我們一直稱英特爾為硬件公司，恐怕要換一種說法了。“每當(dāng)下午臨近下班，我都會收到很多郵件，幾乎都來自歐洲，他們通過開源社區(qū)與我們深度交流和合作?！睋Q做三年前，我一定不敢相信這句話是出自英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO戴金權(quán)之口，不是不相信這位大咖的頭銜和姓名，而是我似乎要重新審視英特爾軟件方面的實(shí)力。

維基百科對英特爾的描寫還是芯片、網(wǎng)卡、閃存、嵌入式處理器等產(chǎn)品，哪怕從歷史來看，英特爾也是經(jīng)歷過從存儲器到處理器為核心的純硬件公司。軟件這件事該從何說起？

不管是本月的“英特爾以數(shù)據(jù)為中心產(chǎn)品技術(shù)媒體分享會”，還是英特爾主辦的開源技術(shù)峰會（OSTS2019）上，英特爾都提到自己有15000名軟件工程師，從數(shù)量上來看似乎可以與互聯(lián)網(wǎng)公司媲美。這龐大的團(tuán)體，到底在搞什么？

英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO戴金權(quán)

TechSugar記者從最近的英特爾發(fā)言人的演講中發(fā)現(xiàn)了他們的目的——構(gòu)建統(tǒng)一平臺。

為什么要統(tǒng)一？

在5月25日南京舉辦的“2019全球人工智能技術(shù)大會”上，戴金權(quán)的主題是“Analytics ZOO統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析+AI平臺”。這主題給人的直觀感受就是，Analytics ZOO玩的就是串聯(lián)整合工作，而戴金權(quán)稱之為流水線工作。

“通過開源Analytics Zoo可以實(shí)現(xiàn)的是：1，能夠?qū)⒉煌目蚣軣o縫的集成到流水線里面去，通過在軟件層上面各種新的支持或者功能，能夠?qū)ensorFlow、Spark能夠非常無縫的集成在一個(gè)程序里面。2，開發(fā)過程運(yùn)行在Spark引擎，可以嵌入各種深度學(xué)習(xí)功能，目的是讓其運(yùn)行在一個(gè)單機(jī)環(huán)境?！贝鹘饳?quán)如此解釋。

在其PPT中可以看出（如下），Analytics Zoo解決的是深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析之間的斷層。正如戴金權(quán)所說：“Analytics Zoo目前要解決的就是兩個(gè)問題，一個(gè)是要構(gòu)建一個(gè)端到端的應(yīng)用場景，另一個(gè)是用戶在開發(fā)時(shí)，需要經(jīng)歷從筆記本到大規(guī)模分布式環(huán)境，兩個(gè)生產(chǎn)環(huán)境的切換較為麻煩?！?

顯然這兩段話上下呈現(xiàn)了果因關(guān)系，充分介紹了英特爾做Analytics ZOO的初衷。

如果理解起來有點(diǎn)模糊，不妨看點(diǎn)應(yīng)用案例：

Analytics Zoo 平臺可以協(xié)助韻達(dá)通過圖像識別獲得準(zhǔn)確大小件測量數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化件量測量（防止爆倉），通過AI強(qiáng)化訓(xùn)練檢測異常。從而達(dá)到提升效率，降低成本的作用。

韻達(dá)案例示意圖

寶信軟件利用該平臺開發(fā)了設(shè)備故障自動預(yù)測的驗(yàn)證模型，該模型基于業(yè)界公開的設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）特別是長短期記憶模型（LSTM），實(shí)現(xiàn)了時(shí)間序列的異常檢測（Time series anomaly detection），并可以在數(shù)據(jù)上進(jìn)行無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)和預(yù)測。

美的工業(yè)視覺檢測云平臺把前端設(shè)備收集的圖像數(shù)據(jù)通過4G 或Wi-Fi 傳輸?shù)皆贫?，通過深度學(xué)習(xí)框架，經(jīng)由訓(xùn)練獲得非標(biāo)準(zhǔn)化視覺檢測特征，最終打造出通用化、智能化的瑕疵檢測能力。而這一過程實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，是英特爾Analytics Zoo 大數(shù)據(jù)分析+AI 平臺。

要不是筆者擔(dān)心過多舉例導(dǎo)致篇幅累贅和困意襲擊，其實(shí)還是有許多案例值得一說。據(jù)介紹，該平臺的客戶包括OEM廠商、軟件提供商和一些公有云服務(wù)商。

為什么要“軟”？

軟件對于英特爾這樣的硬件公司到底意味著什么？

戴金權(quán)在為英特爾平臺舉例時(shí)很少用到效果類數(shù)據(jù)，唯一一句還是“京東最后做過測試，當(dāng)他把整個(gè)原來的方案遷移到Spark BigDL這樣一個(gè)完整的流水線上 （基于CPU），他把整個(gè)端到端的運(yùn)行效率也提高了3、4倍。”

可見，軟件對于英特爾來說，就是給客戶更高效的方案。

此前英特爾推出了“One API”項(xiàng)目，以簡化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計(jì)算引擎的編程。該項(xiàng)目包括一個(gè)全面、統(tǒng)一的開發(fā)工具組合，以將軟件匹配到能最大程度加速軟件代碼的硬件上。

此舉又是針對客戶需求，一切為了簡化、便捷和統(tǒng)一。

難道軟件之于英特爾僅僅是滿足客戶需求，來賺取美元嗎？

在此前的開源技術(shù)峰會上，英特爾公司副總裁兼系統(tǒng)軟件產(chǎn)品部門總經(jīng)理蘇義德（Imad Sousou）在會上強(qiáng)調(diào)：“軟件是英特爾的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略資產(chǎn)，將幫助我們挖掘商業(yè)價(jià)值，真正釋放公司的整體增長潛力?！?

這話不假，正如英特爾架構(gòu)日上提出的“六大技術(shù)支柱”，其中有一環(huán)就是軟件，重要性可見一斑。

其實(shí)筆者發(fā)現(xiàn)，不管英特爾怎么去宣傳自己的軟件和非軟件實(shí)力，大部分時(shí)候逃不開一張圖和一組數(shù)據(jù)。

“2018年，中國約產(chǎn)生7.6ZB的數(shù)據(jù)，而且還將保持每年30%的增長，到2025年的數(shù)據(jù)量將達(dá)到48.6ZB；從2015年到2025年，IDC估計(jì)全球數(shù)據(jù)量的增長平均在25%的年復(fù)合增長率?！?

這也不難理解英特爾此前要說的從PC為中心轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)為中心，強(qiáng)大算力的進(jìn)步顯然是離不開軟件的優(yōu)化和激發(fā)潛能的。英特爾戰(zhàn)略性地服“軟”，這龐大的數(shù)據(jù)洪流正席卷而來。