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创始于1968年的英特尔，如今正转型为一家以数据为中心的公司， 通过将智能融入云、网络、边缘和各种计算设备，充分释放数据潜能，驱动智能互联的世界。
中国作为数字化创新的活跃市场，也是英特尔在美国以外投资最大、机构设置最全的区域市场。英特尔中国研究院作为英特尔全球科研体系的重要一环，也是英特尔重要的“科技创新引擎”，通过多年的发展，深度融入了中国创新体系，搭建了政产学研多方合作的新型研究网络。
日前，在“2022英特尔中国研究院探索创新日”上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强博士分享了英特尔中国研究院在数字化时代的使命、责任和研究方向，并重点阐释了英特尔中国研究院的创新策略，以及政产学研合作的最新进展。
英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长 宋继强博士
“植根于二十多年的创新积淀，英特尔中国研究院致力于提供多元化视角，立足中国创新，以全栈式研究体系，推动在新兴领域的快速原型化。在中国率先落地前瞻性创新成果，并加速推广到全球，实现大规模商业化应用”， 宋继强表示，“产业数字化新时期，英特尔中国研究院希望与中国数字化经济共成长”。
英特尔高级院士、副总裁、英特尔研究院院长Rich Uhlig博士表示：“依托中国巨大的创新机遇，英特尔中国研究院不仅着眼于未来革命性的科技研究，还承载着将研究成果转化为中国乃至全球创新产品的使命。我们始终致力于为英特尔中国研究院提供全方位支持，帮助其融合中国智慧，用前瞻性的实践和突破，探索未来技术和应用模式。”
主攻三大方向：AI、边缘计算、敏捷设计
英特尔中国研究院主攻三大研发方向：人工智能、边缘计算、敏捷设计。研究成果覆盖：视觉智能与视觉合成、自动驾驶与智能交通、智能边缘、5G、雷达感知、处理器设计与敏捷开发、计算机架构、机器人、类脑计算等领域，并实现了包括无线显示、雷电接口、虚拟化无线接入网络平台、可穿戴芯片、AI算法产品和HERO平台在内的多项成果转换。
一、人工智能
作为未来重要的赋能技术之一，人工智能正在改变人类生活的方方面面，赋能各种全新的复杂场景和用例。在不断突破人工智能领域发展瓶颈的过程中，英特尔中国研究院通过在高效深度视觉识别方面的前沿研究，以更快、更高、更强的AI技术创新，解决深度学习部署的挑战。
1、更快推理速度
亚比特神经网络突破DNN量化极限——英特尔中国研究院前瞻性地提出亚比特神经网络技术，从统计意义上实现<1bit DNN量化，实现显著压缩/加速比。在FPGA的实际部署中，亚比特神经网络加速器能实现更快的推理速度。
2、更高推理准确率
全维度动态卷积实现更高推理准确率——英特尔中国研究院率先提出了全尺度深度视觉学习技术以突破AI扩展瓶颈，部分研究成果已发表于NeurIPS、ICLR等AI顶级会议，并获批十多项专利申请。
近期，英特尔中国研究院还提出了一种创新型动态卷积设计——ODConv，以实现更高推理准确率。该设计采用具有并行策略的多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力，以“即插即用”的方式替代常规卷积，能显著提升大型及轻量型主流CNN模型的识别准确率。ODConv系列模型将于今年下半年，在英特尔研究院开源项目中正式发布。
3、更强算法实用性
在2022年北京冬奥会上，英特尔基于视觉智能的无标记三维人体运动追踪技术（3DAT），利用先进的计算机视觉和人工智能算法，提供了简单易用、鲁棒、高质量的实时人体动作捕捉解决方案，为观众带来了全新体验。
据了解，英特尔的三维人体追踪技术（3DAT）未来还将构建“体育+娱乐”、“游戏+电影”、“艺术+文创”、“元宇宙+Web 3.0”等多元场景，为虚实融合创造无限可能。
二、边缘计算
随着进入数据爆发时代，众多数据、技术和商业模式汇聚到边缘，边缘计算的重要性日益凸显。当下，越来越多的企业机构正面临着延迟、带宽、安全性和连接性等数据处理方面的现实挑战。
针对当下及未来边缘应用的挑战，英特尔中国研究院原创的高可靠分布式边缘计算系统，可提供三大核心能力：第一，有效的高通量实时分布式计算，在指定的、以毫秒为单位计量的时间内可靠完成；第二，对核心敏感数据（图像、视频、核心业务流等）精确的控制与共享访问；第三，高效提升边缘计算新业务的开发效率。
这些能力让边缘计算平台上的软件系统开发、迭代及部署与云计算相比更加快捷，能大幅提升业务面市速度。英特尔中国研究院还分享了在智能交通、教育及机器人等应用场景下，边缘计算的典型用例。
智能交通方面，为更好实现“车路协同”，英特尔中国研究院实现了对来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的海量数据进行全天候、实时的数据融合分析。在100毫秒内完成复杂场景下的交通风险预判，消弭交通事故风险，进一步提升道路通行能力，开启智慧交通新时代。
活动中，英特尔还介绍了如何利用边缘计算技术，将真实世界的道路测试与虚拟世界的计算机仿真相结合，实现在虚拟场景下的真实道路测试（RTAS）。该技术采用“云—边—车”三层架构：在云端开发测试场景库和控制模型，在边缘生成虚拟场景并下发到被测车辆，被测车与虚拟场景在真实道路和环境上实时互动。依托该架构，环境、互动和车辆的真实动态能实时返回边缘，并形成闭环，实现虚拟世界和物理世界的有效融合。
在教育方面，英特尔中国研究院展示了“迎接未来教育，共创智能实验”的教学工具平台。该平台将边缘计算的相关技术，应用在中学生理化生实验场景中，并基于人工智能算法，借助英特尔OpenVINO工具套件，实现端到端的实时智能实验教学辅助。
机器人方面，英特尔通过将边缘计算引入机器人系统，让其具备低功耗、小尺寸和高智能的能力。通过边缘增强的机器人系统可以支持多种形态、不同应用的机器人，具备高度的灵活性和可扩展性。
三、敏捷开发
如今，领域专用的SoC是提高特定领域应用性能和效率的关键，但更复杂的设计、更长的验证时间及更快的商用需求，让传统的设计和验证变得更具挑战性，而RISC-V技术提供了开放的、模块化、可定制的指令集，适合特定领域（Domain Specific Acceleration，DSA）芯片所需的灵活性和高效能，越来越多的DSA设计开始选择使用基于RISC-V的指令集。
英特尔中国研究院下设了RISC-V敏捷设计实验室，致力于设计领先的可定制化RISC-V处理器和加速器IP，建立软硬件协同设计的仿真框架，支持迭代式开发和验证，利用先进的设计语言和工具，大幅提升领域专用芯片设计和验证效率。
目前，英特尔中国研究院在敏捷开发领域的研发取得多方面进展，包括将CPU功能模型、SoC功能模型广泛地应用到处理器和DSA的研发流程中，实现功能仿真，支持软件开发，验证自动化，加快了硬件和软件的设计验证；将可综合高级设计语言进一步应用到IP设计和SoC中，提高了设计效率；FPGA仿真平台也广泛的应用到英特尔的验证和软件测试中，加快验证和测试速度。
芯片领域的“敏捷开发”与互联网领域强调的“敏捷开发流程”有什么不同？宋继强表示，流程构造的思路类似，但用到的工具链截然不同。软件开发的目标是纯软件产品、互联网产品，它的工具链也全部都是由软件系统工具构成，可以随时调试，直到达到最终想要的效果。而硬件不一样，中间有很多流程，相互之间如果衔接不好，就会逐级造成性能降低，或是导致其他问题的扩散。并且，在真正流片之前，所有模拟器拿到的只能是一定程度的真实数据，这就意味着在整个过程中，如何选合适的、不同性能的功能模型去分级验证非常重要。
整体来讲，硬件领域的“敏捷开发”难度比开发纯软件产品要高很多。这是一个累积效应，涉及主核、矢量加速部件、加速器模块或I/O连接等，当这些都逐渐形成IP，且已经被验证过之后，可信度就高很多。只是在没有被验证、没有形成IP库之前，这个“冷启动”的过程比较复杂，但这其实是给未来DSA方向做铺垫。
宋继强补充，硬件领域进行敏捷开发的工具链还属于研究阶段，希望未来进行定制化的硬件开发工作，只要是有软件或有编程思路的人就可以做。目前，整个基于RISC-V进行敏捷开发流程的社区，业界很多企业在共同投入，英特尔也会参与其中。
政产学研多方联动——“双轮驱动，融合创新”
活动中，英特尔中国研究院进一步明确了面向未来的创新策略——以“双轮驱动，融合创新”为核心，穿越技术周期。英特尔中国研究院将继续搭建新型研究网络，联合政产学研多方，在技术方向、人才培养和成果孵化上共同合作。
宋继强提出了“双轮驱动，融合创新”的发展思路：
一方面，坚持“创新领域探索”与“规模化商业化导向”的“双轮驱动”策略，在不断探索全球领先的前沿技术时，也持续推进技术产品化，加速商业化落地进程。
另一方面，针对中国庞大的市场数据以及复杂的应用场景，结合自身技术优势与本土应用，制定更为长期的本地化发展策略，融合国内外先进技术促进可持续创新。
以创新为起点，英特尔中国研究院联合政产学研多方，在技术方向、人才培养和成果孵化上共同合作，在活动中宣布的合作包括：
与首都医科大学附属北京朝阳医院达成战略合作协议，基于英特尔中国研究院提供的新型传感技术，交互技术及计算平台，双方以急诊医学需求为切入点，以智能机器人为载体，将健康管理、急救及康复应用延伸至家庭、社区、机构、高校等场景，共同打造急诊危重症医学的“连续性医疗体系”，构建数字化医疗新生态。
首都医科大学附属北京朝阳医院副院长、首都医科大学附属急诊医学系主任 郭树彬（左）
与英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长 宋继强博士（右）
与南京市麒麟科技创新园合作，联合成立英特尔智能边缘计算联合研究院，携手加速智能边缘计算的技术创新及应用落地。面向行业实际应用场景，英特尔智能边缘联合研究院聚焦三个前沿领域：增强的智能边缘计算平台软件/硬件系统；应用领域的数据集搜集和分析、工作负载分析；边缘侧多接入的未来智能网络与工作负载的软硬件加速。活动中公布了英特尔智能边缘联合研究院的首批项目，包括非接触式感知和交互技术、数字人动作及表情捕捉技术、教学视频理解和评估技术和机器人远程训练和示教技术。
南京市麒麟科创园管委会副主任 俞清（左）
英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长 宋继强（右）
强力驱动产业智能变革
针对中国庞大的市场数据及复杂的应用场景，宋继强表示，英特尔中国研究院将不懈探索新技术，并以产业化为导向，提供AI算法与工具、智能边缘架构、新型加速器等一系列解决方案，推动构筑全新技术生态，赋能数字化转型，驱动产业智能变革。
他指出，从实现方式来看，目前很多智能边缘的能力多数通过边缘计算盒这样的形式在提供，能力比较有限。如果未来要用在智能制造、港口、矿山等领域，需要网络、计算、存储等更多功能，那就意味着对数据量的处理是巨量的，对AI算力要求更高，而且有实时要求。因此，弱的边缘肯定是不够的，一定要向更强的边缘去演进。
以服务机器人这个典型的应用为例，因为持续学习的能力对于机器人非常重要。如果这个学习过程只靠机器人自身完成的话，对硬件的要求太高，这就需要用到边缘计算，一方面将不需要即时响应的计算卸到边缘侧，另一方面也可以利用边缘计算进行存储，相当于通过智能边缘，帮助机器人这类前端设备，具备了更大的存储和计算容量，获得了自体之外的另一个“大脑”。
宋继强表示，英特尔正通过包括无处不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接及人工智能在内的“四大超级技术力量”，来推动技术创新与变革，以应对日益复杂的应用场景及众多行业挑战。英特尔中国研究院将与英特尔全球研究体系、中国政产学研紧密合作，助推技术原型产品化和商业化，赋能数字化转型，让科技进步普惠地球上的每一个人。
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