2022 年 4 月 12 日，“2022 英特爾中國研究院探索創新日”在北京舉行。此次活動以“智探索·匯無界”為主題，展示了英特爾中國研究院一系列前瞻性研究項目和創新成果?；顒又?，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強攜研發團隊集體亮相，共同分享了英特爾中國研究院在數字化時代的整體定位、研究方向及創新策略。

英特爾研究院是英特爾公司的“科技創新引擎”，致力于開發可持續發展的前沿技術并不斷創造和定義未來。英特爾中國研究院作為英特爾全球科研體系的重要一環，深度融入中國創新體系，搭建政產學研多方合作的新型研究網絡，主攻人工智能、邊緣計算、敏捷設計三大研發方向，研究成果覆蓋視覺智能與視覺合成、自動駕駛與智能交通、智能邊緣、5G、雷達感知、處理器設計與敏捷開發、計算機架構、機器人、類腦計算等領域，并實現了包括無線顯示、雷電接口、虛擬化無線接入網絡平臺、可穿戴芯片、AI 算法產品和 HERO 平臺在內的多項成果轉換。

英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強表示：“英特爾中國研究院以‘科技創新與中國共成長’為責任和使命，承載著英特爾公司對中國經濟與科技美好未來的信心與厚望，秉持摩爾定律的本質精神，以持之以恒的創新，穿越技術周期，加速向未來。”

此次活動中，英特爾中國研究院介紹的研發進展主要包括：

人工智能

作為未來重要的賦能技術之一，人工智能正在改變人類生活的方方面面，賦能各種全新的復雜場景和用例。在不斷突破人工智能領域發展瓶頸的過程中，英特爾中國研究院通過在高效深度視覺識別方面的前沿研究，以更快、更高、更強的 AI 技術創新，解決深度學習部署的挑戰，為“智匯未來”開啟無限可能。

更快推理速度

亞比特神經網絡突破 DNN 量化極限——英特爾中國研究院前瞻性地提出亞比特神經網絡技術，從統計意義上實現<1bit DNN 量化，實現顯著壓縮/加速比。在 FPGA 的實際部署中，亞比特神經網絡加速器能實現更快的推理速度。

更高推理準確率

全維度動態卷積實現更高推理準確率——英特爾中國研究院率先提出了全尺度深度視覺學習技術以突破 AI 擴展瓶頸，部分研究成果已發表于 NeurIPS、ICLR 等 AI 頂級會議，并獲批十多項專利申請。近期，英特爾中國研究院還提出了一種創新型動態卷積設計——ODConv，以實現更高推理準確率。該設計采用具有并行策略的多維注意力機制沿核空間的四個維度學習互補性注意力，以“即插即用”的方式替代常規卷積，能顯著提升大型及輕量型主流 CNN 模型的識別準確率。ODConv 系列模型將于今年下半年，在英特爾研究院開源項目中正式發布。

更強算法實用性

三維人體運動追蹤技術（3DAT）實用性更強——英特爾基于視覺智能的無標記三維人體運動追蹤技術（3DAT），利用先進的計算機視覺和人工智能算法，提供了簡單易用、魯棒、高質量的實時人體動作捕捉解決方案。在北京 2022 年冬奧會上，該項創新技術閃耀賽場，為奧運會觀眾帶來全新體驗，打造別樣精彩。未來，英特爾的三維人體追蹤技術（3DAT）將構建“體育+娛樂”、“游戲+電影”、“藝術+文創”、“元宇宙+Web 3.0”等多元場景，為虛實融合創造無限可能。

邊緣計算

隨著進入數據爆發時代，眾多數據、技術和商業模式匯聚到邊緣，邊緣計算的重要性日益凸顯。當下，越來越多的企業機構正面臨著延遲、帶寬、安全性和連接性等數據處理方面的現實挑戰。針對當下及未來邊緣應用的挑戰，英特爾中國研究院原創的高可靠分布式邊緣計算系統，前瞻性地提供三大核心能力：第一，有效的高通量實時分布式計算，在指定的、以毫秒為單位計量的時間內可靠完成；第二，對核心敏感數據（圖像、視頻、核心業務流等）精確的控制與共享訪問；第三，高效提升邊緣計算新業務的開發效率。

這些能力讓邊緣計算平臺上的軟件系統開發、迭代及部署與云計算相比更加快捷，能大幅提升業務面市速度。英特爾中國研究院還分享了在智能交通、教育及機器人等應用場景下，邊緣計算的典型用例。

在智能交通方面，為更好實現“車路協同”，英特爾中國研究院實現了對來自攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器的海量數據進行全天候、實時的數據融合分析。在 100 毫秒內完成復雜場景下的交通風險預判，消弭交通事故風險，進一步提升道路通行能力，開啟智慧交通新時代。

活動中，英特爾介紹了如何利用邊緣計算技術，將真實世界的道路測試與虛擬世界的計算機仿真相結合，實現在虛擬場景下的真實道路測試（RTAS）。該技術采用“云—邊—車”三層架構：在云端開發測試場景庫和控制模型，在邊緣生成虛擬場景并下發到被測車輛，被測車與虛擬場景在真實道路和環境上實時互動。依托該架構，環境、互動和車輛的真實動態能實時返回邊緣，并形成閉環，實現虛擬世界和物理世界的有效融合。

在教育方面，英特爾中國研究院展示了“迎接未來教育，共創智能實驗”的教學工具平臺。該平臺將邊緣計算的相關技術，應用在中學生理化生實驗場景中，并基于人工智能算法，借助英特爾 OpenVINO 工具套件，實現端到端的實時智能實驗教學輔助。

在機器人方面，英特爾通過將邊緣計算引入機器人系統，讓其具備低功耗、小尺寸和高智能的能力。通過邊緣增強的機器人系統可以支持多種形態、不同應用的機器人，具備高度的靈活性和可擴展性。

敏捷開發

如今，領域專用的 SoC 是提高特定領域應用性能和效率的關鍵，但更復雜的設計、更長的驗證時間及更快的商用需求，讓傳統的設計和驗證變得更具挑戰性，而 RISC-V 技術提供了開放的、模塊化、可定制的指令集，適合特定領域（Domain Specific Acceleration，DSA）芯片所需的靈活性和高效能，越來越多的 DSA 設計開始選擇使用基于 RISC-V 的指令集。

英特爾中國研究院下設的 RISC-V 敏捷設計實驗室，致力于設計領先的可定制化 RISC-V 處理器和加速器 IP，建立軟硬件協同設計的仿真框架，支持迭代式開發和驗證，利用先進的設計語言和工具，大幅度提升領域專用芯片設計和驗證效率。

目前，英特爾中國研究院在敏捷開發領域的研發取得多方面進展，包括將 CPU 功能模型，SOC 功能模型廣泛地應用到處理器和 DSA 的研發流程中，實現功能仿真，支持軟件開發，驗證自動化，加快了硬件和軟件的設計驗證；將可綜合高級設計語言進一步應用到 IP 設計和 SoC 中，提高了設計效率；FPGA 仿真平臺也廣泛的應用到英特爾的驗證和軟件測試中，加快驗證和測試速度。

展望未來，英特爾中國研究院將不懈探索新技術，并以產業化為導向，針對中國龐大的市場數據及復雜的應用場景，提供 AI 算法與工具、智能邊緣架構、新型加速器等一系列解決方案，推動構筑全新技術生態，賦能數字化轉型，驅動產業智能變革。

審核編輯：符乾江