底层架构与数据能力提升是关键

《科创板日报》：人工智能的概念最早在五、六十年代就已提出，目前经过了三轮浪潮的发展，您认为影响其发展的要素有哪些？

张宇：我们今天虽然谈的更多的是AI本身，但是AI实现的背后离不开计算，也离不开数据，而数据的获取离不开数据的传输和数据的存储。

从AI的发展来看，目前这一轮人工智能高潮的起点是2012年。上一轮人工智能的高潮是上世纪90年代。如果我们把上世纪90年代的技术和这一轮的技术做对比的话，可以看到，不管计算也好，通讯也好，存储也好，三者的能力超过百万倍以上的提升。

所以，卷积神经网络是推动人工智能发展最关键的要素吗？我认为并不是。

因为在上世纪90年代，卷积神经网络就已经出现。当时，人工智能三巨头之一LeCun，在贝尔实验室工作的时候，设计了卷积神经网络来做OCR的处理。这并不是一个新的技术。和上世纪90年代相比，真正推动本轮人工智能高速发展的，由于这些底层基础架构、数据能力方面的提升。

当然，英特尔也在其中扮演了一个很重要的角色。在2021年的下半年刚刚颁布的全球超级计算机500强的榜单当中，有80%以上的超级计算机使用的是英特尔的产品。我们希望帮助用户搭建一个端到端、带有AI能力的训练和推理的平台，能够涵盖数据从采集、计算、存储、传输的所有流程，来推动人工智能的应用更快落地。

文章来源：《物联网技术》 网址: http://www.wlwjszz.cn/zonghexinwen/2022/0112/2450.html