C114訊 7月15日消息（岳明）2020年，新冠肺炎疫情在全球肆虐，幾乎改變了全社會的運轉方式，毫不夸張的說全人類正處于歷史的轉折點。在疫情這一特殊場景下，此前研究探討的5G、AI、云計算、物聯(lián)網等等數字化技術提前得到了應用，為逐步推進社會正常運行提供基礎保障。
與此同時，在當前全球疫情形勢下，或許在未來較長一段時間內線上溝通、工作、學習、生活娛樂將成為新常態(tài)。也是在這一新常態(tài)下，5G R16標準凍結，完善了5G的能力三角，更是對垂直行業(yè)的支撐能力進一步加強，更好的賦能產業(yè)轉型，助力數字經濟發(fā)展。
作為5G建設的重要參與者和關鍵推動者，無論是在標準制定，還是在推動網絡變革上都活躍著英特爾的身影。近日，英特爾中國研究院院長宋繼強在接受C114采訪時表示：“英特爾研究院有兩個目標：第一，做前沿性的研究探索工作；第二，確保前沿性的探索能夠在一定時間內為英特爾帶來差異化的技術，從而推出具有競爭力的產品，滿足商業(yè)化的需求。”
5G+AI融合，加速社會數字化變革
5G商用不斷加速，作為智能創(chuàng)新的平臺和連接器，將助推數字經濟騰飛。而隨著5G R16標準的凍結，5G能力三角進一步完善增強，將再掀5G建設熱潮，加速全社會的數字化轉型。
作為擁有最廣泛生態(tài)系統(tǒng)的領先網絡芯片提供商，英特爾通過全面的云網邊產品組合，以及軟硬加速方案和通用參考設計來幫助客戶，從核心網到邊緣，以最快捷、最有效的方式設計，交付和部署用于網絡基礎設施的5G解決方案。
另外，在5G大踏步向前發(fā)展的同時，AI也成為全社會的焦點，毫不夸張的說這是一個萬物皆可AI的時代。5G和AI兩者具有深刻的內在聯(lián)系，AI讓5G智能，5G使AI泛在，兩者深度融合，將共同促進了社會經濟生產關系和生產方式的重大變革。
在宋繼強看來，AI經歷了從通過由人制定的各種規(guī)則去做理論性的推理，到現階段的深度學習。“數據的增長，外加算力的提升以及基于深度學習構建的算法演進，這三張'王牌'讓一些典型的深度學習應用達到甚至超越了人的能力。”
據了解，目前英特爾為AI與數據分析打造了無與倫比的廣泛產品組合和生態(tài)系統(tǒng)支持。經過全面優(yōu)化的全新數據平臺與基于英特爾AI技術不斷蓬勃發(fā)展的合作伙伴生態(tài)一道，正在幫助各類企業(yè)積極部署智能的AI和數據分析服務，從而將數據轉變?yōu)槠髽I(yè)的重要資產，從而加速社會數字化變革。
不過，宋繼強指出，隨著深度學習的研究深入，現階段的AI面臨著“能耗”以及“數據量”等挑戰(zhàn)。“我們正處于從AI 2.0到AI 3.0時代的轉折點，神經擬態(tài)計算最有可能開辟出一條從AI 2.0到AI 3.0的嶄新賽道。圍繞神經擬態(tài)計算，英特爾從很早就開始積極探索這一嶄新的計算模式。”目前，英特爾的神經擬態(tài)計算芯片Loihi已經具備了嗅覺的能力，神經擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Springs已經擁有1億神經元的計算能力，這已經相當于一個小型哺乳動物的大腦。
R16凍結，車聯(lián)網等行業(yè)應用加速
7月初，在3GPP TSG第88次會議上，5G R16標準宣布凍結，標志著5G第一個演進版本標準正式完成。“R16標準完善了5G在高速率、低延遲、多接入的能力三角，”宋繼強指出：“在低延遲、高可靠性領域，自動駕駛是一個典型的應用場景，R16標準凍結為自動駕駛奠定了標準化的基礎。”
在宋繼強看來，自動駕駛領域仍存在眾多難點，一方面是技術本身需要提升。“特別是在感知領域，仍然要抱著謹慎、謙卑的態(tài)度，不管是用深度學習方法，還是用傳統(tǒng)的方法，目前仍沒有一個超完美的解決方案能夠應對所有情況。”
另一方面，自動駕駛不僅是一個技術，還取決于全產業(yè)能否認同這種模式。宋繼強認為，“所以自動駕駛需要一個大家都認可的標準化方案，來確保車輛從出廠測試，駕駛軟件的規(guī)格認定和升級，到跟道路的協(xié)同測試，到責任認定，這樣才能說自動駕駛這個產業(yè)開始可以運作了。”
對于英特爾而言，在自動駕駛層面，積極參與標準的制定，英特爾子公司Mobileye日前在中國發(fā)布自動駕駛安全標準RSS，確保駕駛軟件的安全性等。另外，英特爾正在做智能交通路口技術的科研，利用交通路口攝像頭產生的視頻數據，無死角的看到路口的各種交通情況和軌跡，從而預測可能會發(fā)生的碰撞，讓交通的基礎設施通過AI、 5G，迅速提高交通路口的安全程度。宋繼強指出，在所有的交通事故中，一半都是發(fā)生在交通路口，因而該技術的意義重大。
宋繼強認為，雖然自動駕駛到規(guī)�；逃眠�需要比較長的時間，但是早期需要在有限的區(qū)域里，去做各種各樣的研發(fā)、測試和試驗。“R16為早期的測試驗證提供了標準化的基礎，支撐自動駕駛技術最終實現商業(yè)化的目標。”
雙輪驅動，堅持科研的長期主義
無論是在5G、AI、自動駕駛均需要底層技術的支撐，宋繼強指出，英特爾是一家立足長遠、推動底層技術創(chuàng)新的公司，以此來幫助客戶取得商業(yè)應用上的成功。
可以看到，數字科技在此次突如其來的疫情中發(fā)揮著重要作用，對于英特爾而言，包括病毒測序、基因分析、無人化服務等等應用均依靠此前的中底層科研積累。宋繼強強調：“當擁有足夠的中底層技術積累之后，能夠從容應對突發(fā)的上層應用需求。”
在宋繼強看來，底層技術的創(chuàng)新并不是一蹴而就的，必須堅持長期主義，瞄準長遠的目標與價值，長期地專注于一個方向與賽道，以這種確定性去對抗發(fā)展過程中的一切不確定性，才有可能最終取得成功。
據介紹，英特爾研究院堅持“底層技術探索”與“應用轉化實效”的“雙輪驅動”策略。“底層技術”是指推動核心技術的研發(fā)創(chuàng)新，這需要堅持“長期主義”，長時間地專注于既定的技術方向不動搖，應對未來的未知挑戰(zhàn)；“應用轉化”是指要適應經濟社會發(fā)展中不斷出現的新需求，對技術方向進行調整，推動技術落地與成果轉化，解決當前的實際問題。兩個輪子相互協(xié)同，共同推動科研的進步。
宋繼強指出，隨著經濟社會的發(fā)展，以及各類突發(fā)事件的出現，需要通過數字化的技術來應對，這就要求“應用轉化”的輪子每一兩年轉轉方向。而支撐“應用轉化”輪子的轉向則是中底層技術的持續(xù)向前推進，例如人工智能的數據分析技術、通信技術在帶寬和時延方面的提升以及前沿技術如量子計算、神經擬態(tài)計算等，這些技術均需要長期科研，以滿足未來可能發(fā)生的需求。
在研發(fā)趨勢的把握方面，宋繼強介紹，更多的是依靠周邊社區(qū)、大學、工業(yè)界、政府等合作伙伴對趨勢的認知和把握。此外，英特爾有試錯文化，尤其是在有革新可能性的領域，當然也在盡可能踩準時間點，減少風險，從而達成一個動態(tài)平衡。 
