全新的尖端硬件和專用設備

才是應用人工智能技術的前提

在企業走向人工智能數字化變革的路上，有一種說法是人工智能技術只能依靠最新的尖端硬件和專用設備才能運轉？英特爾首席數據科學家告訴你，這是誤解。我們完全可以在熟悉的現有英特爾基礎架構上應用高級分析和人工智能技術，然后逐步拓展。

這就好比是“堆積木”一樣去搭建數據分析能力，不管是直接在自有數據中心運行，還是結合混合云在云端和本地同時運行，高級分析或人工智能技術從來都不是硬件殺手，可以省時、省力、省錢地在現有基礎架構疊加拓展。

舉個例子，如今，工廠車間的地板上安裝有數千個傳感器已是十分常見的事。這些裝置產生的數據其實足夠支撐高級分析和人工智能的所需，這時候，我們的重點只需放在如何解決數據的管理、儲存和集成即可。

即使沒有足夠的本地硬件支持，高級分析功能還可以由云服務提供商（CSP）實現。即使這些云服務資源會相對有限，但是利用這些資源運行一些實驗項目，作為制定未來相關軟硬件投資計劃并了解投入產出比還是很好的選擇。

很多時候，現有的基于英特爾技術的平臺即可經濟高效地支持很多本地運行項目，這包含了軟件和硬件，可以應用到幾乎每種可以想到的案例中。通過在各業務場景中提供靈活、可擴展的解決方案，英特爾不斷幫助企業邁上人工智能與業務運營的整合之路。

萬物智能互聯的新時代，互聯的物越來越多、越來越智能，由此產生海量數據。人工智能可以充分釋放數據價值，帶來前所未有的增值效應。從終端數據的產生、采集，數據的高速傳輸與存儲，到云端數據的分析、挖掘，英特爾端到端計算助力人工智能充分釋放數據價值，帶來更多的創新和增值，引發各行各業的深刻變革。