英特尔公司是全球最大的半导体芯片制造商，没有之一，他们推出了首个微处理器，是计算机历史上的一个重要里程碑。在20世纪末，计算机和互联网发生了暴风骤雨般的革命，PC以渗透性地方式改变了整个世界的节奏，在这场变革中，英特尔的创业团队，是真正的幕后核芯。 然而，当世界进入移动互联网时代，英特尔仍旧沉醉在PC中，未能在智能手机大行其道的时代分得一杯羹。 时代进步一直是一种技术象征，从机械时代到互联网时代，无疑不是浪拍岸，一浪盖过一浪。直至今日，我们风靡吹捧的智能手机普民化后成为日常所需，接踵而来的又是一阵VR/AR与AI的风潮。VR/AR技术是加强体验，前者多用于游戏与影视方面，后者则是更为贴切生活；与它们不同，AI是下个时代的风向标，是下一次技术革命的终点，如机器人、无人驾驶汽车等等已成趋势。作为技术领域最具影响力的巨头们，英特尔、谷歌、IBM与微软都在这一领域投入了大量资源。 那么作为错过智能手机的英特尔，如何力挽狂澜呢？ 首先是研发与收购抢夺芯片市场份额，占据市场领地。 根据CB Insights，英特尔在AI领域总投资额排在第二位，这将加强AI核心竞争力。近年来，英特尔传统业务表现不佳，为避免对PC、服务器的过度依赖，公司基于主业积极谋求战略转型，将业务从PC芯片、移动芯片拓展至数据中心（云服务）、物联网、人工智能等领域，未来英特尔还将打通从云端数据中心到设备终端，历经大数据处理环节，再回到云端数据中心等AI闭环，打造AI生态系统以谋求领导地位。 英特尔AI终端布局聚焦于人机交互，通过提供英特尔Curie模块、Edison计算平台、Cedar Trail芯片平台、RealSense实感技术及凌动处理器等技术，进一步提升终端设备智能化水平，并将设备数据上传至后端数据中心。目前，英特尔芯片已经部署在全球97%包含AI工作内容的数据中心内，在AI后端布局中主要是研发适合机器学习CPU芯片，如Xeon和XeonPhi芯片（是机器学习领域使用率最高的芯片产品）、及FPGA芯片，以拓展AI计算性能。 其次，在软件方面上加注，致力收集数学核心函数库和数据分析加速库。 目前，英特尔已开源针对深度学习数学核心函数库——深度学习神经网络（IntelMKL-DNN），以供MKL深度学习神经网络层的使用。2015年发布数据分析加速库DAAL，可帮助第三方开发者在Intel底层硬件上更好进行机器学习模型的搭建和训练。Intel在2017年还将在“数学核心函数库”产品中发布神经网络API，供开发者直接调取，降低了开发者入门机器学习的门槛。 此外英特尔还围绕AI领域进行了一系列收购，（如体感识别公司Omek Interactive、Hadoop咨询公司Xtremeinsights、自然语言处理初创企业Indisys、联想记忆Saffron Technology、半导体厂商Altera、半导体功能性安全方案厂商Yogitech、计算机视觉公司Itseez、AI初创公司Nervana、计算机视觉公司Movidius）。 AI上的战斗，必然少不了无人驾驶与机器领域，英特尔更是如此。 为求加速无人驾驶项目推进，还在机器视觉领域进行系列重磅收购。2016年5月，英特尔收购计算机视觉（CV）算法公司Itseez，Itseez助力英特尔研发创新型深度学习的CV应用（如数字安全监控、自动驾驶、工业检测），以打造从汽车到安全系统的物联网（IoT）。2016年9月，英特尔收购计算机视觉开发商Movidius。Movidius技术被用于Google、大疆、联想等公司，为无人驾驶飞机、安全摄像头、AR/VR耳机等智能设备提供视觉功能。收购后，Movidius将与英特尔的Real Sense技术配合。 最后，英特尔在布局上并不比谷歌逊色，以收购力腕来看，AI到来之势英特尔定然占据不少的市场力量。
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