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智东西12月14日报道，本周三，英特尔中国研究院2018年媒体开放日在北京举行。 英特尔中国研究院(以下简称“研究院”)被定位为世界一流的工业研究院，在过去的十年中，研究院为产业的发展做出了很多贡献，其中大部分都转化为英特尔公司内部。

研究院拥有机器人创新实验室、识别计算实验室、智能驾驶实验室、通信架构实验室和新技术中心五个研究团队，共有60多名全职研究员，其研究目标是具有划时代的产业价值。

横向方面，该研究院有AI和5G作为横向技术支持，可以应用于所有领域； 纵向上，该研究院将智能驾驶和机器人作为需要长期研究的主线，作为应用场景进行科学研究。

此次活动，英特尔中国研究院院长宋继强和众多明星研究员一起，全面介绍了研究院的AI、自动驾驶、5G、服务机器人等重点研究项目和成果。 最后宋继强还与一些学术界名士共同探讨了未来的趋势和人才培养。

一.认知计算实验室：覆盖人、物、景的AI英特尔中国研究院认知计算实验室聚焦前沿视觉认知和机器学习技术，实现智能计算全新应用水平的用户体验。

其研究员来自清华大学、北大大学等地的博士学位和博士后，过去三年，他们在计算机视觉( CV )、机器学习等方面获得了60多项专利申请批准，发表了包括13项产品技术转移在内的30多篇顶尖学术论文，包括英特尔的硬件和软件

1、人

在人类方面，他们通过三代技术的迭代，从二维进化到三维，再到多模式。 其第二代人脸分析技术已经应用于英特尔的硬件、软件、解决方案和应用原型，有助于提高英特尔产品的优势。

去年，他们介绍了三维人脸技术。 只需普通摄像头和一台PC，就可以实现三维人脸建模、跟踪和增强技术。 另外，还可以实时将特殊效果叠加在脸上。

去年，他们还介绍了主要的多模式情感识别技术，并于年初将相关技术转移到英特尔人工智能产品事业部，帮助产品事业部开发基于情感的APP原型，包括基于情感的视频内容管理、分类等。

他们的研究也不局限于人的脸和感情，而是希望通过认识人的属性、注意力和行为来实现对人的全面理解。

2、物品

物理上，由于深度神经网络自身的计算复杂性和空间存储复杂性非常高，很难引入到资源有限的边缘和嵌入式设备中。 对此，他们进行了高效的CNN结构设计、DNN模型压缩、导入型网络结构优化三方面的研究。

他们提出了世界上第一种利用卷积层特征融合聚合——HyperNet提高小物体检测精度的方法，至今学术引用率已超过200件。

去年，他们推出了辅助最初训练的物体监视器DSOD和基于DSCD的轻量级检查解决方案Tiny-DSOD，在数据上远远超过了同类解决方案。

他们提出的低位和超低位压缩技术，配合英特尔的FPGA、Movidius等低功耗硬件，帮助英特尔在雾和边缘计算中提高深度学习估计的速度和吞吐量

3、景色

在场景方面，近年来，基于深度信息的收集装置得到普及，深度学习在3D领域的应用正在推进。 然而，从3D神经网络的视觉理解面临着两个挑战：

)1)巨大的存储和计算需求。 在2D神经网络的情况下，一个GPU可以在大数据集中训练152层的残差网络，但是如果用3D卷积神经网络代替，训练10层网络的话可能会因存储器溢出而挂起。

)2)在深度学习，特别是CV领域，对于不同的视觉任务来说，网络深度越深，准确度通常越高，但当网络达到二、三百层或上千层时，很难再深。

为了在保证计算效率的同时更深入地学习网络，研究院设计了空域组卷积——的高性能三维稀疏深度神经网络。

另外，他们对场景的理解进行视觉分析和多模态分析，旨在通过视觉、语音、语言、知识的融合，实现从视觉识别到视觉理解的飞跃，具体研究包括图像、视频描述、视觉问答； amp； a、包括视觉关系理解等。

其中视觉答疑是指给定一张照片，机器对该照片上的特定问题进行回答。 客观的问题有“这个运动衫是什么颜色”等明确的问题、“这个烤箱里有什么”等需要基于知识进行确认的难以识别的问题、“哪个动物喜欢吃这个水果”等看不见的外部知识的问题3个

为了解决这个问题，研究所提出了视觉知识记忆网络，将视觉内容和知识结合起来。 这个网络有两个特征。 一个是将视觉内容和知识事实相结合，另一个是从问答中选择扩展的多个知识事实。

基于最先进的算法，视觉问答得到广泛应用。 例如，帮助盲人等有视觉限制的用户。 它集成到图像索引系统中影响社交媒体和电子商务，也可用于教育和娱乐应用。

易懂的知识

二、智能驾驶实验室：事故分析、场景重建、模拟与算法验证英特尔中国研究院智能驾驶实验室是最年轻的实验室，成立于今年元月。 在这次演讲中，该实验室主要谈了三点。

(1)基于模拟的场景库希望用它实现超越自动驾驶汽车和飞机的安全性。

)2)希望通过环境智能，与其他无人车、人驾驶的车、路口的智能摄像头联动形成闭环，增加实时分析的能力，实现更高效、安全的自动驾驶。

)3)自动驾驶汽车场景非常广阔、非常复杂，文化、地域各方面都是挑战，希望通过合作充分拓展这方面的研究。

飞机从记录了驾驶事故问题的黑匣子中吸取了经验，其事故发生率在100年间下降了上万倍。 IT化的自动驾驶也同样具有优秀的记录和计算能力，通过学习和分析人类的驾驶错误，可以实现类似飞机的场景重构。

许多分析家认为目前自动驾驶汽车的安全性没有多少能力，比如特斯拉有自动驾驶能力。 从统计数据来看，没有什么明显的提高。

该实验室的主要工作是自动化事故分析、场景重建、仿真和算法验证。

为了在技术尚不成熟的阶段避免试乘人员意外伤亡，该实验室通过采集现有的交通事故视频并对其进行自动分析和重构，可以在更安全、更高效的阶段对自动驾驶算法进行学习和测试。

自动驾驶所处的环境其实比飞机更复杂，有行人、非机动车，世界十字路口交通事故概率超过50%。 实现自动驾驶路径时，很多公司会先修比较简单的封闭道路，有些公司会先修小区车。 地图、环境事先非常清晰，例外少，容易控制精度。

但是，在五级，十字路口复杂的路况将成为必须解决的常态。 而该实验室通过智能的道路基础设施和车道协同方法，较好地解决了交叉口的安全性问题。

他们有一个愿景，就是把自动驾驶和智慧城市、智慧交通结合起来，把汽车传感器和路口摄像机的移动结合起来，让整个城市更安全、更智能。

目前，自动驾驶道路的模拟还是一个空白领域。 常用的环境模拟方法基本上有两种。 一个是脑门被拍摄，研究人员想象着凭空建造城镇。 另一种是将整个旧金山复制到虚拟环境中，使其更接近真实世界。 旧金山确实很复杂，但能否代表纽约、伦敦和北京值得怀疑。

三、通信框架实验室： VR无线、5G云基站和大天线英特尔中国研究院通信框架实验室从2003年开始从事无线相关研究，发表论文200多篇，共享成果10余项。 目前，其5G第一阶段研究已基本完成，且转化较好。

他们去年制作了VR无线适配器的演示系统，今年与英特尔客户端计算部门合作，将该软件转移到英特尔参考设计的产品中，并与Trinus VR合作开发了APP应用程序，目前是安卓系统

他们认为，下一个无线视频的应用很可能是无线云游戏，尤其是5G到来时，提供更高带宽、更低延迟，非常适合无线云游戏应用

该实验室的5G研究主要集中在大规模天线和云基站。 在5G标准化中，他们的主要工作是集中于如何定义更好的数据平面分割，以推动云基站在5G的发展。

大规模天线是5G中非常重要的技术，可以将5G整体的设计目标频谱效率提高3到5倍。

为了在重新定义基带单元和视频单元整体功能的基础上降低带宽，该实验室开发了多天线可压缩算法，进行高效的物理层基带划分，解决大规模天线前端网络问题和处理复杂度问题

研究人员完成标准化工作和原型后，他们的成果将是英特尔FlexRAN的产品。 他们下一步将探索如何设计更好、更灵活的无线芯片、更高的无线处理性能以及雷达感知手势。

四、机器人创新实验室：自学机器人HERO平台英特尔中国研究院机器人创新实验室希望突破AI技术瓶颈，让机器人通过与用户交互、观察用户生活，不断改善功能。 例如，通过不断学习可以更准确地识别人，在适应物体检测识别等中，可以像人一样通过学习来识别新的物体。

他们在多模式的感情理解方面也开始了探索。 其三维环境含义和个性化的知识图谱，使机器人增加了对人和交换品更多的上层知识，可以基于知识推理快速理解环境的物理结构和用户行为、句子含义，个性化理解用户的想法。

他们还实现了两个功能：通过小样本的强化学习，可以随时了解主人和语义熟悉的环境。 然而，机器人强化学习也存在一些挑战：

一个是用花浇水很容易，但很难教机器人。二是机器人的关节只能向一个方向旋转，与人类的动作不完全一致。三是还需要考虑采样成本的预算，机器人以某种方式进行1万次

为了推动服务机器人的快速发展，他们从安全性、交互性、自主性三个维度，构建了一系列机器人研究平台( HERO平台)。 为了实现计算性能、功耗、尺寸的最佳平衡，满足各种机器人产品的需求。

五、开放创新和多种人才培养针对数据洪流中的开放创新和多种人才培养，中山大学副教授、青岛慧拓智能机械有限公司CEO陈龙博士、复旦大学计算机学院、博士生导师姜育刚教授、英特尔中国研究院宋继强院长和北京邮电大学信息与通信工程学院张琳

姜育刚认为，随着AI在各个行业的应用，AI系统的安全变得至关重要，防御措施势在必行。

张琳提出了两个技术挑战。 感知雷达面临着公共场合隐私保护的问题和如何使用AI技术进行更有价值的应用这两大挑战。 另外，在移动通信中使用AI技术可能会成为下一个热点。

陈龙则主要谈无人驾驶的进展，他说产业化落地是无人驾驶的核心问题，一方面由于资本，企业走得更快。 另一方面，需要找到更好的应用领域切入，进行实际应用。

对于多样化的人才培养，张琳认为，真正激发学生心中想工作的想法是最重要的，比知识积累有多少更重要。 另外，报道的“可表现性”也非常重要。 也就是说，别人能否根据本文提供的资料恢复实验。

张琳说，如果十多年前没有开源这个行动，我们国家很多公司的技术能力很难那么快提高。

宋继强觉得最大的成就是要认识新一代学生的思想逻辑和处事方法，一方面帮助他们做有挑战性的事情，另一方面教他们如何避免绕圈子，促使他们更快地产生创新想法。

他相信，跨学科合作、人才交叉合作思维的碰撞，一定会产生1 1 2以上的效果。

结语：产学复合人才的摇篮拥有垂直领域的人才和行业资源，英特尔中国研究院掌握了算法、软硬件以及全面的跨学科集成能力，培养了优秀的产学界人才。

而在前辈的带领下迅速成长起来的新研究者们，发挥了他们的才能和创新力，生产出了更多前瞻性的研究成果，并迅速转化为市场化产品，为科技进步和社会发展创造了更多的价值。

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