2016 年 11 月 17 日，英特爾在美國舉辦了第一次英特爾 AI Day，英特爾 CEO Brian Krzanich 親自出席；這次活動著力談到英特爾對人工智能時代的全面認識和擁抱，并首次對外展示英特爾在人工智能、尤其是深度學習技術方面的戰略布局。同年 11 月 30 日，這一盛會移師北京，以“2016 英特爾人工智能論壇”的名義將國內人工智能行業的弄潮兒們匯聚一堂，向他們展示了英特爾橫跨軟件和硬件、貫穿終端和云端的人工智能創新能力。

本年的 11 月 15 日，以“釋放 AI 潛力”為主題， 2017 英特爾人工智能大會在北京再次舉辦，又一次令人見識到英特爾在人工智能方面的實力、熱情和愿景。 

其實，在 AlphaGo 引起全世界對人工智能的關注之前，人工智能就在陪同著移動互聯網和大數據的演進而處于又一次的極速發展狀態；而作為全球數據中心業務領域無可爭議的處理器王者，英特爾也已經提前意識到人工智能大潮的到來，并為之做了充分的準備。

2015 年 6 月，英特爾頒布頒發收購世界上第二大 FPGA 廠商 Altera，這是英特爾成立以來涉及金額最大的一筆收購。英特爾之所以收購 Altera，其核心要素就是獲得后者的 FPGA 技術能力，并將其與自家已有的至強處理器等產品整合起來，從而更靈活地滿足包孕人工智能在內的相關工作負載的加速需求。

這次收購完成后，英特爾正式成立了可編程解決方案事業部，而且針對 Altera 原有的產品線進行了技術領域和產品方面的諸多創新與整合。到目前為止，英特爾已擁有 Stratix 10、Arria 10 、Cyclone 10、MAX 10 等全系列 FPGA 產品，并針對包孕云和端兩種標的目的在內的各種人工智能應用提供優化的成本、功耗和性能組合。

在獲取 FPGA 能力之后，2016 年 8 月，英特爾又頒布頒發收購了專注于深度學習的創業公司 Nervana Systems，后者的主要業務正是面向數據中心，開發適用于人工智能和深度學習的芯片和軟件。目前，英特爾已經頒布頒發將在本年年底前正式量產并出貨業界首款神經網絡處理芯片，即英特爾? Nervana? 神經網絡處理器（NNP），它擁有新的存儲器架構，可實現更高的可擴展性、數值并行化，甚至可以將深度學習性能提升 100 倍。

此外，在面向數據中心端的人工智能技術創新進行收購的同時，英特爾還在 2016 年 9 月收購了面向終端設備，特別是物聯網設備的視覺處理單元（VPU）初創廠商 Movidius 公司，其產品具備低耗高能的特點，能夠主動不間斷地處理圖像信息。收購完成之后，英特爾已經在 2017 年 7 月推出 Movidius 神經計算棒，這是世界上首個基于 USB 模式的深度學習推理工具和獨立的人工智能加速器，為廣泛的邊沿主機設備提供專用深度神經網絡處理功能。

除了上述芯片方面的動作，英特爾還針對這些硬件產品提供了諸多軟件或算法方面的配套處理。好比說，為了簡化開發流程，英特爾推出了面向至強處理器和 FPGA 的加速堆棧，內含驅動程序、應用程序接口 (API) 和 FPGA 接口辦理器；面向 Nervana 處理器，英特爾也有相應的 Nervana 云和 DL Studio。但更重要的是，英特爾的這些芯片都針對業界比較常見的 TensorFlow、Caffe 等人工智能框架進行了優化和支持，確保其產品的廣泛可用性。

實際上，人工智能的應用場景十分復雜，需要差別特性硬件平臺以及軟硬件協同優化，才能有效提升數據處理的速度和準確性。為此，英特爾充分利用自身技術和產品創新的整合優勢，提供了并世無雙的人工智能全棧解決方案，包孕：

領先而完整的硬件平臺，涵蓋至強處理器、至強融核處理器、英特爾?Nervana? 神經網絡處理器和 FPGA、網絡以及存儲技術等；

針對深度學習/機器學習而優化的基于英特爾架構的數學函數庫（英特爾? MKL-DNN以及數據分析加速庫（英特爾? DAAL）等，以及英特爾Nervana Graph；

支持和優化開源深度學習框架如 Spark、Caffe、Theano 以及Neon 等；

構建了包孕英特爾Nervana、英特爾計算機視覺 SDK、 Movidius 和 Saffron 為代表的平臺，以鞭策前后端協同人工智能發展。

別的，在公司層面，英特爾也已經在 2017 年 3 月正式成立了人工智能產品事業部，這個事業部的負責人是 Nervana 被英特爾收購前的首席執行官 Naveen Rao，而他的直接報告請示對象，就是英特爾 CEO Brian Krzanich。 

可以說，在人工智能的布局方面，英特爾已經實現初步成功。