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英特尔全球副总裁杨旭:为什么之前转型那么痛苦

导读: 为什么之前的转型那么痛苦,因为那时的思维是找芯片,老想着找个地方把芯片弄上去。杨旭说,后来发现虽然许多终端小设备需要智能处理器,英特尔当然也能做,但做的时间是人家的2倍,成本是人家的很多倍,经济效益不行。

  时值岁末,英特尔开始收拾心情,展望未来。

  2016年对于英特尔来说绝非顺风顺水的一年。在PC市场持续不景气的大环境下,英特尔经历了大规模裁员、放弃移动芯片业务等转型阵痛,直到最近才终于向媒体宣布,将未来的转型聚焦于八个关键技术领域:人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、机器人、体育、精准医疗和中国制造2025。

  这一整体策略的落定,如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言,并非一朝一夕的成果。

  12月13日,在接受专访时杨旭表示,英特尔最近一年才转过这个弯,即:英特尔不是一个纯芯片公司,不一定要靠芯片才找得到机会。

  为什么之前的转型那么痛苦,因为那时的思维是找芯片,老想着找个地方把芯片弄上去。杨旭说,后来发现虽然许多终端小设备需要智能处理器,英特尔当然也能做,但做的时间是人家的2倍,成本是人家的很多倍,经济效益不行。

  在这样的情况下,英特尔需要寻求更灵活的处理方式。譬如有的设备采用ARM架构芯片,却可能需要英特尔的IP人家有能力实现更快更低成本的设计,为什么不能在IP上合作呢?杨旭说,这两年真的是想通了很多问题。

英特尔全球副总裁杨旭:为什么之前转型那么痛苦

  打开思路后,英特尔开始关注大格局的变化。

  英特尔认为,智能互联的未来将呈现四大趋势:数据洪流、万物数字化、计算感知化和云的增值。

  英特尔预计,2020年将有500亿台相互连接的智能设备,每人平均每天将产生1.5 GB的数据量,一家智能医院每天产生3000GB的数据量,一辆无人驾驶汽车每天产生4000GB的数据量,一家智能制造工厂每天将产生100万GB的数据量。

  面对如此大的数据洪流,如何从云端进行挖掘、分析、最后完成增值,是未来亟需解决的关键问题。

  为此,英特尔将从云端、终端、中间的连接三方面提升处理能力。

  以现在大家谈得最多的人工智能为例,人工智能数据处理类别是不一样的,有很复杂的数据,也有并不复杂但处理量很大的数据,人工智能如何充分挖掘、释放数据价值,其中一个重要因素在于端到端的计算。杨旭解释道,从终端数据的产生、采集,到数据的高速传输与存储,再到云端数据的分析、挖掘,端到端计算能力可以助力人工智能充分释放数据价值,带来更多的创新和增值,从而引发智慧城市、智慧零售及互联网金融等各行各业的深刻变革,并给人们带来全新的用户体验。

英特尔全球副总裁杨旭:为什么之前转型那么痛苦

  人工智能、无人驾驶、5G等八大领域,正是英特尔认为其能够发挥处理能力所长的领域。

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