Redian新闻
>
商用领域再发力,英特尔赋能制造AI“芯智”生产力

商用领域再发力,英特尔赋能制造AI“芯智”生产力

公众号新闻
e-works王聪

OpenAI推出的ChatGPT为标志,生成式AI技术在全球不断掀起热潮,仅大语言模型就带动了语义理解、图像生成和数据分析等相关技术快速发展,衍生出文生图、文生表、文生视频等各类应用。从去年的“百模大战”到如今的“千模竞技”,AIGC的商用化部署和应用已经成为企业竞逐的新阵地,勾勒出大模型正在从“科研技术力”转向“新质生产力”的新生态。
然而纵观AIGC的应用开发现状,在产业井喷的背后,其发展过程中的痛点也不容忽视。在AI核心技术层的创新迭代过程中,业内对于大模型的角逐开始集中体现在算力成本和行业应用赋能。用户如何以更加便利的方式上手AIGC,将大模型与自身业务相结合,实现商业价值落地,将成为生成式AI发展的关键。
为了更好的将生成式AI从实验性工具转变为商业引擎,英特尔日前举办了“2024 全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会”,与超过35ISV10余家OEM合作伙伴齐聚一堂,共同分享如何通过PC及其他商用客户端,释放生成式AI“新质生产力”。在英特尔市场营销集团副总裁兼中国区总经理王稚聪看来,生成式AI的普及和应用是大势所趋,基于酷睿Ultra处理器“CPU+GPU+NPU”三大AI引擎,将赋予AI PC更多的可能性,能够让“AI+应用场景”快速落地,惠及千行百业,为企业创新发展和数字化转型升级提供新动能。 

图 2024全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会

创新引领,先行者的布局与致胜之道
如今,生成式AI的应用正以迅猛的势头在各行各业内推动着无数的颠覆和转型,这是一个不可逆的潮流。例如在制造业,无论是构思新车设计,需要建立仿真模型实现车身结构优化的研发工程师;或是进行参数调整,尝试通过机器学习求解的数据科学家;或是希望分析用户数据,驱动产品质量改善的企业CIO……借助生成式AI实现知识的运用、融合和创新已经成为共识。
对于制造企业而言,以更加灵活和高效的生成式AI处理复杂问题,将不再是一个增强补充手段,更是顺应外界变化实现创新升级的核心引擎。这其中,率先实践的行业先行者与跟随者之间的差距已日益显现,致力于新型工业操作系统开发的科东软件便是其中的佼佼者之一。
英特尔与科东软件在本次发布会现场,展示了双方在工业AI机器人的最新合作成果,这也是对未来工业生产智能化的一次大胆预见。该机器人控制系统运行在科东软件的智能控制器NewPre 3102产品内,搭载英特尔®酷睿™Ultra处理器,内嵌100%自主研发的鸿道(Intewell)工业操作系统及工业软件MaVIEW。科东软件开发的Intewell工业操作系统已经在国内多家制造企业部署应用。
通过采用基于Intewell虚拟化微内核的技术,控制系统从多设备间传统的Modbus通信升级到单设备间实时与非实时环境的共享内存通信,这一创新不仅提升了通信效率,也保障了在严苛的工业环境下的系统稳定性和可靠性。AI机器人控制系统通过AI大模型的语义理解和智能化的代码生成,降低传统机器人研发设计中复杂的代码编写、运动控制、流程设计、路径规划等开发难题。基于英特尔酷睿Ultra处理器提供的强劲算力,开发人员只需要简单的语音指令,便可实现机器人基于语义的实时运动控制,使过去专业工程师2~3天的开发工作降低到5~10分钟内便可完成,这也帮助很多生产一线的工程师在不太精通编程的环境下,快速的融入机器人研发创新过程中。
并且基于英特尔酷睿Ultra处理器,可以将大模型运行在本地,更贴合工业场景应用需求,符合未来工业生产发展趋势
图 科东软件携手英特尔推出工业AI解决方案

可以看出,通过融合细分行业的数据和专家经验,科东软件形成了更加专业化的生成式AI应用场景。这也是为什么王稚聪在演讲中强调,在推进AI PC应用的过程中,英特尔坚持“双轮驱动”的原因:
一方面,通过对芯片端的研发创新,英特尔为生产力提供数字化和智能化的先进工具,满足用户经济、物理、数据保密这三大生成式AI在商用AI PC端的应用法则;另一方面,通过携手本地ISV和合作伙伴,释放本地商用AI PC在垂直领域的更多潜能,让“人工智能+应用场景”的能力在千行百业中“开花结果”。
深耕场景,携手合作伙伴加速AIGC落地
对于广大用户而言,生成式AI只是一种技术手段,而不是最终目的。打通AI与传统PC应用场景中的壁垒,拓展AI应用才是AI产业创新的关键抓手。在本次发布会中,英特尔发布了面向AI ChatbotAI PC 助理、AI Office助手、AI本地知识库、AI图像视频处理、AI PC管理六大AI场景。


图 英特尔助力产业伙伴率先将重点锚定AIGC 六大关键场景应用



站在制造业的角度,工业互联网、数字孪生以及5G技术的深化应用都带来了AI融合需求。面对制造企业研发设计、生产管理、物料采购、物流规划AI应用集成和交互,英特尔中国区技术部总经理高宇在演讲中表示,只有深耕所在的细分领域,才能准确把握AI PC需求,为企业创造价值。
例如企业研发设计人员在进行产品迭代和创新时,借助创成式设计(Generative Design)方式,设计人员只需要输入目标产品的性能、空间要求、材料、重量、制造方法和成本等参数,就可以通过AI自动生成上千种可行性的3D模型方案,供用户进行筛选。
在产品生产过程中,企业基于机器视觉的表面缺陷检测已经十分成熟。通过AI可以在毫秒级快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷,并进行分类,如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。
在产品售后服务环节,通过AI建立精准的需求预测模型,可以实现企业的销量预测、维修备料预测等一系列智能决策。实现企业资产全面智能化管理,通过多维度、高效的数据洞察,提高企业资产利用率,降低维护成本。
伴随着与ISV、合作伙伴的深度合作,基于英特尔酷睿Ultra处理器的AI PC表现为从最初的单点探索应用转向产品全生命周期的全面渗透,帮助制造企业更简单、更快速、更高效的完成AIPC端的部署应用,进而开启一个极为丰富的商业前景。
持续创新,凸显多元和差异化技术优势
在生成式AI开发过程中,其难点在于它是一个融合多技术、多学科的复杂工程。如果说与ISV、合作伙伴强强联合,驱动用户实际价值落地是英特尔的核心目标,那么内置多种加速器,持续在芯片处理器上进行创新,则是英特尔赢得市场优势的根本途径。
在英特尔客户端计算事业部副总裁、细分市场部总经理冯大为看来,如今算力对于生成式AI的重要性已经不言而喻,采用分离式混合架构设计的全新英特尔酷睿Ultra处理器,是40年来英特尔最为重磅的架构更新。它可以说是专门为AI应用设计的处理器平台,其CPUGPUNPU三大AI引擎支持不同类型的AI加速能力,可以为用户带来出色的AI应用体验。
图 新一代英特尔酷睿Ultra处理器特性

CPU的角度出发,新一代英特尔酷睿Ultra处理器是首款基于Intel 4制程工艺打造的处理器,采用了先进的Foveros 3D封装技术,全新的性能核架构提高了每时钟周期的指令执行能力(Instructions Per Cycle),而能效核(E-cores)和低功耗能效核(LP E-cores)则提供可扩展的多线程性能,并为性能核(P-cores)分担更多后台工作负载,从而实现更高效的多任务处理表现。例如用户如果将推理过程放在终端设备上,能够在AI PC不联网的情况下,正常运行200亿参数大语言模型。
GPU方面,英特尔酷睿Ultra处理器内置英特尔锐炫GPU支持基于AI的超级采样技术XeSS以及DX12 Ultimate,图形性能是上一代的2倍,并具有AI和光线追踪等高级功能。在制造企业在研发设计过程中,可以为用户呈现出高质量的仿真环境,并且使仿真结果拥有逼真的物理性质、材质、照明和渲染效果。
与传统PC相比,AI PC拥有专门的神经处理单元(NPU)。通过对NPU进行专门的指令集和紧凑的电路设计,新一代英特尔酷睿Ultra处理器可以在保持高性能的同时显著降低功耗,延长了设备的续航时间,保证了用户对于持续AI应用的支持。
值得一提的是,新一代英特尔酷睿Ultra处理器为高级应用程序和多任务处理提供最大化的计算空间,内置的英特尔硬件线程调度器(Intel Thread Director)和英特尔动态调优技术(Intel Dynamic Tuning Technology)可管理任务和时钟频率,用以实现最佳的性能、能效和卓越的用户体验。

知行合一,坚守“三大法则”开启AI PC新纪元
根据赛迪研究院数据显示,2023年中国AIGC的企业采用率已达15%,市场规模约为14.4万亿元。专家预测,2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值,其中我国将突破30万亿元。

图 生成式AI技术正在重塑企业商业效率与创新价值链

正所谓“九层楼台,始于垒土”。面对AIGC热潮,很多企业用户在应用之初想法通常非常多,但很难迈出至关重要的第一步。因此,为了帮助企业推进AI PC应用,英特尔不仅为开发人员提供了多种硬件和软件工具,包括oneAPI和OpenVINO等软件工具套件以及一系列培训课程;还可以根据企业实际工作负载的大小、规模和复杂程度,提供AI PC最佳实践和推荐解决方案配置信息。
在具体部署策略上,英特尔提出了经济、物理、和数据保密三大法则。在经济法则中,英特尔认为未来的AI数据倾向于在本地进行处理,以避免持续支出AI云服务费用,降低AI的应用成本;在物理法则中,AI服务的及时性和准确性要求提升云与端之间的传输速度,解决网络传输瓶颈;在数据保密法则中,由于保存在云端和本地设备上的数据都是真实数据,这也是企业的宝贵资产,因此需要进行严格的数据监管,以确保数据的安全性和隐私性。
回看中国制造业的发展历程,虽然我国凭借人力成本优势承接了全球加工制造业的产业转移,建立了全球门类最齐全、最大规模的制造体系,但这种以制造而非创造为主体的发展弊端随着市场需求变化、人口红利下降而不断显现,这一点对于同样从事生产研发的英特尔也深有体会。如今,在国内智能制造和培育新质生产力的要求下,通往AI的大门已经打开。未来,英特尔将携手全球领先的ISV、合作伙伴和个体创新者共同推进生成式AI应用,以AI PC为支点,助力企业“撬动”数字未来。


微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
传统产业聚焦培育新质生产力,5家主板上市公司带来新思路、新方向发展新质生产力,金融行业如何释放AI「模」力?打造新质生产力,“AI+工业”应该怎么“加”?晚讯|药明康德4月16日斥资约2004.92万元回购A股48.05万股、罗氏再发力,第二款CD3/CD20双抗临床III期成功加快发展新质生产力, 中信股份2023年科技投入增速26%推动AI场景落地和企业数字化转型,商用AI PC协助企业打造新质生产力探索转型发展新路打造新质生产力,带你看山西高质量发展中国第三代自主超导量子计算机一核心部件实现完全国产化;SK海力士代工子公司将为特斯拉生产电源管理芯片丨智能制造日报读懂新质生产力,抓住6大领域机会制造业数字化转型 引领新质生产力前行英特尔AI PC开启商用元年!打造6大AI场景应用,三大AI引擎助力本地跑20B大模型制造“基石”如何激发科技创新?一种新质生产力的拆解分析探索新质生产力 | 王振耀: 从救灾帐篷功能定位看生产性和生活性服务业的升级路径中国一级市场智能制造行业发生融资事件140个;熙泰智能完成超10亿元A轮融资丨2024年2月「智能制造」行业投融资报告硅谷VC张璐:硅谷大模型市场已明确分为三类,三大应用领域迭代速度较快 | 中国AIGC产业峰会俄罗斯首台光刻机问世,可生产350纳米芯片;Omdia:人工智能将加速RISC-V的应用丨智能制造日报培育发展智能汽车领域新质生产力,「AI+智能车」论坛在浦东新区成功举办《星级男人通鉴》第77章 白眼狼大模型生产力的头场变革,从英特尔商用 AI PC 说起AI赋能千行百业,新质生产力·AI Partner大会嘉宾高能观点全览拥抱新质生产力,AI制药商业化破局点临近丨2024 AI制药行业研究报告善待此生AI早知道|Stability AI发布最新代码模型;国内首个AI综艺导演亮相;英特尔商用客户端AI PC产品发布微软深夜发布 50+ 重磅更新!Copilot 重新定义生产力,ChatGPT 之父压轴登场“过气网红”元宇宙,能借助数字孪生在工业领域再崛起吗?商用AI PC,产业生态中的生产力升级看了!今年奥斯卡颁奖会有新意王明旭医生携Sight 电影相会圣路易斯AI成百度第一生产力,三驾马车撑起百度未来吉利科技旗下沃飞长空全球总部及生产制造基地等落地成都高新区;vivo将推出新一代硅碳负极电池丨智能制造日报【首发】脂禾生物完成数千万元Pre-A轮融资,加快发展新质生产力,凯乘资本担任独家财务顾问深度剖析新质生产力,工厂端如何破局?|今日直播彩光赋能中国智造 极简光3.X助力“数智”转型SpaceX星舰第四次试飞完成点火测试;英特尔CEO邀请马斯克参观自家半导体产线,或欲争取特斯拉芯片订单丨智能制造日报来日可追:也讲个XX之死的故事
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。