做智能融合的推动者！对于英特尔，也许我们需要换个角度看待了。

人工智能正在以前所未有地程度融入PC，从人脸识别到语音交互，从机器学习到数据整理，从智能搜索到图像编辑，几乎所有工作都可以和需要人工智能参与其中。这样的变化，已经让传统PC无法应对。如今的我们，需要的是下一代PC，一个智能融合的个人智能终端。这种进化是全方位的，为了推动这种进化，英特尔首先改造的是自己。在英特尔内部，现在强调的是六大技术支柱：制程、架构、软件、存储、互连和安全，以及对应的工作模式调整。

在对PC产品的定义上，英特尔从去年开始提出了“雅典娜计划”，就是希望携手OEM厂商共同推动PC进化。英特尔在历史上曾经多次通过平台概念推动PC产品的升级，比如2003年提出的迅驰（Centrino）技术让笔记本电脑具备了网络属性，2011年提出的超极本（Ultrabook）概念推动笔记本电脑完成了极致进化。而2019年的“雅典娜计划”，意义将会更加重大。我觉得，“雅典娜计划”虽然依然立足于笔记本电脑产品，但是却有可能推动“后PC时代”的终端变革。

英特尔对“雅典娜计划”的最初设想是，通过对人们日常使用设备的洞察，确定规范和方向，以便提供更出色的笔记本电脑体验。2019年推出的这项计划，已经针对电池续航时间、响应能力、即时唤醒、连接能力、应用程序兼容性等方面确立了1.0规范和关键体验指标。目前，已经有25款笔记本电脑通过了认证，预计2020年还会有大约50多款使用Windows和Chrome操作系统的设备通过认证。

在今年CES上，英特尔宣布“雅典娜计划”取得了重大进展，包括与谷歌合作完成两款Chromebook的认证，以及将提供针对新兴双屏和折叠屏笔记本电脑的目标规范。不过在我看来，双屏和折叠屏都不重要，关键是英特尔希望通过基于混合技术（Hybrid Technology）处理器重新定义终端设备。看看代号Horseshoe Bend的可折叠OLED显示器，看看采用Hybrid Technology处理器的联想ThinkPad X1 Fold，你觉得未来什么是PC（个人计算终端）？也许是智能屏幕、也许是计算盒子（NUC的继续进化）、也许只是一个智能眼镜。既然是以用户体验和需求为出发点，那么未来的PC会进化到什么程度呢？

“雅典娜计划”设定了6个关键体验指标（KEI），分别是及时反应能力（快速唤醒设备）、性能和响应能力（基于高性能平台）、自适应智能（人工智能加速）、电池续航能力（快速充电及功耗管理）、连接（Wi-Fi 6和5G、雷电4）和产品外形（触摸显示屏、精准触控板、二合一窄边框）。在这其中，也许只有产品外形这一项还会暂时聚焦在笔记本电脑领域；不过随着双屏和折叠屏形态的加速，也许对于产品外形的要求只会是“极致的身临其境体验”，而不是具体的产品形态了。

人工智能无处不在

智能融合的本质，其实就是无处不在的人工智能，而人工智能正是大数据的需求和产物。我们正处于一个数据爆炸的时代，每一年的新增数据几乎都呈现指数级增长，并且绝大多数都是文字、声音、图像等非结构化数据。前文提到，到2025年，全球数据量估计将达到175ZB。“数据就是新石油”，这样海量的数据，蕴含着巨大的价值，但是想要发掘其中的价值缺并非易事，这需要人工智能技术的支持。海量的数据加速了人工智能技术的成熟，而更成熟的人工智能技术又加速了大数据的价值挖掘。

人工智能首先运用于云端，核心互联网企业通过对自身数据中心存储的海量数据进行人工智能分析，找到有价值的消费模型或者用户需求。云端的需求，促进了GPU通用计算市场的爆发，英伟达曾经是最大的受益者，如今英特尔也希望凭借XPU战略给用户提供更多样化的选择。之后，随着自然语音交互和图像识别等人工智能技术的成熟，这些应用又开始向边缘和端侧扩散，比如医疗影像的人工智能分析、智能音箱的人机交互，以及汽车的自动驾驶，这就需要端侧人工智能硬件的支持，比如前面提到的Tiger Lake处理器。

今年CES上，英特尔花费了大量的笔墨在子公司Mobileye的自动驾驶业务上。英特尔公司首席执行官司睿博的主题演讲就是以Mobileye的最新业务进展开场。在英特尔的设想中，未来的汽车也是一个人工智能终端，它可以通过独立的传感系统，融合人工智能、计算机视觉、基于责任敏感安全模型（RSS）的法规科学以及真实冗余等最新科技，成为真正的自动驾驶汽车（RoboCar）。

终端与云端的人工智能并非孤立，它们需要彼此协同，这又激发了对高速网络的需求，比如5G和Wi-Fi6。Gregory Bryant 告诉记者：“我认为5G和AI是密切相关的。通常来说，带宽越大，客户端设备连接性越好。我们的Wi-Fi 6技术引领了行业发展，也整合到了SoC芯片当中。我们也完成了LTE解决方案的研发，之前已经宣布与联发科的合作共同打造5G解决方案。连接性增加，云端、网络边缘以及终端之间就能更好地进行协同，而这些优势最后都会为AI所用。最终，AI可以让你在合适的地方使用合适的程序运行最合适的工作负载，使用户体验达到最优化。这是我们最终的目标。”

（编辑：应用网_阳江站长网）

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