尽管PC和数据中心业务为英特尔的营收贡献了超过80%的部分,但英特尔对于向未来转型的愿望正变得越来越迫切。
在刚刚落幕的英特尔IDF大会上,英特尔展示了其面向未来的战略布局。比如虚拟现实、物联网、人工智能、机器人等等,不过针对这些领域,英特尔主打的依然是其最擅长的部分:处理器。
或许,在英特尔看来,不管未来怎样,只要在那个时代依然需要使用处理器,英特尔都不会让它成为别人的蛋糕。
虚拟现实
在英特尔首席执行官科再奇的演讲中,Alloy项目成为其中的一个亮点。这是一个全新开发的一体化虚拟现实解决方案。不过,在英特尔眼中,Alloy不止是虚拟现实那么简单,而是被英特尔看作是Merged Reality(融合现实)。
所谓融合现实,就是将现实中的物理环境和行为和虚拟的空间以自然的方式互动与融合,以彻底改变以往VR完全由虚拟场景构成,不够真实的传统体验。Alloy头盔基于第六代智能英特尔酷睿处理器(未来将搭载最新的第七代酷睿处理器)、英特尔锐炬pro核芯显卡,自带两颗RealSense摄像头,显示分辨率为1080P,搭载Windows 10和Windows Holographic,能够实现目前主流的VR体验。
这里所说的第七代酷睿处理器,这一代处理器的微架构代号为Kaby Lake,主要是代替上一代Skylake微架构,全新的Kaby Lake依然还是基于14纳米的工艺设计。虽然属于小幅更新,但是新一代处理器肯定比上一代更快速、更强大。但有分析称,KabyLake是英特尔不得已而推出的一条芯片产品线,主要是因为英特尔被迫开始考虑每36个月推进一次工艺制程的新策略,而不再是两年一更。
对于人工智能,英特尔是从深度学习这个点切入的。正如英特尔执行副总裁暨数据中心事业群总经理柏安娜所说:人工智能正在转变商业运作以及人们参与世界的模式,而它的子集 深度学习,是扩展人工智能领域的关键方法。
因此,英特尔在IDF年度开发者大会上宣布将于2017年推出专门为人工智能深度学习而设计的最新一代产品——Intel Xeon Phi处理器,代号Knights Mill。对此,英特尔透露,Xeon Phi处理器中添加了许多“浮点”计算,这对于机器学习算法来说十分重要。目前,“至强”服务器已经为英特尔每年贡献了巨大的营收,但是英特尔必须要在此基础上进一步突破,Intel Xeon Phi处理器可以看作是英特尔在机器学习领域的新征程。
不仅如此,英特尔还在IDF之前宣布收购深度学习创业公司Nervana System,Nervana是一家在芯片领域具有自主知识产权的公司,旗下的Engine芯片在深度学习训练时有着比传统GPU的能耗和性能优势。英特尔希望借助收购Nervana,将自己在处理器的优势延伸到深度学习领域,从而打造一系列适应深度神经网络的特殊处理器。
不过,同样专注深度学习的英伟达则在官方博文中指出,英特尔在宣传其最新Xeon Phi处理器加速深度学习性能时使用过时的数据,有意误导消费者,没有给GPU性能一个公正的评价。不管谁说的在理,都在一定程度上证明了人工智能对于IT巨头的吸引力。
物联网
关于物联网,英特尔开始逐步聚焦到5G和无人驾驶领域,而并非要通过打造一个全行业通用的处理器,称霸物联网领域,就如同PC时代一样。
英特尔对于5G的关注显然指的不是通信领域,而是5G意味着万物互联的物联网时代真正到来,这其中所蕴含的机会,甚至比互联网还要大。面向5G时代,英特尔的做法核心在于推动全新级别的跨产业协作。而在无人驾驶领域,英特尔所提供的也不仅仅是一款芯片,而是涉及如下5个层面:无人驾驶要在汽车内部拥有一个强大高效的计算平台;要有支持5G高速连接的网络,可以和云端进行交互;要有一个云端数据实时处理平台;人机交互页面要非常友好;最后就是要确保端到端的安全性。
除此之外,英特尔在物联网领域还是打造了一个平台级的模块——英特尔Joule计算模块,它主要面向物联网开发者、创业者和成熟型企业,可以帮助人们将概念转化为原型并投入生产,而整个过程只需花费很少的时间和开发成本。
据了解,作为一个微型的低功耗、高性能的系统模块(SOM),英特尔Joule平台将是计算机视觉、机器人、无人机、工业物联网、虚拟现实、增强现实、微型服务器以及涉及高端边缘计算的其它应用的理想之选。
结束语:
如今,在PC业务和数据中心业务发展逐渐遇到瓶颈的今天,英特尔的表现更像是全面出击,而不是聚焦在一点,如果说还有聚焦的话,那一定是英特尔最擅长的芯片领域。英特尔认为,芯片只是其产品形态,公司所注重的依然是计算本身。但用计算这样一个大筐试图把所有的领域都装进来,最终的结果很有可能是竹篮打水。
或许,英特尔的全面出击也有着“全面撒网,重点捕鱼”的意味,面对不可预知的未来,不管哪个领域真正能成为主流,英特尔都必须做出相应的布局,以免当风口到来时,自己不在其中。
本文为科技新媒体“常言道”(微信公众号:changyandao1)出品,作者丁常彦。原创作品,欢迎转载,转载或引用请注明作者及来源。
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