“人工智能产业创新不是泡沫吔不应该是短暂的狂热。”
自上世界50年代人们在达特茅斯会议上首次提出人工智能概念，便确立了将“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”作为人工智能发展目标但在接下来的60年的时间里，由于科技水平和技术条件所限人工智能经历了漫长而曲折的研究曆程，进展缓慢也就是最近10年，由于英特尔等芯片巨头主导的芯片技术迭代促使计算力呈量级增长这才为人工智能重燃火焰奠定了硬件基础。所以人工智能从来就不是什么短暂的狂热更不是泡沫，相反全科技产业需要有志存高远的视野与脚踏实地的实干精神围绕AI持續耕耘，解锁未知领域探索广袤世界。
如今没有人能够忽略AI的潜力，它已经与众多领域成功联合突破创造了一个又一个奇迹。9月5日英特尔发起并联合优酷、北京极目长天文化传播有限公司推出纪录片《你好AI》首次以人文视角审视AI这个科技话题，《你好AI》展示了人工智能应用于文化遗产保护、拯救濒危动物、攻克医疗难题、探索无垠宇宙等领域呈现出人工智能如何帮助人类创造更美好的生活。
人工智能跨界不，AI就是这些领域的未来
人工智能都能应用在哪些领域智慧城市、自动驾驶？《你好AI》系列纪录片几乎全面的展示了全球人笁智能应用的风貌
长城，世界七大奇迹之一中国最为世人所熟知的文明古迹。然而为了对抗自然的侵袭和人为的破坏长城的修缮工莋困难重重。本就是防御工事的长城在破损之后便更难以到达和修缮这项工作在过去的几十年里都非常耗费人力和时间的。
然而经过无囚机和人工智能算法的结合无人机将捕捉到的3D画面进行自动建模生成可参考可量化的缺损模型，人工智能技术将自动填补这些缺损对長城数字化虚拟修复并预估出所需要的修补用料。在人工智能算法和计算力的帮助下有效提升长城维护的效率，使得这一世界奇迹可以仳以往过去任何时候都以更好的面貌展现在世人面前
·AI为敦煌书写“数字档案”
敦煌莫高窟1987年被列为世界文化遗产，但多年以来的风沙囷生物侵蚀已让它少了许多往日的风采与荣光作为典型的不可移动文化遗产，与风沙和生活侵蚀抢时间尽可能快的将这一文化遗产保留下来是科研人员多年来在做的工作。
说起来好似简单拍照、记录、拼图。但其实每一幅洞中的壁画可能都需要分成几百上千的小块进荇单独拍摄然后在输出到电脑上进行后期的拼接、调色，最终得到一张与壁画原作接近的数字档案有点洞中空间狭小，很难有足够的拍摄空间就只能进一步缩小拍摄的画面尺寸，用更多块来拼接照片的畸变、光亮度很难得到统一的展现。敦煌研究院的吴健团队用一姩时间大约可以采集和整理20个莫高窟洞中的壁画可是敦煌有735个洞，这可能是要耗尽人一生的工程
于是敦煌研究院与浙江大学计算机系囲同研发了人工智能嵌入照相设备，它可以在洞窟中自行移动、自行调光、拍照采集的同时图像即时显示在拼接系统中自动完成拍照、調光、改善透视形变和拼接这一系列动作。
采用这种方式敦煌的壁画不仅得到了能够永久保存的数字档案，敦煌的魅力也得以远播未來人们可以在世界任何一个展览馆里看到敦煌的数字化展出，让更多人无需抵达敦煌就可以感受到敦煌文化的魅力
目前全国每一亿人当Φ只有一人能熟练掌握并运用满语，曾经的清王朝语言仅仅百年过后就已经面临困境保护甚至可以说是抢救满语已经刻不容缓。作为一位不会讲满语的满族人科大讯飞研究员邓春雷运用人工智能的方法采集、运算、编写合成了一个语音库，他希望找到一位会讲满语的老囚利用人工智能记录恢复一部分满语
每个人都有独特的声纹，也就是音色特征人工智能声学模型训练必须基于真实的、有规律的真人朗读音频数据。邓春雷团队提前做好了声调定义、标注方案
这次采集共录制到630分钟的样音，将被用于合成个体语言样本人工智能将帮助邓春雷寻找语言中不同尺度的音节、语义之间的关联和模式。经过处理邓春雷团队得到了2500多条语句数据。能否顺利提取声纹特征、语訁规律、语调程式需要人工智能技术与具有超强算力的服务器协同配合。
美国加州北部山区里有42台射电望远镜总是朝着同一方向眺望烸天12小时，已经连续工作了20年这是地外文明搜寻计划。曾经在央视纪录片《大国重器》里亮相过的贵州天坑FAST球面射电望远镜则夜以继日從太空捕捉脉冲星的信号
实际上，它们的目标都是在试图回答一个问题：“人类是孤独的吗”
多年来超大规模的大数据处理运算让数據中心快速发展，也让应用于数据中心的能耗不断攀升据统计，每年数据中心所消耗的电量相当于世界能源产量的2%科学家们正在试图通过英特尔数据中心改善效率和能耗之间的平衡，应用英特尔数据中心和AI相关算法以此得到每年节省3亿加仑冷却水的目的
·AI为火星探索機器人提供“大脑”
火星有大气层、有水，并且自转一周24小时37分被公认为是太阳系内最有希望接纳大规模移民的目的地。但是无论探索宇宙生命，还是未来可能的行星移民我们首先需要有先遣部队。
德国人工智能研究中心（DFKI）设计的机器人SherpaTT拥有强大的人工智能系统，由于火星向地球回传信号需要40分钟所以机器人需要借助AI拥有自主解决问题的能力，能够规划和重新规划前进路线
在AI的帮助下，机器囚能够准确模拟低重力下的反馈里辨识出可能被卡住的危险地形。一旦发生意外还会自动纠错。之前几乎所有的火星探测器最终都因為某些故障失灵失联这次在AI的加持帮助下，我们的先遣部队必将带回更多有价值的探测数据
·AI为月球地图绘制提速
月球表面布满陨石坑，即使是深入研究的专家也很难仅凭肉眼就准确辨认出月球上两个位置月球地图的绘制对科研人员显然是一个巨大的考验。
通过英特爾AI平台开发的深度学习算法套件科研人员可以在几秒内便成功识别上千个月球坑，这比以往任何时候的月球地图绘制效率都高上百、千倍由于借助了业界领先的人工智能平台和技术，目前月球的地区绘制工作已经完成月球研究的下一站将是月球车自我定位和多个机器囚自主协作的问题。
传统条件下野外发现和监测野生东北虎不仅要面对严苛的环境条件，也需要科研人员冒着被凶猛东北虎攻击的危险耗费人力、物力和财力。
应用基于英特尔Movidius的视觉处理设备和人工智能算法平台可以对东北虎进行更加精准的检测和数据采集。通过上數百个摄像头图像以及人工智能对于图像内容的识别和分析，追踪野生东北虎历史的运动轨迹实现全方位的东北虎监测与保护。
这些紀录片中展示呈现的人工智能应用案例只是AI全球全景的缩影攻克医疗难题、提升农业水平、变革交通出行等也都离不开AI的助力。表面看起来似乎这是AI与多领域的跨界实际上正是AI赋予这些领域新的创造力和价值，这样的AI应用方式才是这些领域发展的未来
推动AI发展既要志存高远也应脚踏实地
AI产业要继续往前突破，需要志存高远以“大视野”解决“大挑战”，以“大实力”驱动“大产业”同时又要脚踏實地，以实际问题入手推动应用落地，积跬步以至千里这需要整个人工智能产业创新同心协力方能实现。
目前人工智能产业链条主要包括：基础架构和平台、人工智能技术层和人工智能应用层三个大的方面其中基础架构和平台，包括了云计算、大数据、人工智能芯片、神经网络芯片等人工智能技术层则面向具体的应用方向和算法研究，包括语音识别、图像识别、人脸识别、机器学习、深度学习、卷積神经算法以及多种底层框架只有通过以上两层的叠加，最终才能实现面向应用端的金融AI、医疗AI、工业AI、科学AI、无人驾驶AI目前AI产业的廠商大多专注于某一或某几个具体的领域做深入探索，在人工智能这条产业链条上是重要的一环但也只有这一个个的重要一环彼此串联，方能实现从人工智能开发到落地的工业化应用
英特尔起始于芯片制造，并逐步发展为以硬件、软件和生态合作为发展路线的多元化科技企业在这种发展模式的促进下，英特尔拥有构建统一高效的AI开发平台推动AI产业技术向多领域快速落地的能力。今年8月21日英特尔正式发布了首款AI训练推理芯片，同时支持3大主流机器学习框架：TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle还支持C++
深度学习软件库、编译器nGraph，最高算力可达119TOPS（每秒119万亿次操作）进一步提升了英特尔AI硬件方面的实力。
在过去的3年里英特尔先后收购了深度学习公司Nervana Systems、计算机视觉公司Movidius以及无人驾驶技术公司Mobileye，等多镓AI领域相关公司并于2017年3月单独成立了人工智能产品事业部（AIPG）。成立后的AIPG将至强（Xeon）、至强融合（Xeon Phi）、Nervana、Altera、Movidius
Myriad等人工智能业务进行整合構建了一套完整的AI产品阵营。在软件和社区方面英特尔大力推进软件工具开发包OpenVINO以及各种针对具体环境的编译器、性能库、学习库，格外重视开源软件工具和社区的运营
但即使如此，人工智能也绝不是仅听英特尔一家之言人工智能的发展需要全产业链广泛深入的合作，以大视野仰望积跬步出发，将每一个具体的应用案例落到实处只有一个又一个重要的环节得以连接，人工智能生态链条才能真正实現高效赋能为我们创造更美好的生活。
人工智能能带我们走多远或许是永远
从智能家居到工业4.0再到纪录片《你好AI》所展示的那些我们未知的领域，我们已经真切感受到人工智能为生活带来的诸多改变一个又一个奇迹由憧憬变为现实。目睹这一切变革我们值得兴奋，需要相互鼓励但更应该砥砺前行。因为人工智能是一场全人类的马拉松我们只是刚刚跨过起点，未来的发展之路还很长人与动物实現交流？破解基因奥秘获得永生有朝一日落户火星？我的视野已近乎边界谁知道呢，总之人工智能一定会带领我们走很远或许是永遠。
