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2017年起，英特尔确立了“以PC为中心”向“以数据为中心”的转型目标，致力于释放数据指数级增长带来的无限潜能。围绕这一核心战略，英特尔推动技术创新、生态进化和战略收购，不断夯实自身实力，取得战略性进展。12月19日，英特尔中国研究院院长宋继强围绕 “英特尔如何构建技术基石，驱动未来计算”为主题，在一个知识海洋的特色空间带来精彩演讲，带领大家回顾了过去英特尔“以数据为中兴”转型的历程，并对未来进行了展望。
数据”石油”成未来创新命脉
在过去30年间，数据产生了很多变化。根据IDC的《全球创造的数字化数据量》报告显示，全球数据量正在以25%的增速呈指数级增长，终端产生的数据量仍然是最大的，而且上升很快，数据中心的量是保持缓慢上升，同时边缘也逐渐扩大，扩大到以后它和数据中心的量差不多。同时，随着越来越多如机器人、车、无人机等智能设备的接入，对于实时性、快速响应的需求不断增多，实时处理的数据量占比也越来越大。当越来越多的设备采集数据，并且能够做一些数据的处理和用户交互的时候，则必须把越来越多的原来让云里数据中心处理的计算和存储下沉到边缘。因为如果不这样，那么日益增长的边缘或者终端产生的数据都到云端去会对云端造成的网络、云端计算量和云端存储造成的压力。另外，除了数据量的增长，数据的质也发生了很大的变化，由于数字电视、广播媒体、视频监控、流媒体的出现，数据的形态日趋多元化。
数据不仅呈现指数级增长，其形态也变得日益多样化，变得越来越复杂。由此，数据的规模和复杂性远远超出了当前分析、理解这些数据的能力，数据促使计算方式发生变革。然而，未经处理的数据毫无价值，只有将数据转化为业务价值，才能创造新的服务和体验。英特尔中国研究院院长宋继强表示，这些数据从产生的过程到它最后产生商业价值的过程，这是一个长的链条，如果这些数据只是采下来了，把它存下来了，放那儿不用，就像很多工厂里的一样，传感器数据采下来了，但是不知道怎么用，不知道怎么优化生产流程和供应链，不知道怎么用。这些数据除了耗电、耗资产之外没有产生太大价值，但这仍然是一个宝藏，就是没有经开采的宝藏，要开采它就要处理它，处理就要做数据的挖掘分析。因为数据产生的速度很快，需要更快的处理，我要加速硬件，对不同种类的数据要加速不同的硬件，如果需要联合处理的话还需要更好的通讯。所以在采集和增值之间的传输和处理非常重要。越来越多的数据、越来越多的种类，这么多数据在传输和处理过程中要越来越快，这就是我们的需求。
由于数据的无处不在，多元化的计算时代也已经来临，从云到端，不仅仅是PC、服务器或其它设备，人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新型数据密集型工作负载不断涌现，驱动着计算架构快速演进并呈指数级扩展。英特尔认为，人工智能、5G、边缘计算是当今三大转折性技术领域。这三项技术的交汇与叠加催生了终端计算、边缘计算、云计算形态的变化，包含CPU、GPU、AI、FPGA在内的异构计算渐成趋势。
围绕“以数据为中心”全面布局
2017年，英特尔确立了“以数据为中心”的转型，并且通过战略发布、战略收购、产品创新、生态合作四个维度进行全面的布局在产品和技术上实现了更丰富的计算能力。自2015年收购Altera起，英特尔先后收购了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs，成为收购最频繁的科技巨头之一。结合战略发布、生态合作，英特尔每年带来惊人的产品创新能力。经过三年多的转型，英特尔以数据为中心业务营收已与PC业务持平，仅刚刚过去的11月，英特尔就连续发布了Nervana神经网络处理器NNP、Movidius Myriad视觉处理单元、基于Xe架构的通用GPU等令人振奋的产品，可以说英特尔通过丰富的产品布局已经牢牢掌握了下一个全新计算时代的主动权。
英特尔在2018年提出了六大技术支柱，从制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全、软件这六个方面确立了如何驱动未来的创新，不断扩展英特尔产品领先性。英特尔领先的XPU硬件、oneAPI软件以及异构整合能力，为塑造未来异构计算格局，满足多元化计算需求奠定了坚实基础。其中，作为英特尔“软件先行”战略的重要体现，oneAPI最重要的作用是统一和简化跨架构编程，它是面向跨CPU、GPU、FPGA和其它加速器在内的异构计算，提供统一和简化的应用程序开发变成模型，从而为客户提供跨架构、跨平台的组合式解决方案。异构整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技术则从封装这个角度展现了英特尔基于六大支柱的创新能力。
基于六大技术支柱所打造的Lakefield便是英特尔探索超探索超异构计算的开端。上个月刚刚发布的Aurora(极光)超级计算机架构由史上首个百亿亿次级GPU打造，并得到7nm、Foveros 3D封装加持充分展现了超异构计算的完整愿景。配合英特尔原本在固态存储、傲腾、3D NAND等方面的技术积累，英特技术能提供多元化的计算需求，完整构建了数据处理、存储和传输的全方位解决方案。
投身前沿科技探索未来计算
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人脑是20瓦的一个设备，且在工作中只用到部分功率就能实现图像识别，而现在做一个图像识别或者是训练一个能做图像理解的加速器则需要数十千瓦。怎样将数十千瓦能耗的计算降低到人脑这种20瓦的水平？必须要打破原有的规则，神经拟态计算来到人们视野。 Loihi的芯片是英特尔在2017年底发布的神经拟态芯片，它是一个14纳米做出来的单芯片。它的特点就是在里面的架构设计是整合了计算和存储。该芯片拥有128个核心，13万个神经元，1.3亿突触，每个神经拟态计算内核模拟多个“逻辑神经元”，片上网格连接方式支持高效的脉冲消息分发，具有高度复杂的神经网络拓扑，支持多种学习模式的可扩展的片上学习能力。Loihi系统部署学习机制后，它将边工作边学习边自行改进，这已经在向人脑的运行模式去靠拢。
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为了推动神经拟态的研究，英特尔牵头全球领先的大学、世界500强企业、政府实验室和各类初创公司约75家组织共同在INRC神经拟态研究社区开展合作。目前神经拟态计算应用领域主要在智慧工厂、恶意软件检测、自适应假肢等方面。
除了神经拟态外，量子计算也在近几年逐渐兴起。量子计算要达到的事情是处理现在经典计算机搞不定的大规模计算问题，通常是组合爆炸的问题。应用领域主要在密码破解、药物设计、化学发现等。不过量子计算的实现并不简单，逻辑量子位是在计算的算法上可以当做稳定的量子位来使用，但实际上物理的量子位是很脆弱的，很容易不在那个叠加态，或者形不成多个之间的纠缠态，当他失去这个态的时候就没有量子计算综合爆炸的优势，所以它要通过纠错编码，让好多个物理量子位变成一个逻辑量子位。量子计算的发展不能只看量子位，而要看量子的实用性，怎么尽快让量子计算这种新模式达到可用，不仅要解决量子位的数量问题，还要解决纠错、量子位之间怎么连接和测试的问题。
在量子计算这个前沿领域上，英特尔也在不断的进行着探索。量子计算不管是创造更多的量子位还是监测量子跃迁状态，都需要在可测试的条件下进行，所以英特尔目前所做的主要是在不影响量子位和跃迁状态的情况下对量子位进行测试。以此路径，英特尔带来了首款49量子位超导量子测试芯片“Tangle Lake”，并打造了全球第一台低温晶圆探测仪，它也是目前量子计算首款测试工具。在今年12月，英特尔推出了首款低温控制芯片，可以实现在4开尔文的低温下进行工作。
在未来的十年，英特尔仍然会坚持“以数据为中心和“六大技术支柱”一起推进，为未来的世界打下坚实的基础。