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AI商业化加速，行业落地成为趋势。
2020是人工智能商业落地的关键年，从在线智能客服，到线下智能配送机器人，再到手机Siri，各式各样的语音助手、智能控制系统、人工智能在经过半个多世纪后，时至今日，已开始真正融入人类生活，AI无处不在，正在逐步实现。
云中智能助AI落地。
从人工智能的发展历程看，算法、计算能力的突破、大数据的发展是人工智能技术迅速成熟并得到应用的基础，AI商业化加速，产业落地成为趋势。
在算法方面，基于多层神经网络的深度学习算法，增强了机器学习和归纳大量数据的能力，并增强了对新事物的多层次性提取；对图象识别、语音识别、语义理解等人工智能应用算法的描述与恢复能力，进一步提高了精度。
在计算能力方面，芯片企业提供了从通用计算能力到专用GPU的CPU到专用处理图像的GPU和嵌入式网络处理器NPU，再加上智能芯片FPGA、ASIC等应用于终端，使AI不断渗透到工作和生活的各个场景。智能背后有强大的计算力支撑。
随着人工智能的兴衰历程，计算能力的突破带来了一系列技术和商业应用价值的不断提高。目前，计算能力的发展虽已不完全成为AI发展的瓶颈，但对人工智能而言，随着数据的不断膨胀，算法复杂度逐步提高，算力消耗也在日益增加。特别是应用在云中的核心计算产品CPUGUP，仍然很大程度上决定了AI的产品性能和生产效率。
作为人工智能发展的基础，数据为算法培训和应用提供了原料。近年来，随着中国网络数字经济的蓬勃发展，中国的人工智能技术也因此得到了飞速发展，并得到了越来越广泛的应用。大量、多元的数据大大提高了算法的准确性和实用性，同时也给数据处理带来了压力。毫无疑问，随着人工智能和数字经济的逐步推进，高性能计算必将成为产业发展的基础。
规划巨头，完善云生态。
AI是全球科技产业发展的一大趋势，也是新时代实体产业智能化转型的技术引擎，特别是2020年，新冠疫情席卷全球，实体产业遭受重创已成事实。今后几年，中国和世界范围内的产业升级将全面展开，智能必将成为其中的关键领域，算力作为行业的基础设施，也是企业AI战略的重要组成部分。
由两家巨头公司合作定制，搭载了第三代可扩展处理器和第二代持久内存的四路服务器，第一个大规模落地RAS技术，可以满足通用计算、异构计算、裸金属、高性能计算等全业务场景。
以深度学习加速技术(Bfloat16)、矢量神经网络指令(VNNI)和扩展指令集，它的相应云服务器实例在AI场景中具有很大的性能优势，AI场景处理提升了1.89倍，单节点数据库业务提升2.16倍；散热性方面，风扇节能提高了117%、22%和30%，宕机率还大幅度降低50%，可以极大地提高计算矩阵策略能力，这样，就可以在诸如AI这样的场景中提供更强的计算性能，实现灵活部署，有效降低云服务的整体成本。
工业互联网的无限潜力。
科技最终会应用到工业上，在更广阔的场景中创造更大的价值。运用网络技术、产品与思维，赋予实体产业以实现产业的智能化升级。行业因特网巨大的商业价值，正在逐步挖掘。
制造行业中，智能化正在显著降低人力成本，提高生产效率和质量；在零售业，各种物联网设备正在加速实体零售业的数字化转型；在物流领域，教育领域，智慧校园改变了传统的教学模式...此外，出行、家居、娱乐等领域的智能化升级将真正改变一代人的生活和生产方式，这将会改变人们的生活和生产方式。这几个领域中，随着数字技术的发展，AI和云计算的价值日益凸显。软硬兼施的云端智能生态，为应对未来行业的快速发展奠定了基础。
就教育界而言，“互联网+教育”的国家战略正在全面推进。在今年上半年，中国有四亿多人在网上教育，几乎占了全部的一半。网络教育的发展，背后折射出人们对“更加有趣、高效、更有针对性的教育”的巨大需求。比方说，学生如何找出最适合自己学习的方法，使自己学得更快，父母如何更好地鼓励孩子，陪伴他们扩展视野，寓教于乐；教师和学校如何更有针对性地分析每个学生的学习表现，提供个性化的学习计划。这种需要促使教育从“一名教师讲，一群学生听课”转变为个性化的“智能学习”方式，真正实现“因材施教”。
面临着教育行业的智能化转型，英特尔与腾讯云达成了全方位的战略合作，通过行业伙伴的合作，从平台、硬件、生态等多方面进行全面而深入的合作，共同构建智能教育应用平台。提升智慧校园，帮助学校实现“千人计划”智能教学，加速教学模式变革升级，构建有影响力的智能教育新生态，推动智能教育事业的发展。
工业因特网的发展离不开计算生态的支持，英特尔作为一家硬件厂商，出于对行业趋势的把握，近几年在生态布局上加大投入，这样不但促进了行业生态的健全，更是在软硬件产品上优化了技术环境，同时，也充分发挥自身的独特优势，将解决方案广泛地应用于CPU，GPU、加速器和FPGA中，进一步简化了应用开发，从而推动了人工智能领域的发展。
