一年多前，英特尔斥资3.5亿美元收购了深度学习企业Nervana Systems，英特尔人工智能战略加快浮出水面。历时一年多整合，随着英特尔在人工智能大会上的一系列发布与展示，企业网d1net记者发现，英特尔正打出一手全栈实力的AI好牌。

英特尔的全栈实力AI

英特尔已经能够提供的人工智能全栈解决方案包括：

1、涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔®Nervana™神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等;

2、针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库(Intel® MKL以及数据分析加速库(Intel® DAAL)等;

3、支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等;

4、构建以英特尔®Movidius和Saffron为代表的平台以推动前后端协同人工智能发展。

英特尔人工智能全栈解决方案

这四个方向涵盖了人工智能在不同应用场景下的应用性能需求，也正因如此，也让英特尔看到了AI领域的合作之重要。英特尔中国区总裁杨旭在致辞中强调：“英特尔不做埃菲尔铁塔式的研发，任何技术必须和业界广泛合作，要在产业和市场验证它的成功。目前，英特尔已与百度、科大讯飞、京东、海康威视、美团云等企业达成合作，共同引领AI产业的发展。比如牵手百度，组建了英特尔人工智能解决方案中心等。”

英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭

AI正深入场景应用

值得一提的是，相比较前些年的AI概念研讨，英特尔越来越关注应用及场景的落地。AI在医疗领域的应用正在深入。

阎威武----上海交通大学教授，“人工智能+医疗”研究已走在世界前列，他以肺癌举例：“肺癌是全球第一大恶性肿瘤，肺癌检测主要是通过医生“看片子”，但一个病人的一个肺大概会产生300张片子，300张片子大小约为180M，经过数据预处理或者增强等技巧以后，数据量成倍增加，病灶结节非常小，医生只能在二维下“看片子”，读起来耗时耗力。结节病灶多样性强，微小结节不到一毫米，很难发现。而AI模型影像则是三维的，信息更加完善。目前一般临床医生对结节的漏检率达到10%，但是AI诊断便可以解决这个问题，帮助医生把漏掉的‘捡’回来，目前AI模型对影像的检测准确率已超过临床经验10年以上的医生。“

阎威武教授也同时指出：由于目前的研究一般采用的是大体积深度网络模型，对于内存要求非常大，性能会受到很大的影响。因此，在研究时采用了英特尔至强融核处理器以及核心算法库的方案，通过高效多核并行以及更快的预处理，可使人工智能模型的训练深度更深，效果也更好。训练的周期一般平均在两周左右，肺结节的检出率已经达到97%，如果考虑4个假阳性是91%，平均诊断可节省至1分钟。

目前，英特尔人工智能全栈解决方案已可以广泛在行业和企业领域更方便地获取、开发和部署，并在金融、医疗、自动驾驶、安防、工业等各个领域充分释放出来。