IT时报|英特尔之于AI雄心空前：全栈、全链解决方案完善AI生态拼图( 二 ) IT时报记者王昕

“整个业界渐渐向3.0的方向推动，例如英特尔研究院在做的神经拟态计算，就是一个逐步可以去让机器自我学习的过程，并且学出来的模型可以解释，也是比较鲁棒的，同时把能效性进一步的提高，不需要用大量的电力才能训练出一个模型。 ”宋继强补充，目前业界正在向3.0阶段迁移，但与此同时，人工智能2.0阶段的技术也正在进行大规模的商用。
全栈产品背后的全栈研发
【IT时报|英特尔之于AI雄心空前：全栈、全链解决方案完善AI生态拼图】加速“AI、5G、智能边缘”的融合，在宋继强看来，智慧未来城市是转折性技术应用落地的理想载体。比如，英特尔与南京经济技术开发区以及多家生态合作伙伴打造的南京“未来科技智慧中心” ，通过共建5G+智慧园区，培育创新生态，为智慧城市的未来发展不断探索。
张宇认为，工业互联网从本质上来说，是“边云协同”的端到端系统。其中，大概有50%的数据处理发生在边缘侧，另外50%的处理发生在云端。这些数据有很大一部分需要利用人工智能的技术进行处理。英特尔的优势就在于能够帮助合作伙伴，构建云到端的人工智能系统。
据统计，在IA架构上的开发者数量超过2000万。针对这一庞大群体，英特尔打造了英特尔AI实践日、英特尔人工智能构建者（IntelAIBuilders）、英特尔人工智能开发人员计划（IntelAIDeveloperProgram）、OpenVINO中文社区等项目。
“硬件整合在一起以后，如何让软件人员很好的去利用它，释放它的能力，这也是非常重要的。 ”宋继强认为，硬件的能力是根本，但是如何用好它，完全要靠软件， “以OneAPI作为一个大的框架，开源面向整个产业，里面自己有好多不同种的性能库，比如面向视觉运算英特尔有OpenVINO性能库，业界反馈非常好。 ”
其实，英特尔不仅是技术的提供者，也是技术的实践者。例如，在英特尔大连工厂，需要实时、准确地对晶圆进行检测，从而保证产品的良率。通过基于英特尔的人工智能软硬件技术，与纯人工检测方式相比，检测效率提升了100倍。
“英特尔不光看到了现在，也看到未来3到5年，甚至看到未来8年、10年左右的一些可以给AI领域带来重大突破的机会，例如量子计算。 ”宋继强觉得这彰显了在全栈之外，英特尔所拥有的深厚底蕴和实力。