人工智能技術(shù)只能依靠最新尖端硬件和專用設(shè)備才能運(yùn)轉(zhuǎn)？完全是誤解！

全新的尖端硬件和專用設(shè)備

才是應(yīng)用人工智能技術(shù)的前提

在企業(yè)走向人工智能數(shù)字化變革的路上，有一種說法是人工智能技術(shù)只能依靠最新的尖端硬件和專用設(shè)備才能運(yùn)轉(zhuǎn)？英特爾首席數(shù)據(jù)科學(xué)家告訴你，這是誤解。我們完全可以在熟悉的現(xiàn)有英特爾基礎(chǔ)架構(gòu)上應(yīng)用高級(jí)分析和人工智能技術(shù)，然后逐步拓展。

這就好比是“堆積木”一樣去搭建數(shù)據(jù)分析能力，不管是直接在自有數(shù)據(jù)中心運(yùn)行，還是結(jié)合混合云在云端和本地同時(shí)運(yùn)行，高級(jí)分析或人工智能技術(shù)從來都不是硬件殺手，可以省時(shí)、省力、省錢地在現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)疊加拓展。

舉個(gè)例子，如今，工廠車間的地板上安裝有數(shù)千個(gè)傳感器已是十分常見的事。這些裝置產(chǎn)生的數(shù)據(jù)其實(shí)足夠支撐高級(jí)分析和人工智能的所需，這時(shí)候，我們的重點(diǎn)只需放在如何解決數(shù)據(jù)的管理、儲(chǔ)存和集成即可。

即使沒有足夠的本地硬件支持，高級(jí)分析功能還可以由云服務(wù)提供商（CSP）實(shí)現(xiàn)。即使這些云服務(wù)資源會(huì)相對(duì)有限，但是利用這些資源運(yùn)行一些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，作為制定未來相關(guān)軟硬件投資計(jì)劃并了解投入產(chǎn)出比還是很好的選擇。

很多時(shí)候，現(xiàn)有的基于英特爾技術(shù)的平臺(tái)即可經(jīng)濟(jì)高效地支持很多本地運(yùn)行項(xiàng)目，這包含了軟件和硬件，可以應(yīng)用到幾乎每種可以想到的案例中。通過在各業(yè)務(wù)場(chǎng)景中提供靈活、可擴(kuò)展的解決方案，英特爾不斷幫助企業(yè)邁上人工智能與業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的整合之路。

萬(wàn)物智能互聯(lián)的新時(shí)代，互聯(lián)的物越來越多、越來越智能，由此產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。人工智能可以充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，帶來前所未有的增值效應(yīng)。從終端數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集，數(shù)據(jù)的高速傳輸與存儲(chǔ)，到云端數(shù)據(jù)的分析、挖掘，英特爾端到端計(jì)算助力人工智能充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，帶來更多的創(chuàng)新和增值，引發(fā)各行各業(yè)的深刻變革。