戴金权专访：英特尔公司哪些最前沿的人工智能技术已经落地国内外使用？
7 月 28 日 -29 两天，第四届中国人工智能大会（ccai 2018）在罗湖召开，由罗湖区人民政府与中国人工智能会学联合主办的本次大会，有两院院士李德毅、谭铁牛等 50 余位国内高校、企业的人工智能行业大咖聚集，深圳市副市长王立新，罗湖区区委书记贺海涛，罗湖区区委副书记、代区长罗育德出席，1000 余国内外人工智能行业从业人士参加，一场场高端对话和头脑风暴上演。
在讲座和对话的空隙，记者采访到了三位中国人工智能领域产、学、研的专家——中国科学院计算技术研究所研究员、国家优秀青年科学基金获得者韩银和， 英特尔高级首席工程师、大数据技术全球 cto 戴金权，还有苏州大学特聘教授、计算机学院副院长、人类语言技术研究所所长、人工智能研究院副院长、国家杰出青年科学基金获得者张民。三位分别从人工智能发展方向、当前中国和世界前沿的人工智能应用、人工智能人才培养等方面，谈论了当前人工智能产学研发展状况。
▲英特尔高级首席工程师、大数据技术全球 cto 戴金权。
戴金权：英特尔研发团队目前正研究类脑计算和量子计算
记者：目前英特尔公司哪些最前沿的人工智能技术已经落地国内外使用？
戴金权：在业界，有大量的大数据用户想使用人工智能的技术，但普遍有一个痛点，如何将新技术嵌入在客户现有的大数据平台，应用起最前沿的人工智能技术。
我们在上海和硅谷两边都有研发团队，在大数据分析平台上加入深度学习和人工智能技术，就基本解决了这个痛点，我们推出的 bigdl 项目，一个分布式深度学习框架，在这个上面构建了 analytics zoo，一个统一的数据分析 +ai 平台，现在国内外的都有不少用户已经使用。
比如我们就跟京东合作了，他们的平台上有几亿张图片，想用来以图识图、拍照购，看图片有没有重复的、侵权的行为等。我们提供的解决方案就是将我们最新的 ai 技术嵌入他们的数据平台，进行分析使用，要比之前的他们使用的解决方案要快三四倍。
跟世界银行我们也有合作，他们有几百万张来自全世界手机拍摄照片数据，我们的技术嵌入他们的数据平台，把这些质量参差不齐，拍糊了或者拍错的照片，进行清洗、整合，自动分类，贴上标签，根据模型形成各类统计数据，用于世界银行进行关于全世界各地的物价水平、经济水平的研究应用。这相比他们以前派人到世界各地去调研的方式，优势在于覆盖面更广、费用更低、速度更快。
记者：在人工智能方面，英特尔现在有没有正在部署一些将来研究方向、发展方向？
戴金权：英特尔目前正在进行前沿技术的研究，比如神经拟态计算（类脑）研究芯片 loihi，是全球首款具有自我学习能力的芯片。它可以解决一些当前的深度学习不能解决的问题，列如稀疏编码、词典学习、动态学习适应结果的一些问题；并且还拥有更高的能效比。另外一个方向是量子计算，今年向合作伙伴交付了首个 49 量子位超导量子测试芯片— tangle lake。
记者：对于人工智能前沿技术的落地，您有注意到哪些可以努力的地方？
戴金权：现今很多高校、研究院在人工智能技术研究突破已经非常好了，但如何落地，有非常多断层，需要解决很多的现实问题。因为实验室使用的实验数据集是固定的，而企业有需求的大数据是复杂多变的，很多公司有很大的数据量，非常杂乱，处理流程很长，需要导入、清洗（坏掉的或者错误的，格式不匹配）、特征提取、转换，再进行模型算法，推理判断。把人工智能更广泛的实际应用中，提高效率，改善生活，还有一段很长的路要走。
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▲英特尔高级首席工程师、大数据技术全球 cto 戴金权。
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戴金权：在业界，有大量的大数据用户想使用人工智能的技术，但普遍有一个痛点，如何将新技术嵌入在客户现有的大数据平台，应用起最前沿的人工智能技术。
我们在上海和硅谷两边都有研发团队，在大数据分析平台上加入深度学习和人工智能技术，就基本解决了这个痛点，我们推出的 bigdl 项目，一个分布式深度学习框架，在这个上面构建了 analytics zoo，一个统一的数据分析 +ai 平台，现在国内外的都有不少用户已经使用。
比如我们就跟京东合作了，他们的平台上有几亿张图片，想用来以图识图、拍照购，看图片有没有重复的、侵权的行为等。我们提供的解决方案就是将我们最新的 ai 技术嵌入他们的数据平台，进行分析使用，要比之前的他们使用的解决方案要快三四倍。
跟世界银行我们也有合作，他们有几百万张来自全世界手机拍摄照片数据，我们的技术嵌入他们的数据平台，把这些质量参差不齐，拍糊了或者拍错的照片，进行清洗、整合，自动分类，贴上标签，根据模型形成各类统计数据，用于世界银行进行关于全世界各地的物价水平、经济水平的研究应用。这相比他们以前派人到世界各地去调研的方式，优势在于覆盖面更广、费用更低、速度更快。
记者：在人工智能方面，英特尔现在有没有正在部署一些将来研究方向、发展方向？
戴金权：英特尔目前正在进行前沿技术的研究，比如神经拟态计算（类脑）研究芯片 loihi，是全球首款具有自我学习能力的芯片。它可以解决一些当前的深度学习不能解决的问题，列如稀疏编码、词典学习、动态学习适应结果的一些问题；并且还拥有更高的能效比。另外一个方向是量子计算，今年向合作伙伴交付了首个 49 量子位超导量子测试芯片— tangle lake。
记者：对于人工智能前沿技术的落地，您有注意到哪些可以努力的地方？
戴金权：现今很多高校、研究院在人工智能技术研究突破已经非常好了，但如何落地，有非常多断层，需要解决很多的现实问题。因为实验室使用的实验数据集是固定的，而企业有需求的大数据是复杂多变的，很多公司有很大的数据量，非常杂乱，处理流程很长，需要导入、清洗（坏掉的或者错误的，格式不匹配）、特征提取、转换，再进行模型算法，推理判断。把人工智能更广泛的实际应用中，提高效率，改善生活，还有一段很长的路要走。
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