应对AI开发三大挑战，英特尔揭秘软硬件大招智东西（公众号：zhidxcom）作者

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智东西（公众号：zhidxcom）
作者|程茜
编辑|心缘
智东西11月24日报道， 2022英特尔AI（人工智能）开发者大会开幕。
在AI技术加速普及落地的关键阶段，万物智能、企业数字化转型等背景下，都为AI开发者提出了挑战。
从技术本身来看，李映认为，有五大超级力量在推动科技的进步，分别是无所不在的计算、丰富的可编程网络、跨越云边的基础架构、遍布全网的人工智能、新兴的传感和感知技术。

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在这背后， AI开发者的重要地位凸显，但面临如此多的发展机遇，李映谈道，没有任何一家企业或一个开发者，能够独立面对一个超级力量，并实现科技的进步和发展。因此，一个开放的生态、一个软硬件共同组合的生态才能推动科技的进步。
那么，英特尔如何看待这一发展趋势？又是如何构建AI开发生态的？并且如何让AI与行业应用实现有效结合？
一、开发生态发展模式，将是软件定义、芯片增强英特尔副总裁兼软件生态部总经理李映谈道，英特尔的创新愿景是，通过创建和促进基础性的开放项目和标准，利用该公司的产品组合，依托于软件优先、开放优先、开源优先的理念来和开发者社区、生态应用有更多探讨。

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谈及未来发展，李映说：“未来，我们认为整个生态发展一定是软件定义芯片增强的，软硬件共同创新发展的合作模式。 ”软件的重要性越来越大。
首先是摩尔定律的持续发展，他补充说：“我们承诺在未来4年内会有5个节点的超速发展，保证摩尔定律继续成为科技发展和IT发展的基石。 ”
同时，硬件也会变得更加开放， RISC-V等开源架构的出现，为开发者和芯片开发商提供了更多选择。
整个开发生态将会是软件定义、硬件芯片增强的交互发展，而软硬组合也会成为重要的发展发现。

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李映谈道，其实这一方向在AI方面得到了充分体现。新的算法、架构层出不穷， AI应用给每个人的生活和社会带来了新的变化，但对于开发者而言，数据、AI方面都会面临非常复杂的挑战。
首先是数据方面，开发者需要保证整个开发过程中能对大量数据进行处理，对数据进行标准化清洗，并应用到后面的模型中。
第二个挑战是建模，如何选择更好的模型才能保证开发者的AI训练过程达到开发者预期的效果。这说的就是高效利用的问题。英特尔在模型构建中会提供主流的架构TensorFlow等，也会具备API接口，保证开发者的模型在各种硬件平台中能够进行无缝迁移和使用。
第三个挑战是如何保证你的模型能够部署在实际使用环境和应用环境中，英特尔提供的技术能够保证AI开发者高效部署到边缘或者云端环境中。
其他的技术也会保证模型的可用性，并自动找到最佳部署模式。
因此，依托于英特尔开放、开源的开发生态， AI开发者的开发应用效果和效率都能得到显著提升。

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二、云边端协同是大趋势，边缘训练是AI发展第二阶段在万物智能的新时代，数据的增长速度已经超出人们的想象。英特尔公司高级首席工程师、视频事业部全球首席技术官、物联网事业部中国区首席技术官张宇谈道，数据量增加的同时，也推动了计算模式的更新。在互联网时代，云计算技术可以实现随时随地按需边界共享各种计算设施等，并提高资源利用率。