理是建立一套人工智能系統-通过图像分析的方式来判断水源的清洁程度。该系统的训练是在英特尔AI DevCloud上完成的，而部署则是通过Movidius软件开发套件和Movidius神经计算棒。其联合创始人Peter Ma认为，Movidius神经计算棒解决了Clean Water AI测试系统的不少难题。比如Movidius神经计算棒的成本很低-因此整个测试系统的成本可以控制在500美元以内，这比传统的水污染测试设备要廉价的多。同时，Movidius神经计算棒即插即用，能够在设备端离线的情况下，完成快速和实时的分析，这让该测试系统可以在无网络的野外地区工作。
其实，从CLEAN WATER AI使用英特尔神经计算棒的过程我们还发现了逻辑：英特尔神经计算棒可以让开发者更轻松地在终端实现人工智能计算，但是英特尔的最终的目标其实是让终端开发者习惯Movidius视觉处理器的工作方式和开发流程，并最终将其集成到产品当中。这就是AI时代的Intellnside。
随着更多开发者采用深度学习方案来开发创新的应用和解决方案，英特尔一直在努力提供更全面的软硬件解决方案，以确保能够在人工智能时代拥有足够的竞争力。无论是在英特尔Nervana云上训练人工智能神经网络，并通过英特尔至强可扩展处理器为人工智能、虚拟现实和增强现实、无人驾驶等新兴领域进行优化，还是通过Movidius视觉处理器把人工智能带到边缘，都属于英特尔人工智能整体战略的组成部分。
写在最后：
英特尔认为，人工智能还处于初期阶段，是一场没有终点的马拉松。面对人工智能发展的机遇和挑战，英特尔正在全力以赴。产品和技术方面，英特尔充分利用自身技术和收购整合，提供了端到端的人工智能全栈解决方案。产业合作方面，通过打造多元生态、拓展深度合作、促进应用突破，英特尔逐步构建了一个庞大且多样化的生态合作体系。在人工智能时代，英特尔能否拥有PC时代同等的价值呢？让我们拭目以待！
在我看来，这一波人工智能的兴起，源于深度学习技术的成熟。而深度学习的成熟，则是源自基于GPU的通用计算能力的爆发性增长。因此，在近十年来人工智能所使用的计算芯片，主要来自于英伟达和AMD的GPU，而非传统的X86架构的CPU。英特尔曾经也尝试过使用Xeon Phi来切入，但未能成功。不过没关系，英特尔手中还有足够的资源去创造或者购买切人人工智能领域的工具。
英特尔正在构建一系列人工智能计算解决方案。在数据中心，英特尔拥有集成英特尔深度学习加速技术的至强可扩展处理器，以及2016年收购而来的Nervanao在无人驾驶领域，英特尔在2017年收购了Mobileyeo而在终端方面，英特尔则拥有2016年收购而来的Movidiuso人工智能的发展主要包含两个阶段，一是通过对大量非关联数据的深度学习来训练模型;二是在边缘对现实数据进行推理运算。Movidius的价值主要体系那在第二个阶段。
Movidius原本是一家计算机视觉初创公司，核心产品是Myriad系列图形处理器（简称VPU）o英特尔将其收购后，于2017年7月20日推出了Movidius神经计算棒产品，其内置的Myriad 2VPU可以在1瓦的功率下提供超过每秒1000亿次浮点运算的性能。英特尔神经计算棒看起来就像个普通U盘，但“内功深厚”。这是世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能加速器，可以为终端主机设备提供离线的专用深度神经网络处理功能。
在2018年，英特尔发布了神经计算棒二代。和第一代产品相比，神经计算棒二代的核心从Movidius Myriad 2升级到了Movidius MyriadX视觉处理单元（VPU），首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优），并得到了英特尔OpenVINO工具包的支持。英特尔神经计算棒二代的性能更优，达到了_上一代产品的八倍，支持深度神经网络测试、调整和原型制作，让开发者加速进入实际应用的量产阶段。英特尔神经计算棒二代的最大价值在于，可以作为一个单独的神经网络加速器，让现有计算平台拥有专用深度学习推理能力，从而提高人工智能计算的性能和能效。
只要一台笔记本电脑和英特尔神经计算棒二代在手，开发者花费几分钟就可以让他们的人工智能和计算机视觉应用程序运转起来。英特尔神经计算棒二代基于标准USB 3.0接口，不需要额外的硬件-因此用户可以快速转换并将计算机训练模型无缝部署到各种各样的设备上，并且无需网络或云端连接即可运行。英伟达在人工智能方面的优势主要体现在云端-在边缘计算方面由于GPU功耗较大而存在一定劣势，手握Movidius低功耗视觉处理器的英特尔拥有很大的潜力。
外形小巧的神经计算棒主要针对产品开发者、研究人员和创客设计，可以在较低成本的前提下提供专用高性能深度神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。借助英特尔神经计算棒二代的性能提升，计算机视觉和人工智能可以轻松地部署到物联网和边缘设备原型上。无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是必不可少的下一代智能家居设备，英特尔神经计算棒二代都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。此外，借助英特尔AI： In Production生态系统，开发者现在可以将他们的英特尔神经计算棒二代原型移植到其他产品上，并实现设计的产品化。
CLEAN WATER AI就是英特尔神经计算棒的一个使用者，其工作原理是建立一套人工智能系統-通过图像分析的方式来判断水源的清洁程度。该系统的训练是在英特尔AI DevCloud上完成的，而部署则是通过Movidius软件开发套件和Movidius神经计算棒。其联合创始人Peter Ma认为，Movidius神经计算棒解决了Clean Water AI测试系统的不少难题。比如Movidius神经计算棒的成本很低-因此整个测试系统的成本可以控制在500美元以内，这比传统的水污染测试设备要廉价的多。同时，Movidius神经计算棒即插即用，能够在设备端离线的情况下，完成快速和实时的分析，这让该测试系统可以在无网络的野外地区工作。
其实，从CLEAN WATER AI使用英特尔神经计算棒的过程我们还发现了逻辑：英特尔神经计算棒可以让开发者更轻松地在终端实现人工智能计算，但是英特尔的最终的目标其实是让终端开发者习惯Movidius视觉处理器的工作方式和开发流程，并最终将其集成到产品当中。这就是AI时代的Intellnside。
随着更多开发者采用深度学习方案来开发创新的应用和解决方案，英特尔一直在努力提供更全面的软硬件解决方案，以确保能够在人工智能时代拥有足够的竞争力。无论是在英特尔Nervana云上训练人工智能神经网络，并通过英特尔至强可扩展处理器为人工智能、虚拟现实和增强现实、无人驾驶等新兴领域进行优化，还是通过Movidius视觉处理器把人工智能带到边缘，都属于英特尔人工智能整体战略的组成部分。
写在最后：
英特尔认为，人工智能还处于初期阶段，是一场没有终点的马拉松。面对人工智能发展的机遇和挑战，英特尔正在全力以赴。产品和技术方面，英特尔充分利用自身技术和收购整合，提供了端到端的人工智能全栈解决方案。产业合作方面，通过打造多元生态、拓展深度合作、促进应用突破，英特尔逐步构建了一个庞大且多样化的生态合作体系。在人工智能时代，英特尔能否拥有PC时代同等的价值呢？让我们拭目以待！