英特尔宋继强：5年内，类脑计算有望走进我们的生活
最后更新：2020-04-29 10:37:39 手机定位技术交流文章
《信息技术时报》记者王新
在未来的某一天，当一个强大的智能机器人正对着你时，它将能够通过视觉、听觉、嗅觉、超声波雷达完全识别你和它面前的世界，并通过各种方式如声音与你交流。这背后是机器人越来越接近人脑的思维模式。同时，它也是一个结合了云、边缘和终端的超级计算模型和平台。机器人什么时候会有嗅觉？如何发展终端计算和边缘计算？像计算机一样的大脑什么时候会进入我们的生活？在最近一次媒体采访中，英特尔中国研究院院长宋继强向《信息技术时报》记者预测了智能机器人、类大脑计算和云计算的未来发展趋势。
英特尔中国研究院院长宋继强
问:今年边缘计算的新前景是什么？
宋继强:智能边缘将加速其发展。近年来，越来越多的数据被人工智能算法使用和生成，并且增长速度非常快。这些巨大的数据无法上传到云端进行处理。目前，我们周围的各种终端正在成为物联网设备，如手机、电脑、平板电脑和各种互联网设备。不仅如此，路上、工厂和医院中的各种智能设备都在生成大量非结构化数据，这些数据需要智能处理才能用于自己的目的。
通常，上述数据来自设备或边缘本身，而宽带不足以将其完全存储到远程端，这就要求许多云功能都应该汇聚到边缘，并且应该在边缘进行实时和快速的处理。根据延迟和数据处理能力的要求，它可以部署在不同的边缘位置。边缘计算实际上是一个相对广泛的范围。它可以是云的边缘、网络的边缘或设备的边缘。然而，共同的目的是在最能满足带宽和延迟要求的位置部署智能计算，从而实现最高的性价比。
将来，这一定非常重要。近年来，随着5G的部署，很多智能设备已经开始上网，机器人也在上网，智能摄像头的安装也非常大。智能设备广泛应用于智能零售、智能教育、视频服务等领域。有大量的边缘计算场景需要部署在家庭、工厂、学校和购物中心。
问:英特尔Loihi芯片已经开始做一些气体味道识别工作。机器人的嗅觉离我们有多远？就视觉能力而言，机器人什么时候能达到和人类一样的水平？
宋继强:Loihi，它所支持的嗅觉和其他能力可能不仅适用于机器人，如安检，农业和其他领域。嗅觉赋予机器人新的感官能力，包括现在的听觉、视觉、嗅觉，以及未来一些看不见的感知能力，如毫米波雷达，这使机器人比人类有更多的感知能力。所有上述应用不限于机器人，而是可以应用于更广泛的领域。
如果仅从检测方面来看，机器人的视觉能力已经超过了人类。通过高清晰度或高速摄像机，可以在工业领域进行许多专门的视觉分析和检测，甚至可以分割一些物体。未来，计算机视觉将在时间域和空之间的域中叠加信息，对环境进行适应性理解，这对后续机器人的实际发展具有重要意义。
问:目前的智能机器人产品集成了多种技术，包括人工智能、物联网、云等。5G可能会在未来加载。您如何看待各种技术叠加下机器人行业的发展趋势和形势？
宋继强:2019年6月，英特尔与Cobos的商业机器人和另外两个工业合作伙伴发布了一份关于机器人4.0的白皮书。在这份白皮书中，英特尔早先概述了机器人从单一设备到与网络结合的转变，使用5G和边缘计算来扩展其能力。
同时，提高持续学习和场景适应能力也非常重要。让机器人拥有我们期望的积极互动的能力也是非常重要的，对不同的人说不同的话，并做出不同的提醒。这些都是机器人未来需要建立的重要能力。
问:英特尔正在进行类似计算的大脑研究。今天的智能机器人和未来的类大脑机器人之间有多远？
宋继强:像计算一样广泛应用大脑的前景是我们所希望看到的。机器人领域是像计算一样在大脑中应用的一个方向，但它不是唯一的领域。
在机器人领域，现在已经尝试的包括提高其感知能力，如视觉和嗅觉。因为Loihi在大脑中像计算一样也可以支持大量的视觉检查和分析。
像计算机一样的大脑可以弥补一些深度学习不太好的领域。你可以想象一个人有多个部分，如视觉区、听觉区、嗅觉区和触觉区。他们都在同一时间工作，同时感知一个场景。它将形成一个相互关联，然后储存在你的记忆中。如果我们只从视觉的角度来看待事物，肯定会有一些片面的、不同模式的知识不能通过类比来形成。
像大脑一样计算的优势在于，它可以在同一个芯片架构上分成不同的区域。一些区域专用于处理视觉信号，一些区域专用于处理听觉信号，一些区域专用于处理其他感测输入信号，例如嗅觉、毫米波雷达等。这将形成对场景的全方位感知，并存储知识模型。这将有助于机器人和智能家庭等智能系统形成对某一场景的完整记忆。在此基础上，你可以提供更多的自适应交互能力，因为你可以通过一些最初形成的知识进行查询和推理。
经过两年多的研发，英特尔研究院通过集成系统极大地增加了大脑支持的神经元数量。像计算一样的大脑也受益于摩尔定律的发展。类似大脑的芯片可以将更多不同的处理能力结合在一起，支持自我学习。我认为未来五年将会有更多的发展和突破。
问题:未来的场景对智能机器人有不同的要求。目前，不同的分区被划分和管理。需要一个共同的底层。这种常见的底层是什么样的？英特尔在这方面做了些什么？
宋继强:这是一套正在研发的平台，因为现在正在形成一个整合了云、边缘和终端的计算基础设施，我们不能说它已经完全完成，不像云计算那样已经基本形成了标准化。
对于边缘计算，最大的特点是不同的领域有不同的要求，不同的边缘位置需要根据不同的应用领域来选择。因此，现在最有效的方法是分而治之，使最佳方案适合不同的领域。例如，移动电话最终从各种功能的机器统一到智能手机的当前形式。还有边缘计算的可能性，但这种可能性也需要一些大的类别来支持。
例如，现在许多机器人都是由ROS操作系统制成的。在机器人本体上实现了许多具有不同功能的节点，如导航、识别和交互。如果一些功能被迁移到边缘服务器，如果现在单独的ROS系统不容易做到，我们可以创建一个新的技术架构，可以无缝地迁移到边缘计算。这就是我所说的可以构建统一技术平台的例子。
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