頻繁收購AI公司 英特爾能否在人工智能時(shí)代扳回一局？

　　英特爾IDF大會(huì)剛結(jié)束不久的9月6日，英特爾就在北京召開了機(jī)器學(xué)習(xí)策略的媒體溝通會(huì)。在頻繁的收購AI公司背后，英特爾銷售與市場(chǎng)事業(yè)部副總裁夏樂蓓與英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)共同闡述了英特爾在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略規(guī)劃與產(chǎn)品布局。錯(cuò)失了移動(dòng)時(shí)代機(jī)遇的英特爾，在人工智能時(shí)代能否扳回一局?全力押注人工智能，英特爾在產(chǎn)品技術(shù)上有哪些優(yōu)勢(shì)和不足?

　　頻繁收購AI公司 補(bǔ)齊人工智能技術(shù)短板

　　2015年12月，英特爾完成了167億美元收購Altera的交易，這成為英特爾歷史上最大金額的收購案。Altera是一家可編程芯片廠商，最大的價(jià)值是FPGA技術(shù)。這是技術(shù)專門為了解決深度學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算能力的要求而出現(xiàn)的，可同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計(jì)算。收購Altera，使得英特爾能夠推出CPU+FPGA的異構(gòu)方案，更好的適應(yīng)人工智能時(shí)代的定制化計(jì)算。

　　今年4月，英特爾收購了意大利半導(dǎo)體制造商Yogitech，這家公司制造了專為機(jī)器人和無人駕駛汽車開發(fā)的芯片。Yogitech芯片能夠通過感應(yīng)器和攝像頭收集和處理無人駕駛汽車周圍的環(huán)境信息，并用以指導(dǎo)無人駕駛汽車的行駛。而在隨后的5月，英特爾又收購了專門從事計(jì)算機(jī)視覺算法的俄羅斯計(jì)算機(jī)視覺公司Itseez。這套計(jì)算機(jī)視覺算法可以幫助汽車“看見”并躲開路面上的障礙物。英特爾計(jì)劃利用Itseez創(chuàng)建汽車安全系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)，如自動(dòng)駕駛，數(shù)字安全監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等等。通過這兩次收購，英特爾就具備了研發(fā)無人駕駛汽車芯片的能力。在隨后的7月，英特爾宣布與寶馬、Mobileye聯(lián)合開發(fā)無人駕駛汽車。

　　今年8月，英特爾剛剛以4億美元的價(jià)格收購了一家AI初創(chuàng)企業(yè)Nervana。這家公司研究了深度學(xué)習(xí)芯片(Engine芯片)，性價(jià)比很高，而且處理速度是GPU的10倍。未來，英特爾可以把Engine芯片整合到英特爾的CPU中，這樣可以以一個(gè)低成本的方法來實(shí)現(xiàn)人工智能處理的高性能，打造適合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器。而在不就后的9月6日，英特爾突然宣布收購硅谷計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)公司Movidius。據(jù)悉，Movidius自主研發(fā)了全新架構(gòu)的低功耗視覺處理器VPU，可以為智能設(shè)備增加視覺功能，包括無人機(jī)、安全攝像頭、VR和AR頭盔。分析認(rèn)為，英特爾收購了這家企業(yè)，主要是為了利用計(jì)算機(jī)視覺、感知運(yùn)算來增強(qiáng)RealSense 3D深度攝像頭技術(shù)。通過收購Nervana與Movidius，英特爾不僅能夠補(bǔ)全在嵌入式端與云端的CPU方案的不足，而且能夠更加游刃有余的整合深度學(xué)習(xí)芯片和VPU等芯片。

　　總之，上述一系列的收購，不僅補(bǔ)齊了英特爾在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的短板，同時(shí)也延伸了英特爾處理器的業(yè)務(wù)體系，為以后推出適合未來人工智能時(shí)代整合型的超級(jí)處理器打下了基礎(chǔ)。

　　整合技術(shù)資源 建立人工智能產(chǎn)品矩陣

　　夏樂蓓稱，云計(jì)算的大規(guī)模擴(kuò)散，計(jì)算本身的成本下降以及萬物互聯(lián)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，讓人工智能迎來新一輪的大爆發(fā)。而英特爾作為芯片領(lǐng)域的廠商，是未來人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條上的重要一環(huán)。由于這種變化，英特爾目前正在經(jīng)歷著一個(gè)非常重大的轉(zhuǎn)型，在過去英特爾公司主要是一個(gè)和PC或者融入PC來開展業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的公司，而現(xiàn)在更多的轉(zhuǎn)向進(jìn)一步充分發(fā)揮云的能力以及全世界幾十億臺(tái)互聯(lián)設(shè)備的能力的公司。

　　人工智能依賴于高性能計(jì)算，這對(duì)英特爾是最大的發(fā)展機(jī)遇。所以，英特爾不惜血本收購以上諸多AI公司。不過，收購意味著整合，尤其對(duì)英特爾這種技術(shù)性的廠商來說，整合非常關(guān)鍵。

　　夏樂蓓表示，英特爾最擅長(zhǎng)的工作就是整個(gè)芯片技術(shù)。英特爾已經(jīng)將Altera的解決方案融入到英特爾產(chǎn)品線當(dāng)中，通過Xeon+FPGA技術(shù)，英特爾的至強(qiáng)融核處理器更加節(jié)電，靈活性也大大提升。收購Nervana后，英特爾將其帶來的技術(shù)和英特爾自己的庫，以及現(xiàn)在所執(zhí)行和制定的標(biāo)準(zhǔn)整合到一起，Nervana的引擎對(duì)于整個(gè)至強(qiáng)系列的產(chǎn)品在性能上都有很大提升，而且成本更低。

　　據(jù)宋繼強(qiáng)在會(huì)上介紹，通過收購和整合，英特爾已經(jīng)形成了足以進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域的芯片產(chǎn)品矩陣，包含擁有60核處理器的超級(jí)電腦芯片Xeon Phi;針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的服務(wù)器芯片至強(qiáng)融核處理器Xeon+FPGA;針對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的芯片廠商N(yùn)ervana和Engine芯片;針對(duì)消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的傳統(tǒng)處理器Core;面向研究員、創(chuàng)客和機(jī)器人開發(fā)者的英特爾Euclid開發(fā)工具包;面向可穿戴和微型硬件產(chǎn)品的Soc Curie。

　　夏樂蓓透露，英特爾未來會(huì)更加傾向于定制化的產(chǎn)品來服務(wù)于客戶，但英特爾依然是平臺(tái)，就算是定制化也會(huì)以開放的標(biāo)準(zhǔn)和環(huán)境為基礎(chǔ)。這是因?yàn)橛⑻貭栆环矫嬉m應(yīng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)趨勢(shì)，另一方面不同的客戶需求是千差萬別的，英特爾又無法窮盡所有的定制化芯片。業(yè)內(nèi)人士預(yù)計(jì)，英特爾未來很可能會(huì)推出更多的異構(gòu)化芯片方案，不僅僅是CPU+FPGA，還可能是CPU+DSP、CPU+ASIC。

　　轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn) 來自固有業(yè)務(wù)的威脅和巨頭競(jìng)爭(zhēng)

　　關(guān)于智能機(jī)器的發(fā)展，宋繼強(qiáng)認(rèn)為，從CT到RT時(shí)代計(jì)算機(jī)上加入了感知功能，而人工智能技術(shù)讓機(jī)器有了認(rèn)知能力，還有一個(gè)是自主機(jī)器的行動(dòng)能力。在智能時(shí)代，機(jī)器人和用戶通過感知、認(rèn)知、行動(dòng)聯(lián)系起來，相互作用，形成一個(gè)良性的循環(huán)。從互聯(lián)、智能、自主三個(gè)發(fā)展階段來看，目前人類還處于智能的階段。在向自主過渡的階段，整個(gè)行業(yè)的挑戰(zhàn)非常大，因?yàn)樵絹碓蕉嗟膫鞲衅鬟M(jìn)入系統(tǒng)，對(duì)計(jì)算能力的要求非常高，大量的數(shù)據(jù)是放在設(shè)備端還是云端，也是一個(gè)很有爭(zhēng)議的問題。

　　從英特爾的角度看，真正的挑戰(zhàn)已不僅僅限于階段的發(fā)展，而在于自身業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型和對(duì)手競(jìng)爭(zhēng)。

　　首先，由于PC市場(chǎng)的整體低迷，2015年占英特爾整體收入58.1%的PC芯片業(yè)務(wù)收入下跌了8%。而且，在英特爾收購Yogitech、Itseez進(jìn)軍汽車芯片行業(yè)，但這個(gè)行業(yè)早已被恩智浦、英飛凌、瑞薩所瓜分。

　　其次，雖然受益于全球服務(wù)器市場(chǎng)增長(zhǎng)，英特爾占整體收入28.9%的服務(wù)器芯片業(yè)務(wù)收入同比增長(zhǎng)11%，不過隨著人工智能的到來，越來越多的AI服務(wù)器開始采用NVIDIA的GPU芯片，雖然英特爾通過收購增加了AI部分的處理速度，但依然面臨很大壓力。

　　第三，越來越多的巨頭廠商開始加入到定制化芯片的爭(zhēng)奪中來。例如，谷歌就推出了定制化的芯片TPU，可以更加高效地運(yùn)行谷歌的深度學(xué)習(xí)軟件工程TensorFlow。另外，諸如百度等企業(yè)開始用ARM架構(gòu)芯片搭建大型數(shù)據(jù)中心，因?yàn)榭梢垣@得更低的功耗。

　　總之，英特爾在大半年的轉(zhuǎn)型中，通過大規(guī)模頻繁地收購，已經(jīng)建立起自己在人工智能尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的產(chǎn)品矩陣。如果整合順利，英特爾在未來或許已經(jīng)能夠鞏固巨頭的體量。但是面對(duì)智能時(shí)代的諸多挑戰(zhàn)，英特爾還要面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。