2017 年 5 月 27 日，英特爾參加了由機器之心SYNCED主辦的 2017 全球機器智能峰會(GMIS 2017)，此次大會以“機器智能時代”為主題，全面聚焦人工智能，包孕英特爾在內的眾多國表里頂級專家匯聚于此，圍繞人工智能展開精彩的演講和激烈的討論。

會議期間，英特爾AIPG數據科學部主任劉茵茵博士，頒發了主題為《演變中的人工智能，與模型俱進》的精彩演講，她體現，深度學習鞭策著人工智能領域的進展，每個AI模型都是理論與實踐的突破，以模型為起點，通過收集數據，進行訓練，基于人工智能框架和計算動力，解決應用問題，再把相關經驗反饋到模型中，形成一個閉環的良性循環，即通過更好的模型，提供更高效的人工智能解決方案。

四大領域看英特爾的人工智能運用

從過去的AI Day，到現在的GMIS 2017，英特爾一直強調本身在人工智能領域是在做一個閉環，在這個環上，英特爾為用戶提供高效的人工智能解決方案，并致力讓更多的人使用人工智能技術，即AI民主化。然而，憑借現有的人工智能做到AI普及是相當困難的，眾所周知，現在的人工智能并未達到真正的智能。好比AlphaGo不能下國際象棋，在解決問題上，他們的智能范圍還非常狹窄，無法泛化，廣度上的狹窄是AI普及的最大阻礙，也是AI的最大困境，如何才能從狹窄的、特定領域的智能走向更通用的智能?英特爾用模型給出了答案。

GMIS2017 上，劉茵茵向大家展示了英特爾如何用一種模型實現差別行業領域中的AI運用，以最常見的圖像深度學習模型為例，圖像識別可以被用于農業，進行作物疾病的識別，在缺少這一細分領域數據集的情況下，英特爾通過在訓練好的通用圖像分類器上添加層數和微調，以遷移學習的方法搭建針對特定領域的圖像識別模型。同樣的，在自動駕駛、油氣勘探、腫瘤檢測等任務中，圖像模型也可以提供大量的解決方案。如今，英特爾人工智能事業部已經將上述模型在內的多種模型運用到醫療、零售、金融、交通、政務、工業、消費品等行業。

醫療領域

近年來，英特爾深耕醫療領域，致力于通過AI實現精準醫療。在大數據和人工智能的基礎上，英特爾先后與美國的一些醫療機構合作，共同開展了帕金森項目和協作式癌癥云。

對于帕金森，英特爾與專注帕金森疾病研究的MichaeI J.Fox基金合作，借助AI擴展人類基因庫，從而實現疑難病癥的診療。

在癌癥方面，英特爾與英國國家醫療辦事體系(NHS)建立合作，并與阿蘭圖靈研究所簽訂一個針對肺癌細胞識另外研究項目，該項目采用英特爾Xeon處理器，以TensorFlow等深度學習為框架，旨在利用AI提高癌癥檢測效率。

除此之外，英特爾還與一家醫療API公司PokitDok合作，共同研發出首個可行的Dokchain醫療塊鏈解決方案，其底層分布賬的開源軟件采用英特爾的Hyperledger Sawtooth，并利用英特爾芯片進行處理塊鏈的交易。

在醫療領域，英特爾充分發揮其云到端的技術優勢，致力通過AI重構醫療模式，打造高質量的醫療健康辦事。

零售領域

在零售領域，英特爾攜手麥當勞打造智慧餐廳，與萬達合作幫手其飛凡智慧商業經營平臺提供更多智慧辦事，與易捷通聯手推出智能POS收款機……..，不難看出，從庫存辦理、點餐購物、智能收款再到流量統計與分析，英特爾在零售領域具備豐富的解決方案，通過云到端的技術創新和軟硬件系統的整合能力，英特爾致力于為合作伙伴打造智能餐廳、智能百貨、智能便當店等新型零售模式，從而實現傳統零售業向智慧零售轉型，通過轉型幫手客戶實現數據到價值的轉化。

除智慧零售外，在響應零售方面，英特爾還于 2017 年全美零售電子展上，推出全新的英特爾®響應式零售平臺(RRP)。據悉，RRP能夠實現庫存的快速追蹤和用戶習慣的及時反饋，而且可為用戶提供個性化的購物體驗，同時，英特爾體現未來 5 年將投入 1 億美元用于RRP的發展和推廣。

交通領域

在交通領域，英特爾與浙江大華打造的智慧交通是英特爾人工智能運用的一個典型，從辦事器、存儲、大數據再到云安排，英特爾助力大華打造出當前最先進的端到端交通大數據解決方案，同時向大華提供基于英特爾架構的嵌入性設備和硬件參考平臺，從而實現了大量視頻圖像內容的識別和交通數據的分析，解決了大華長期以來在交通視頻監控領域的痛點。近日，英特爾更是體現，將把Movidius的Myriad2 VPU技術用于指定的大華攝像頭，這將直接提升大華在交通領域的競爭力。