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2018年1月19日 星期五

CES 2018 Keynote by Intel’s CEO, Brian Krzanich


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英特爾有過輝煌的過去,過去幾十年的 PC 時代,英特爾是最大的贏家之一;英特爾也有相對平淡的現今,飛速發展的行動網路浪潮中,英特爾沒有大舉延續勝勢。

不過從今年的 CES Keynote 演講上來看,英特爾顯然對未來技術,做了充分的準備。

作為歷年來最好看的 CES Keynote 演講,英特爾的這次演講更像是一場大秀,在拉斯維加斯這座以賭博旅遊,以及演出聞名的城市,英特爾的通過聲色光電的精彩演出,表明瞭自己就是那個站在技術最前線,也是最懂消費電子的晶片廠商。

記不起來是從什麼時候,英特爾在 CES 或者 COMPUTEX 台北國際電腦展等展會上的演講,都會用一段表演來暖場,有的是樂隊演奏,有的是一段太極…這一次也不例外。


名為 Algorism and Blues 的樂隊上台,進行了暖場表演,不過在這個樂隊手中,卻沒有任何樂器。在演奏中,英特爾的電腦視覺設備,可以辨別樂隊成員手的位置,並根據手的動作,以及位置變化,將動作轉換為音樂,這就是人工智慧應用的一個小例子:Movidius 神經網路計算引擎,以及 RealSense 實感技術。

一個關鍵詞
緊接著的,是英特爾 CEO 科再奇上台,開篇就是一個關鍵詞:數據。

科再奇說:


數據將帶來百年一遇的社會與經濟變革。我們不僅可以發現,如今數據無處不在,而且它將是未來創新背後的創造力。數據會重新定義我們的生活方式——在工作中,在家中,如何旅行以及如何享受體育和娛樂。

到 2020 年,每人每天平均將產生 1.5GB 的數據量,是現在每人產生的數據量的兩倍;但相比無人車每天產生的 4T 數據量,單個人類產生的數據量就太少了。而聯網飛機每天產生約 40TB 的數據量;一家小型工廠每天能產生高達 1PB 的數據。


在英特爾看來,數據是創新的根基,我們所看到的所有前沿技術,不管是人工智慧、自動駕駛、VR 還是 5G,一切都與數據有著密不可分的聯繫。

事實上,關於數據,早前《經濟學人》有個論述:一百年來,石油推動著,處在工業時代裡的世界滾滾向前。如今,在互聯網時代,數據就是當代的 「石油」,和石油類似,數據同樣需要採集、獲取、提煉,加工、交易、應用,同樣,也需要面對反壟斷調查。


英特爾此時想要做的,就是做數據的處理者,他們提供各種數據中心,處理器,行業解決方案,基頻晶片,電腦視覺等等,無不和數據發生關係。

四個方向與七個合作夥伴
關於英特爾的四個新方向,我們之前也談得不少了:自動駕駛、人工智慧、VR 和 5G。

在本次 CES 的 Keynote 演講中,英特爾展示了這些方向中的最新動態。

首先是養眼的 VR 相關內容:科再奇宣佈,英特爾將運用True VR 技術,在 2018 平昌冬奧會上,實現迄今為止最大規模的虛擬現實賽事轉播

英特爾與奧運會官方轉播商,將一起錄製創紀錄的 30 場奧運比賽,提供直播和視訊點播內容。這將是冬奧會有史以來,第一次虛擬現實現場直播。



5G 技術被認為是加速 VR 體驗優化的良藥,高速率和低延遲,使得 VR 和 360 度影像,能夠盡可能地展現它全新的逼真、沈浸式,且快速響應的體育和娛樂體驗,英特爾也將 5G 的未來體驗引入到冬奧會當中。

每一次的奧運會,都被認為是新技術的大型試驗場,比如 8K 影像和 5G 技術等等。


去年 6 月,英特爾與國際奧委會和宣佈,達成全球 TOP 合作夥伴關係至 2024 年,這將有助於將英特爾的科技,帶入奧運會的各個領域。

英特爾將主要聚焦在通過其 5G 平台、虛擬現實、3D 和 360 度內容開發平台、人工智慧平台、無人機,以及其它晶片解決方案,來為奧運會提供技術支持和體驗革新。


此前在 NBA 直播中大放異彩的 FreeD 技術,現在改名為 True View 技術,其原理是在觀眾席周圍,安裝多個高清 5K 攝影機。透過這些攝影機定義鏡頭內的三維空間體積,並能拆分成成千上萬個數據點,英特爾稱之為「voxel(三維像素)」,對應的概念就是「pixel(像素)」。

三維像素將進一步為立體影像畫面,展現景深和立體感。


這裡依舊繞不開的就是數據:在 NFL 體育場館中,實現 True View 技術的設備,每分鐘就會產生 3TB 數據。


除了體育賽事,英特爾還成立了 Intel Studios,這是一個全新概念的攝影棚,專用於以英特爾 True View 技術,製作大型立體內容使用。不管是否使用虛擬現實技術,都將創造新的視覺敘事形式。


出品了《阿甘正傳》、《教父》和《變形金剛》等電影的派拉蒙影業,是第一家攜手英特爾,探索這項技術的大型好萊塢電影公司。

如果說現在是 VR 不熱,英特爾想要把 VR 帶熱的話,那麼自動駕駛,就是絕對不能放棄的當下熱點。

去年英特爾以 153 億美元收購了 Mobileye,這是一家高級輔助駕駛系統企業,目前算是自動駕駛領域的技術領先者。


在 CES 上,科再奇宣佈寶馬、日產和大眾汽車的 200 萬輛汽車,將使用 Mobileye 道路體驗管理(REM)技術,在年內透過眾包數據,來製作和快速更新低成本、可擴展的高清地圖。

而在中國市場上,科再奇也公佈了兩項重大合作:分別是與上汽集團和數位地圖公司四維圖新。此外,上汽集團將基於 Mobileye 技術在中國開發 3、4、5 級自動駕駛汽車。

一般來說,4 級自動駕駛汽車,幾乎無需人類干預即可自動行駛,而 5 級自動駕駛汽車無需人類干預,即可在任何道路上自動行駛,也就是終極的自動駕駛。


此前英特爾是把晶片裝進電腦當中,現在英特爾則想把晶片,裝進自動駕駛汽車裡。英特爾的最新自動駕駛平台,整合了汽車級英特爾 Atom 處理器,和 Mobileye EyeQ5 晶片,為 3 到 5 級自動駕駛,提供可擴展性和多功能性的平台。


除了自動駕駛汽車,科再奇還展示了一個全電子化的、可垂直起降的直升機——Volocopter,專門針對客運領域。

Volocopter 所採用的英特爾 Flight Control 技術,基於 Intel Falcon 8 + 無人機所具備的智慧,可用於檢測、勘查和測繪等。


英特爾表示,Volocopter 是世界上第一架純電動兩座直升機,白色蛛網設計,18 個旋翼裝置的新型純電動私人直升機。相比普通直升機而言,新型直升機飛行性能更加穩定,安全系數更高,機上操縱桿和駕駛艙軟體也容易操作。

為了證明自己的技術可行性,採用英特爾技術的自動駕駛汽車,和這個 Volocopter 是真的在現場跑起來了和飛起來了。


在這場 CES 演講中,英特爾始終沒放棄過的,就是觀賞性。除了 Volocopter 之外,英特爾更拿手的其實是 Shooting Star 無人機燈光秀。


在會場內,科再奇演示了由 100 架英特爾 Shooting Star 微型無人機,帶來的室內燈光秀,這也創造了利用一台電腦在室內同時放飛,最多無人機的吉尼斯世界紀錄。


英特爾和汽車的交集,不僅僅是自動駕駛,還有人工智慧。英特爾宣佈與法拉利北美公司合作,在今年美國舉行的六站法拉利北美挑戰賽中,發揮人工智慧的力量。

法拉利挑戰賽的轉播機構,將利用英特爾至強可擴展處理器的處理能力,以及用於深度學習的 Neon 架構,不僅將提升轉碼、辨識對象和事件的能力,以及在線上流媒體體驗,還可以挖掘賽事成績數據,為車手和車迷帶來更深入的洞察。


回歸到英特爾的老本行,英特爾的神經擬態研究原型晶片(研發代號為 「Loihi」)現已全面運作,將在今年分享給研究合作夥伴。


Loihi 可以利用數據來學習,並作出推斷,隨著時間的推移,將變得更加智慧,並且不需要以傳統方式進行訓練。這種測試慧片的自主學習功能,可以改進汽車和工業應用,以及個人機器人——包括任何在非結構化環境下,得益於自主操作,和持續學習的應用,例如辨識汽車或自行車的運動。


英特爾展示的更前沿技術則是量子計算,在 CES 上,英特爾宣佈向研究合作夥伴 QuTech ,交付了首個 49 量子位量子計算測試晶片。

量子計算充分利用部分基礎物理、疊加與糾纏原理。與傳統計算不同,它採用了一種極端並行的方式來解決問題。與基於晶體管,並需要把數據編碼成二進制的數位電腦。不一樣的是,量子電腦利用量子位進行計算。這些量子位能夠同時以多種狀態存在,把並行進行大量計算變為可能,從而加快解析時間。

與數位電腦不同,量子電腦可以模擬自然,從而推進化學、材料科學和分子建模的研究,如參與創造一個新的催化劑,來隔離二氧化碳、開發房間溫度超導體,或者發現新的藥物等等。

雖然量子電腦如此厲害,但是其面臨的困難可一點兒都不少。量子比特極其脆弱,任何噪聲或無意干擾,都會讓量子比特丟失數據。量子比特還得依靠超導體金屬,而目前超導體必須處於極低溫下運作。

以數據為基礎,同時發展自動駕駛、5G、VR 和人工智慧,英特爾作為老牌科技企業,面對業界最前沿的科技趨勢,一個都沒落下,並且這一次英特爾在 CES 展現出來的,是它多線作戰的能力,在多線作戰的同時,還能保持在第一集團軍的位置,拿出令人信服的技術和產品出來;不光如此,面對普通大眾,英特爾還用一場場精彩的表演和演示,向我們展示了未來的樣子。




                                                                                                                                                                                                                 


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