AI×5G，融合聚变的超异构时代

英特尔中国研究院院长  宋继强

宋继强指出，随着通信技术和智能技术的不断发展，当前社会进入了AI计算发展的新阶段，并伴随着5G商用的临近迎来新时代。5G和AI正遇上两场技术变革的历史性交汇，两者相乘而不仅仅是简单相加，将会催生一系列新技术、新平台、新商业模式、新产业等，带来前所未有的创新机遇。

以下是宋继强的演讲原文：

我今天给大家做的报告是AI和5G融合聚变，注意是×，不是+，+只是线性的。由AI×5G以后，计算进入超异构时代，而不仅是以前的普通计算、存储和早期异构计算概念。

改变的首先是算力。在过去的50年里，计算一直在发生着不断的演变，而在60年代由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出来的摩尔定律，直到现在依旧发挥着其作用，从一开始计算和存储能力的大幅度提升，到现在个人计算机的普遍使用，计算能力的进化为人们的生活与工作带来了翻天覆地的变化。

其次是通信技术。2G、3G、4G通信技术的不断发展，促使着设备之间更便利的互联。而智能设备的问世，让我们看到了算法的更多可能性，由一开始人工只能处理类如PPT、文档、数据等一些结构化的数据，到现在可对自然界产生的数据，比如对视觉数据、声音数据进行采集、编辑、压缩、存储、传输，这其实已发生本质的变化，设备的能力也得到了大幅度的提升。

然后是智能技术大发展。从2008年以后，我们可以看到智能手机、智能平板等配置越来越多的传感器，并拥有了更多智能算法，它们可以处理基于场景的、基于位置的、基于人的服务，使得这些智能设备越来越便宜。更重要的是，伴随着计算能力继续提升，芯片越来越小。

从2012年开始，IMAGE NET让我们看到某些算法能超越人的能力，比如说物体识别、人脸识别、语音识别，这都表明AI算法开始有潜力替代人的一些工作了。2016年的阿尔法狗、通过产业界、大公司的加持让AI产业化落地，有硬件、系统级的实验得以进行。此时人们开始关注AI的实用化，即它能不能用在我们的某些实际场合里，以可控的成本、可控的时间代价、可控的功耗做事。下一个阶段，是要把不同领域里规模化的工作效率提升出来。因为只有当一些技术结合实际的产业，达到经济规律允许其规模化扩展的时候，技术才能真正的得以放大。最后是要把AI技术结合更多产业，去做规模化、商用的时代。

5G今年试商用，明年正式商用，5GxAI会给我们带来颠覆性的时代。现在有不少AI是跟云联系在一起，5G给我们带来什么样的好处？

事实上，在边缘计算中，5G将推动计算和存储直接接入网，无需放置在云端，在足够资源和能力支撑下，做到预先模拟、规划以及超实时的预测，能够更好的解决数据处理的实时性和有效性等问题。在未来社会工作场景中，前面的智能设备是在做数据的采集，同时要依据现在这个数据做实时分析，做决策处理，靠云端通过持续学习、知识共享的大数据做支撑，通过边缘计算提供可扩展的云端超融合，从而确保联通真实世界和虚拟世界的平行计算。

另一方面，5G与人工智能融合，将带来历史性改变。我们知道，人工智能解决的是感知层的东西，无人车无人机是一个例子，监控摄像头有自己控制自己该往哪转是自主系统控制。从感知到最后决策的能力，要的能力不仅仅是看到这个东西，知道这个东西存在，还要理解它做什么事。人工智能一定要从价值层上升到决策层，这样才有更大的价值。决策靠的更多是知识，不可能在观察到的小的局部场景有足够的信息，所以它要代入更多的信息甚至广域的知识。

AI×5G，为何是非常重要的历史性交汇？因为这两个技术都是非常重要的变革，它们恰恰在2019和2020年都达到可用性，在部署的时候要充分利用这两个变革性技术乘法效应，促进整个产业的升级。

具体讲，5G会给AI带来那些改变？AI又给5G带来什么好处呢？未来许多AI场景将是靠中端、边缘和云共同努力下才能得以实现，5G技术的加入将更便于把AI能力分散在不同位置提升服务，为AI带来了很好的泛在效应。AI是通用技术，是数字时代的基础能力，AI将为5G网络注入新功能，催生更大价值，实现5G的智能和自能。而5G的连接能力，将推动万物智能互联，5G是使能技术，将改变生产方式、改变社会，让AI无处不在。

在此背景下，计算的多元化需求同时产生。刚刚我讲到很多种数据，不是我们原来的人产生的结构化数据，它有不同的计算加速的需求，由于部署在终端、边缘还有云，它需要计算加速的性能、功耗、实时性、成本、芯片的尺寸大小都有不同的要求。它完全是多样化的需求，那我们如何满足呢？现在异构计算是否可以满足？超异构计算或许可以此问题。

超异构的概念在于可支持计算的多样性同时，也可快速的拥有对应的能力，而这超异构计算带来的好处也非常明显，就是同时兼顾了客户使用成本和多规模经济有效性和加速性。超异构独具一个的优势是可将标量、矢量、矩阵和空间等不同架构整合到系统级平台和系统级封装，超异构实际上想解决的就是“量”的问题，而且目前“超异构”的做法目前也已逐渐成为业界思考的一个趋势。

英特尔的超异构计算愿景是，提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合，以先进制程技术进行设计，由颠覆性内存层级结构提供支持，通过先进封装集成到系统中，使用光速互连进行超大规模部署，提供统一的软件开发接口以及安全功能。在此，我们也期待未来英特尔带来更多的惊喜，为AIx5G时代创下一个新的篇章。

报告人简介：宋继强，现任英特尔中国研究院院长。他的研究兴趣包括智能机器人与外界的交互技术，多种形态的智能设备创新，移动多媒体计算，移动平台的性能优化，新型人机界面，并为新的应用使用模式创建软件和硬件环境。

他于2008年加入英特尔中国研究院任清华大学-英特尔先进移动计算中心应用研发总监，是创造Intel Edison产品原型的核心成员。他领导研发了基于Edison的智能设备开发套件来促进Edison技术在创客社区的普及，并发明了称为交互式瓷器的新的设备类别。他目前大力推动基于英特尔技术的人工智能技术、智能机器人交互技术和智能基础设施研究。

宋继强于2001年获得南京大学计算机专业博士学位，博士论文被评为全国优秀博士论文。从2001年至2008年，他历任香港中文大学博士后研究员、香港应用科技研究院（ASTRI）首席工程师、北京简约纳电子有限公司多媒体研发总监等职。2003年，他研发的算法获得IAPR GREC 国际圆弧识别算法竞赛一等奖。2006年，他参加的计算机读图技术研究荣获“教育部高等学校科学技术二等奖” (第二完成人)。他是IEEE和CCF高级会员，在IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、CVPR、ICPR等国际期刊与会议上发表学术论文40余篇。他是常务理事，中国计算机学会人机交互专委会委员，并担任多个产业界人工智能专委会委员。