因此，每一个涉足人工智能领域的公司，大都只钻研其中的一两个领域，比如在语音/语意识别技术上颇有建树的科大讯飞。
不过对于英特尔这家在人工智能领域颇有“野心”的公司来说，只专注于一两个领域，显然无法在这个未来数十年里大热的行业中充分施展拳脚。而事实上，英特尔也在通过技术积累，构建着自己独有的AI生态体系。
“深化供给侧结构性改革。建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上……加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合……培育新增长点、形成新动能。”是习近平十九大会议报告中的一段话。
过去30年，中国经济发展速度让世界震惊，实体经济功不可没。
然而，中国传统实体经济虽然具有规模化、低人力成本等优势，却在根本上存在着缺乏技术的软肋。随着人力成本、物力成本、不动产成本的不断增长，传统实体经济臃肿的生产、制造体系弊端频现，必然会受到轻量化、省去中间环节的互联网经济的冲击。
因此，互联网经济的热潮并非是其比实体经济更强大，而是在过去十数年里，互联网经济抓住了实体经济的软肋。那么当修复这根软肋之后，做为国家命脉的实体经济将如何发展呢？答案不言而喻。
近些年，上至政府政策、国有大中型企业改革，下至零售业、物流业、快消业转型，智慧制造、数字化转型都已成为主旋律，实体经济在这场智慧化大潮中受益匪浅。同时，互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合，也将促使实体经济从单纯的规模化、与低人力成本中走出来，进入到现代化、高科技化的新型实体经济阶段。而英特尔，已经在为这样的未来做好了准备。
·三大硬件生态
随着物联网时代的到来，数据也将进入洪流时代。
如今，每个互联网用户每天产生的数据量约为1.5个GB。而智慧医院产生的数据量每天将超过3000GB，每台自动驾驶汽车每天产生的数据量将超过4000GB，每家智慧工厂每天所产生的数据量将超过1000000GB。
面对如此庞大的数据吞吐量，硬件平台算力将面临严峻挑战。
在数据吞吐量更为庞大的AI领域，英特尔将硬件平台的构成分为了两大块，以应对不同应用环境下的数据计算：
其一，是面对大数据量计算的数据中心应用环境。其中包括首次采用网状环形架构的英特尔至强可扩展处理器，英特尔至强融核处理器处理器，同时还包括适用于为人工智能加速的ARRIA10FPGA，以及英特尔Nervana神经网络处理器。
英特尔AI硬件体系
其二，是边缘化的细分领域应用。包括酷睿与凌动，Iris锐炬核显，同时也包括视觉计算平台MovidiusVPU以及语音计算平台英特尔GNA。
在英特尔的AI硬件生态体系中，至强是极其重要的一环。至强可扩展处理器铂金8180单颗处理器能够在SGEMM上实现3570GFlops浮点运算能力，有效提升上一代人工智能工作负载性能，单机性能提升倍数为推理吞吐量提升的4.2倍，训练吞吐量提升2.2倍。目前，已经有多家合作伙伴通过至强铂金、白金可扩展处理器，与傲腾固态硬盘以及其它软硬件组合，通过与大数据平台相结合，搭建出高效化的AI平台。
除了三大硬件平台之外，英特尔所擅长的存储，如傲腾固态硬盘；以及网络，如5G技术，也同样是构成英特尔AI生态的基础硬件体系。
·库与框架
以自身最擅长的硬件平台为基础，去构建AI生态，是英特尔在人工智能领域的战略方向，然而单凭硬件自然很难构建起完整的生态体系，因此在硬件基础之上，英特尔还为AI领域的开发者们提供了强大的软件支持。
从底层硬件到库、框架软件为开发者提供全方位支持
其中包括英特尔发行版的Python库、英特尔数据分析加速库（DAAL）、英特尔NervanaGraph等等。
此外，英特尔还针对各类常用框架进行了优化，如Torch、Caffe、Caffe（2）、TensorFlow、Neon、CNTK等。
其中，年底即将面世的NervanaGraph能够在不同的深度学习框架支撑下，完成对不同人工智能场景的计算，从而带来更高性能的神经网络执行解决方案。
·平台方案与技术落地
对于普通大众来说，英特尔最为人所熟知的是处理器。不过这已经成为了历史，如今的英特尔，芯片业务虽然是极其重要的构成，但并不是唯一。除了硬件之外，英特尔在云、5G通信、视觉计算等方面，也有着突破性成果。
将这些技术运用到人工智能领域，为人工智能行业的开发者们提供基于这些技术打造的平台化技术，是英特尔AI生态体系中同样重要的一个环节。
其实，以平台化的解决方案帮助开发者减少开发成本、提高开发效率，是英特尔始终在做的事情。比如此前面向智能穿戴设备的Curie平台，它就是集成了英特尔Quark系统芯片、蓝牙、低功耗无线电、传感器、充电电池，还有图案匹配引擎的平台化解决方案。另外在无人机领域、智能机器人领域，英特尔也都推出过相应的平台化解决方案。
因此，在未来数十年大热的人工智能领域里推动平台化解决方案，对于英特尔来说自然是轻车熟路的事情。同时这也将帮助开发者们提高效率、降低成本。
人工智能发展离不开云计算支持，英特尔Nervana云正是为此而生；
深度学习是人工智能现阶段发展中应用最普遍的技术，英特尔为此打造了NervanaDLStudio，从深度学习框架导入、构建、再到训练、以及部署，NervanaDLStudio帮助缩短开发周期、加速解决方案构建速度。
英特尔NervanaDLStudio帮助缩短开发周期、加速解决方案构建速度
此外，英特尔在视觉计算方面，近些年来也是成绩斐然。前有RealSense实感技术应用在智能机器人、无人机上，如今也有针对人工智能领域的计算机视觉SDK提供、同时还有Movidius神经计算棒这样的产品。
英特尔Movidius神经计算棒
从最基础的硬件平台，到库与框架软件平台，再到集成化的各类平台级解决方案，英特尔在人工智能领域构建了庞大的技术生态系统，这些技术生态系统最终会落地到哪些领域呢？
目前，人工智能已经在个人、医疗、金融、零售、政府、能源、交通、工业以及其它诸多领域取得了重大进展和成就。
智能机器人、精准医疗、金融欺诈检测、国防、智能电网、无人驾驶、工厂自动化、教育、游戏、体育等诸多应用已经实现落地，并且对实体经济发展带来了更好的促进。
·结语
英特尔凭借完善的人工智能生态，业已实现多方合作，投入人工智能硬件平台与配套软件工具，供相关领域开展深度学习、机器学习等人工智能核心算法的研发与应用。
人工智能的发展，将为各行各业赋予智能化、高效化解决方案，而相对落后的实体经济产业，也将因此而受益。在推动人工智能发展的道路上，离不开像英特尔、微软、谷歌等等这样的公司，他们将为世界人工智能相关领域、技术的发展，带来最强动力。
