你的模型还「撑」得住吗？

人工智能技术方面，一方面开源是主流，比如知名的TensorFlow、Caffe、MXNet、Kaldi等深度学习框架。另外一方面，算力非常重要，算力决定了人工智能应用的速度。所以人工智能的效果取决软硬结合。但是由于开源框架很多，对于用户来说，如果使用不同的深度学习框架，不同的硬件，需要一一进行优化，工作量繁重。

OpenVINO™工具套件的出现，解决了这一问题，OpenVINO™工具套件开源，支持主流深度学习框架，支持英特尔架构内不同硬件，提供统一接口，兼具了开源、软硬结合的趋势。

OpenVINO™工具套件介绍

OpenVINO™工具套件是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的可以加快高性能计算和深度学习应用开发速度工具套件，是用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）的综合工具套件。

该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络(CNN)、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速。

OpenVINO™工具套件优势

OpenVINO™ 工具套件的有四大优势：

支持基于卷积神经网络的深度学习推理；

支持跨英特尔CPU、英特尔显卡、英特尔神经电脑棒和英特尔Movidius™视觉处理器运行；

通过一套易用的计算机视觉功能库和预优化内核库来加速上市时间；

针对计算机视觉标准进行优化的调用，包括OpenCV*和OpenCL™。

下图表显示了典型的 OpenVINO™ 工作流程
 

人工智能正在从技术探索转为大规模应用，人工智能已经成为基础设施，这就决定了AI云化是明确趋势。

首先是用户需求，对于企业来讲，必须不断增加竞争力深化数字化转型，人工智能成为必然的选择，从而带来大量需求。随着对云的深度使用，企业希望人工智能能够像云一样易用，好用，并且按量计费。

第二是云厂商的增长点，对于云厂商来讲，增强人工智能能力，为企业赋能，是新的增长点，这也是为什么许多云厂商给名字加上“智能”的原因。

第三是人工智能涉及硬件、软件，技术复杂，需要持续优化，只有云厂商有这方面的资源和技术实力。

如同IaaS的底层是虚拟化技术一样，AI云服务依赖深度神经网络的算法和软硬结合的算力。算法的实现依赖于软件，人工智能开源软件是趋势，而算力取决于软硬结合的能力。
 

正如我们今天所知道的那样，人工智能的象征是以Google Home、Siri和Alexa为代表的人机交互小工具，以Netflix、亚马逊和YouTube为代表的机器学习驱动的视频推荐系统。这些技术进步正逐步成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们是智能助手，提升了我们作为人类和专业人士的能力--使我们更有效率。

与机器学习相比，人工智能是一个动态的目标 [51]，它的定义会随着其相关技术进步的进一步发展而改变[7]。可能在几十年内，今天的人工智能创新进展应该被认为是乏味的，就像现在的翻盖手机对我们来说一样。

为什么科技公司倾向于将AI和ML交替使用？

（编辑：广元站长网）

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