从PC时代到虚拟现实融合，人类社会的数字化转型正在加速。

中国信息通信研究院的数字经济白皮书显示，自2005年以来，中国数字经济的规模在飞速发展，尤其是最近10年，整体增长了约4倍。智能手机、互联网平台、5G等方面的部署和应用，均成为数字经济发展的驱动力。

已然历经互联网、移动计算、边缘计算等不同时代，未来还将面临虚拟与现实的融合，在数字化转型过程中，如何穿越不同的技术周期，以不变应万变?近日，在以“智探索·汇无界”为主题的“2022英特尔中国研究院探索创新日”上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强透露了英特尔中国研究院的创新秘籍，即以“双轮驱动，融合创新”为核心，穿越技术周期。

宋继强做主题演讲。英特尔供图

数字化开启人类可持续长期发展新阶段

在宋继强看来，数字化转型可分为三个阶段。从人们广泛使用PC开始到上世纪80年代，是数字化转型的第一阶段。在数字化早期，主要是将物理世界的数据转化至数字世界中，而且目标是追求真实，如拍照、录音等，所以这一阶段也被为Photorealism（照相写实主义）。

此后，随着算力的提升、感知技术的发展及数据采集方式的改进，数字化开始将构造让人沉浸其中的环境作为目标，无论是虚拟现实、混合现实，还是时下火热的元宇宙，都在朝这一方向前进。这也是数字化转型的第二阶段，可称之为全沉浸式(Full-immersion）。

面向未来，“四大超级技术力量”将构成数字化转型的基础。这“四大超级技术力量”是无所不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接以及人工智能（AI）。通过这些技术，人们将摆脱物理世界的限制，让更多人工创造的智能体，无论是“虚拟人”，还是机器人，去完成更多事情，实现虚拟世界和物理世界的融合。

“未来每个人都可能拥有多个‘数字分身’”。宋继强说，限制发展的主要因素将是能源和绿色计算等。因此，下一步数字化将开启人类可持续长期发展的新阶段，并创造万亿元的市场机会。

从“发现”到“推广”

无线显示、雷电接口、可穿戴芯片……近年来，英特尔中国研究院有多项前沿技术实现了产品转化。其背后是怎样的研究和创新策略？

“英特尔中国研究院总体上有一个被称为‘3S’的研究和创新战略。”宋继强说，这3个S指的是三个英文单词——Seek、Solve和Scale。

其中，Seek（寻找）指的是要去发现问题，找到机会。其源头来自与政府部门、学术机构及产业伙伴的合作，从中可以发现宏观层面的机会、能够产业化的成果，以及亟待解决的技术问题等。

Solve（解决）则是指发现机会、问题之后，通过研发技术来提供解决方案。当这些技术能够被使用的时候，就把它们融入英特尔的产品和技术平台中，以助其找到更广泛的使用机会。同时，利用英特尔大规模制造的优势，帮助客户和合作伙伴找到性价比最高、最容易规模化（Scale）的实施路径。

“这就是英特尔中国研究院发现、解决和推广三个步骤的研究策略。”宋继强说。

宋继强告诉《中国科学报》，过去几年，英特尔中国研究院主攻人工智能、边缘计算、敏捷设计三大研发方向，研究成果覆盖了视觉智能与视觉合成、自动驾驶与智能交通、智能边缘、5G、雷达感知、处理器设计与敏捷开发、计算机架构、机器人、类脑计算等多个领域，并实现了包括无线显示、雷电接口、虚拟化无线接入网络平台、可穿戴芯片、AI算法产品和HERO平台在内的多项成果转换。

边缘增强的智能服务机器人。英特尔供图

以AI算法产品为例。深度学习是推动人工智能迎来第三次发展高潮的主要推动力。然而，截至目前，深度学习虽然在语音、图像识别，乃至自然语言处理方面都取得了突破，但在训练和推理方面却仍面临严重挑战。“尤其是在推理和部署方面，因为现在主流的深度神经网络（DNN）模型都是计算和存储密集型的，很难部署到边缘、终端以及嵌入式设备上。”英特尔中国研究院首席研究员、英特尔中国研究院视觉与人工智能实验室总监陈玉荣说。

据他介绍，过去几年，为解决深度学习部署方面的挑战，英特尔中国研究院聚焦高效深度视觉识别的研究，在高效卷积神经网络(CNN)结构设计、DNN模型压缩以及部署时DNN结构优化等方面都取得了一系列成果。尤其是在DNN模型压缩方面，研究人员提出了一系列业界领先的结构化、非结构化网络剪枝，以及低比特和超级比特的网络量化技术。

 “最近，我们在DNN量化方面又取得了一项技术突破。”在创新日活动上，陈玉荣高兴地告诉记者，他们前瞻性地提出了亚比特神经网络技术，从统计意义上实现<1bit DNN量化，实现显著压缩/加速比。就应用而言，在FPGA的实际部署中，亚比特神经网络加速器能实现更快的推理速度。

此外，英特尔中国研究院还率先提出了全尺度深度视觉学习技术以突破AI扩展瓶颈，部分研究成果已发表于NeurIPS、ICLR等AI顶级会议，并获批10多项专利申请。

近期，英特尔中国研究院还提出了一种创新型动态卷积设计——ODConv，以实现更高推理准确率。该设计采用具有并行策略的多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力，以“即插即用”的方式替代常规卷积，能显著提升大型及轻量型主流CNN模型的识别准确率。据悉，ODConv系列模型将于今年下半年在英特尔研究院开源项目中正式发布。

穿越技术周期的底层逻辑

从PC时代到互联网、移动计算、边缘计算时代，乃至将来的虚拟和现实融合，如何才能穿越不同的技术周期，却依然保持足够的创新动力并走在创新前沿呢？在宋继强看来，这就涉及到穿越技术周期的底层逻辑，“其中有两个要素非常重要，即双轮驱动和融合创新”。

“双轮”即探索创新领域和规模化商业导向。这两个“轮子”能构造一个可持续创新的闭环。

“探索创新领域”即要敢于去探寻一些未知的领域，产生一些新的技术，提供源源不断的创新动力。而规模化商业导向则是“导向轮”，因为很多技术如果不以商业化为导向，就没有地方应用，最后也就不能延续。因此，在创新的时候，要关注怎样才能让这些应用在合适时机找到规模化商用的落脚点，或者创造出新的场景，或者在现有场景上增加非常重要的功能。

“这两个轮子一起转，就可以非常好地提供闭环的持续创新效应。”宋继强说。

英特尔中国研究院将边缘计算技术应用于智能交通是“双轮驱动”的一个典型案例。在互动演示环节，英特尔中国研究院资深研究员张新欣向记者介绍了如何利用边缘计算技术，将真实世界的道路测试与虚拟世界的计算机仿真相结合，实现在虚拟场景下的真实道路测试（RTAS）。

虚拟场景下的真实道路测试（RTAS）。英特尔供图

该技术采用“云—边—车”三层架构：在云端开发测试场景库和控制模型，在边缘生成虚拟场景并下发到被测车辆，被测车与虚拟场景在真实道路和环境上实时互动。依托该架构，环境、互动和车辆的真实动态能实时返回边缘，并形成闭环，实现虚拟世界和物理世界的有效融合。

谈及融合创新，宋继强指出，融合创新就是指要进行跨界的工作，不要把自身封闭在小世界里，而是要通过跨界合作去加速和放大创新的效应。

在活动中，英特尔中国研究院宣布与首都医科大学附属北京朝阳医院达成战略合作协议，基于英特尔中国研究院提供的新型传感技术、交互技术及CPU、GPU、AI和FPGA等计算平台，双方以急诊医学需求为切入点，以智能机器人为载体，将健康管理、急救及康复应用延伸至家庭、社区、机构、高校等场景，共同打造急诊危重症医学的“连续性医疗体系”，构建数字化医疗新生态。

首都医科大学附属北京朝阳医院副院长、首都医科大学附属急诊医学系主任郭树彬表示：“此次的跨界合作，将整合双方在医疗科研实践与智能感知计算研究上的优势，共同探索急诊医学数字化转型所涉及的前沿技术，将智能技术深入融合到急诊的院前、院中、院后多个阶段，并提供智能化诊疗策略，突破急诊医疗发展的瓶颈，为急诊医疗领域的研究开辟新天地。”

英特尔中国研究院与朝阳医院宣布战略合作。英特尔供图

当天，英特尔中国研究院还宣布与南京市麒麟科技创新园合作，联合成立英特尔智能边缘计算联合研究院，携手加速智能边缘计算的技术创新及应用落地。

据悉，面向行业实际应用场景，英特尔智能边缘联合研究院将聚焦三个前沿领域：增强的智能边缘计算平台软件/硬件系统；应用领域的数据集搜集和分析、工作负载分析；边缘侧多接入的未来智能网络与工作负载的软硬件加速。

展望未来，“英特尔中国研究院将一方面坚持‘创新领域探索’与‘规模化商业化导向’的‘双轮驱动’策略，在不断探索全球领先的前沿技术时，也持续推进技术产品化，加速商业化落地进程；另一方面，针对中国庞大的市场数据以及复杂的应用场景，结合自身技术优势与本土应用，制定更为长期的本地化发展策略，融合国内外先进技术促进可持续创新。”宋继强说。