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[IT时报]类脑计算有望走进我们的生活，英特尔宋继强：5年内( 二 )


在机器人领域 ， 现在已经在尝试的包括增加它的感知能力 ， 比如说视觉、嗅觉都是例子 。 因为通过类脑计算的Loihi也可以支持很多的视觉检测分析 。
类脑计算可以弥补一些原来深度学习并不太擅长的领域 ， 你可以想像成一个人有多个部件 ， 比如视觉区、听觉区、嗅觉区、触觉区 ， 它们都同时在工作 ， 同时对一个场景进行感知 ， 它会互相之间形成一个关联关系然后存储在你的记忆力 。 如果说只是通过视觉这一条线去看东西的话 ， 肯定会有一些片面 ， 无法通过触类旁通形成跨不同模态之间的知识 。
类脑计算的好处是 ， 可以在同一个芯片的架构上划分为不同区 ， 有一些区是专门处理视觉信号 ， 有一些区是专门处理听觉信号 ， 还有一些区域处理其他的传感输入信号 ， 比如说嗅觉、毫米波雷达等 ， 这个会形成对场景全方位的感知 ， 并知识建模存储下来 。 这个就会帮助例如机器人、智能家居等智能系统形成对某个场景完整的记忆 。 基于它就可以提供更多的自适应的交互能力 ， 因为这样你就可以通过原来形成下来的一些知识去查询、推理 。
经过两年多的研发 ， 英特尔研究院已经把类脑计算支持的神经元的量通过整合系统提高了很多 。 类脑计算同样受益于摩尔定律的发展的 ， 类脑芯片可以把更多的不同处理能力放在一起去支持自学习 。 我认为 ， 未来5年内会有更多的发展和突破会出现 。
提问：未来场景对智能机器人有不同的需求 ， 在现在不同的细分领域是分而治之的 ， 会需要一个公用的底层 ， 这样一个公用的底层是什么样的 ， 英特尔在这方面做了哪些工作？
宋继强：这是正在研发、开发中的一套平台 ， 因为现在云、边缘和终端这样连成一体的计算底层架构正在形成的过程中 ， 我们不能说它已经全部做好了 ， 不像云计算已经基本上形成标准化了 。
关于边缘计算 ， 目前来说最大的特点就是各个不同领域有不同的需求 ， 不同边缘的位置需要根据不同应用领域去选定 。 所以现在最有实效的方法就是分而治之 ， 根据不同领域做相适配的最优方案 。 比如说手机从各种各样的功能机最后统一成了智能手机现在这样的一个形态 ， 对于边缘计算也有这样的可能性 ， 只不过这种可能性也需要大的一些类别来支撑 。
【[IT时报]类脑计算有望走进我们的生活，英特尔宋继强：5年内】例如 ， 比如现在机器人很多都是用的ROS操作系统做的 ， 里面有很多不同功能的节点 ， 比如说有导航、识别、交互 ， 都在机器人本体上实现 。 如果说把一部分功能迁移到边缘服务器上去做 ， 如果说仅仅靠ROS系统 ， 现在是不好做的 ， 我们可以打造一个新的技术架构 ， 让它可以无缝迁移到边缘计算上去 。 这就是我说的可以构造一个统一的技术平台的例子 。


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