自ChatGPT橫空出世，以大模型和生成式人工智能（AIGC）為代表的人工智能（AI）技術(shù)不僅以驚人的速度推動數(shù)字化變革的縱深發(fā)展，也在給人們的日常生活帶來顛覆性變革。而隨著人們對更敏捷的連接技術(shù)和更實時應用的需求與日俱增，能夠為用戶提供更高效、個性化和實時智能體驗的邊緣人工智能技術(shù)，也邁入了新的發(fā)展階段。
目前，許多企業(yè)仍面臨資源有限、專業(yè)知識缺乏、難以在運行時保護數(shù)據(jù)和模型并在多樣化硬件平臺上部署等難題�；诖�，在今年的世界人工智能大會（WAIC 2023）期間，英特爾公司高級首席AI工程師、網(wǎng)絡與邊緣事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官張宇博士與大家詳盡分享了邊緣人工智能所面臨的機遇、挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。
英特爾認為，人工智能尤其是邊緣人工智能的發(fā)展應該分為三個階段：邊緣推理階段、邊緣訓練階段和邊緣的自主機器學習階段。目前，邊緣人工智能的大部分應用還處于第一個階段，利用大量數(shù)據(jù)和算力在數(shù)據(jù)中心訓練一個模型，再將訓練的結(jié)果推到前端執(zhí)行推理操作。然而，這種模式不可避免地限制了用戶所需要的模型更新頻率，因此在邊緣，需要不斷對模型進行進一步訓練和優(yōu)化。邊緣人工智能的第二個階段是訓練階段。要實現(xiàn)邊緣訓練，需要有更自動化的手段和工具，可以完成從數(shù)據(jù)標注到模型訓練、以及模型優(yōu)化和部署等全流程的自動化。放眼未來，張宇博士認為，邊緣人工智能第三階段的發(fā)展方向應該是自主機器學習階段，即在邊緣設備上實現(xiàn)自主學習，從而能夠更加智能地應對用戶需求。在這一自主學習的過程中，人工智能能夠感知人的意圖，根據(jù)人的意圖設計一個合理的網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)，或選取一個合理的人工智能網(wǎng)絡模型，自主選擇相應訓練數(shù)據(jù)集進行訓練，再把訓練結(jié)果自主推送到前端去執(zhí)行相應的推理操作，完成一整套自主化的過程。
致力于成為值得信賴的技術(shù)創(chuàng)新者，英特爾亦深耕面向邊緣計算的人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新。其中，在硬件層面，面向邊緣的“英特爾 Developer Cloud for the Edge”為英特爾硬件人工智能和邊緣解決方案的開發(fā)提供強大支持，并可滿足開發(fā)者訪問英特爾最新架構(gòu)CPU、GPU、VPU和FPGA等硬件資源的需求；在第四代英特爾至強可擴展處理器上，英特爾也專門針對人工智能工作負載內(nèi)置了AMX（Advanced MatrixExtensions）Al加速引擎，進一步提升人工智能技術(shù)開發(fā)的性能和效率。
同時，英特爾也持續(xù)發(fā)力軟件層面，全新英特爾 OpenVINO 2023.0版本幫助AI開發(fā)者簡化工作流程，能在企業(yè)中更高效地部署高質(zhì)量的計算機視覺AI解決方案；英特爾Geti商用軟件平臺能夠幫助開發(fā)團隊減少模型開發(fā)所需時間，并降低AI開發(fā)技術(shù)門檻及開發(fā)成本；專用于高性能深度學習AI訓練的第二代Gaudi深度學習加速器能夠幫助客戶以更低的成本進行AI訓練，更高效地進行大規(guī)模AI應用部署。通過在軟硬件方面“雙管齊下”的策略和先進的人工智能產(chǎn)品組合，英特爾持續(xù)探索邊緣人工智能的新技術(shù)和新應用，致力于解決目前行業(yè)所面臨的難題，以進一步推動人工智能技術(shù)的真正普及和蓬勃發(fā)展。
隨著各行各業(yè)數(shù)字化程度日益提高，人工智能技術(shù)的應用為企業(yè)提供了更加高效的數(shù)據(jù)分析和處理方法，進一步推動了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟時代的重要基礎(chǔ)設施和關(guān)鍵技術(shù)，正引領(lǐng)著全球范圍內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。而在這一浪潮中，英特爾也在不斷投入大量的資源和技術(shù)，致力于推進人工智能的應用和發(fā)展。AI行業(yè)的未來充滿了機遇和挑戰(zhàn)，英特爾將在其中繼續(xù)發(fā)揮重要作用，抓住時代的機遇和發(fā)展趨勢，通過AI技術(shù)的不斷革新和進步，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步貢獻更多力量。
作者丨沈叢
編輯丨張心怡
美編丨馬利亞
監(jiān)制丨連曉東
