几十年来，英特尔在芯片领域取得的成就大家有目共睹，但在软件方面，英特尔的表现也不俗。

据英特尔统计，全球有超过90%的开发者都在使用英特尔提供或者是英特尔优化的各种软件进行开发、工作和使用。

在11月24日的2022英特尔AI开发者大会上，英特尔展示了其在软件方面的布局以及“软”实力。

英特尔的软件理念：软件优先、开放优先、开源优先 众所周知，英特尔将通过无所不在的计算、可编程网络、云边基础架构、人工智能，以及传感和感知这“五大超级技术力量”来推动科技的进步。

但是要真正利用和发挥好这五大超级力量，需要一个开放的生态，需要一个软件和硬件共同组合的生态。

从1980年代的Wintel架构，到2000年与X86和Linux的合作，以及现在的云和AI，英特尔一直是开放生态和软件最重要的投入者贡献者之一。

无论是在硬件层面、框架层面还是AI层面，英特尔都是通过开源开放的模式，和整个社区进行分享。只有通过开源开放才能够让更好的技术和更好的解决方案充分体现价值，开源也能够让整个技术更快传播，并聚集更多开发者。

在软件生态方面，英特尔的理念是“软件优先、开放优先、开源优先”。

英特尔认为，未来整个生态的发展一定是软件定义、芯片增强的合作模式，在该模式下软件和硬件共同创新、共同发展。而这种软件定义、芯片增强的模式在AI领域得到了充分的体现。

对一个AI从业人员或从技术角度来讲，AI的发展在这几年是持续地、快速地且突破性地往前发展。在这样快的发展现状下，英特尔推出了多款软件工具，正以生态之力助力开发者释放创新潜能。

助力广大AI开发者，英特尔秀出软件“武器”

首先，众所周知的就是英特尔的OpenVINO软件，OpenVINO是一个开源的软件，英特尔希望通过开源的方式和开发者有更多深入的交流和合作。

发布4年多以来，目前有越来越多的用户和开发者开始使用OpenVINO。

今年英特尔发布了最新的OpenVINO版本，也就是OpenVINO 2022.2版本。

该版本支持第四代英特尔至强可扩展处理器，预览支持英特尔数据中心GPU Flex系列和英特尔Arc GPU，能够自动整合多个加速器同时使用，提高推理性能。

另外，在大规模计算需求之下，行业朝着异构计算模式迈进，根据英特尔的统计，有超过48%的开发人员都会使用超过一种或者是更多类型的处理器核心或者是协处理器，这就给每一个开发者带来了很多挑战。

因此，英特尔的oneAPI是针对这种异构硬件环境下的强有力跨平台系统解决方案。

oneAPI基于主流CPU、GPU或者其他加速器的所使用的编程标准SQL，基于SQL之上，oneAPI可以支持与各种主流的框架进行结合；

此外，oneAPI可以支持多种不同语言，如Java、C++或者是Python。

再就是随着越来越多的数据向边缘侧转移，人工智能已经被应用于边缘计算，英特尔视频事业部全球首席技术官张宇表示，目前，边缘人工智能的应用更多情况下集中在人工智能的推理阶段。

未来，边缘人工智能的发展将沿着边缘推理、边缘训练到自主学习的轨迹进行。

如果用攀登珠穆朗玛峰来进行类比，实现边缘训练意味着我们到达了山腰，而只有完成自主学习，才代表着我们站到了高山之巅。

那么这个高山之巅如何抵达呢？张宇在回答记者问时讲解到，英特尔从硬件、软件工具、解决方案等多个维度一直在针对这一方面持续进行技术创新。

其中在软件方面，Geti平台是英特尔在AI领域的一个全新技术突破，它是一个为所有人提供强大AI的工具，让企业团队的每一个人，无论是开发者、使用者、部署者和平常的工作人员都能够快速构建、快速使用、快速调优的一个基于计算机视觉AI模型的高效平台。

该平台通过主动学习技术来训练卷积神经网络模型，它可以精选出最有用的数据供用户进行标注，从而降低样本的偏差，帮助用户在边缘部署模型训练。

此外，通过跟OpenVINO的集成，Geti平台也可以自动部署到各种不同类型的英特尔硬件平台上。 为进一步赋能开发者，英特尔还为其提供一款一键式、无代码解决方案——英特尔? Neural Coder。

英特尔Neural Coder平台能在不需要做任何程序、代码改变的情况下，通过一键的方式自动整个AI模型针对新的各种不同的硬件平台进行优化。

英特尔（中国）有限公司副总裁兼软件生态部总经理李映博士指出，英特尔的oneAPI、OpenVINO和很多工具都是把一些复杂的问题封装起来，能够让用户、开发者用自己熟悉的语言、框架、API，能够快速进行开发并使用。

英特尔与AI开发者是“正反馈”的关系

电子系出身的张宇把AI生态的建设比作是电路中的正反馈，那什么是正反馈？

给一个输入以后，系统能得到一个正向的输出，而这个正向的输出反过来，如果把它接入到输入端，系统又能够产生更多的正向的输出，如果这个过程能够周而复始来循环进行的话，那整个发展的过程就会越来越快。

但反过来如果是负反馈的话，最后得到一个结果就是一个很稳定的过程，很稳定的一个状态。“我们通过提供各种各样的工具，各种各样的一些课程，各种各样的硬件和软件的产品，来培养大量的开发者，这作为一个输入。

同时我们还要给他一个正向的输出，这个正向的输出是什么呢？这些开发者学习到这些技术以后，这些技术应该能有用武之地，能够真正在生产、生活过程中带来可见的结果，这是我们希望看到的一个输出。

如果这个输出得到以后再反馈回来，就能够吸引更多的开发者加入到这个生态当中，周而复始，这样生态就能够快速构建。”

张宇解释到。 如同物联网这个市场本身的特点一般，物联网的大部分开发者都是个人开发者，他们的特点也是需求很碎片化，所以为了帮助这些个人开发者，英特尔希望开发者能把底层软件的集成搭好，开发者们能够将更多的精力放在应用的开发上。

而包括OpenVINO、Geti这些软件工具，实际上他们都是很水平化的、通用的开发组件，利用这些组件，你可以去适配不同的人工智能的框架，去支持不同的人工智能的应用，去支持不同的行业。

未来，对于AI行业以及助力AI开发者上，李映认为将主要从三个方面继续努力：一是降低AI开发的门槛，让AI开发工具更容易使用，便于构造、调优和部署；

二是，AI从数据的处理到模型的优化，再到最后部署是一个非常复杂的过程，需要整个生态的努力，才能够快速实现端到端产品组合；

三是整个AI生态要变得更加开放、更加融合，让用户或技术有更多选择的余地。

结语

人工智能的发展还有很长的路要走，“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”英特尔正在贡献人工智能方面的软硬件技术来赋能广大开发者，并跟业界一道在人工智能的道路上共同求索。