AutoR智驾 2018-12-13 12:17
走进英特尔中国研究院,瞄准三大方向,以计算创新赢数据未来
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成立于1998年的英特尔中国研究院(Intel Labs China, ILC)已经走过20年,它始终致力于开发可持续发展的前沿技术并不断创造和定义未来。

英特尔研究院是英特尔公司的“科技创新引擎”。


成立于1998年的英特尔中国研究院(Intel Labs China, ILC)已经走过20年,它始终致力于开发可持续发展的前沿技术并不断创造和定义未来。


目前,英特尔研究院拥有约800位研究人员,其研究方向主要面向英特尔数据战略下所关注的前沿领域,分为四大功能研究院:电路和架构研究院、系统和软件研究院、无线通信研究院以及安全和隐私研究院。


在成立20年之际,12月12日,在北京英特尔中国研究院活动上,英特尔中国研究院院长宋继强围绕“突破计算创新,共赢数据未来”发表演讲,阐释了人工智能、自动驾驶、5G、服务机器人等重点研究内容,介绍了与学术界、产业界的广泛合作。


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宋继强表示,“经过多年发展,我们已经从一个单纯的项目研发中心蜕变成英特尔全球科研布局的关键一环,取得了一系列令人瞩目、激动人心的技术突破,我们将进一步发挥英特尔的端到端优势,以数据为中心,将人工智能算法、自主系统平台、智能基础设施作为主攻方向,为产业提供源源不断的创造力,创造突破性的产业价值”。


英特尔中国研究院拥有机器人创新实验室、认知计算实验室、智能驾驶实验室、通讯架构实验室和新技术中心等五大研究团队,在人工智能、自动驾驶、5G、服务机器人等领域取得了不同阶段的成果。


人工智能领域:认知计算实验室聚焦面向英特尔智能计算的视觉认知(包含感知、识别、理解及认知)和机器学习前沿技术研究。


据介绍,2013年底以来,该实验室致力于基于深度学习的视觉理解以及领先人脸分析技术的研究开发,并以此影响英特尔架构/平台设计,为英特尔实感技术、计算机视觉软件开发包、移动终端应用和物联网端对端视频分析解决方案提供关键技术。


过去三年,认知计算实验室共获得专利申请批准60多项,发表顶级计算机视觉及机器学习学术论文近30篇,向英特尔产品部门完成技术转移13项(含3项重大技术转移)。


自动驾驶领域:智能驾驶实验室致力于自动驾驶的前沿关键技术研究,以及自动驾驶技术与智能交通、智慧城市等未来大方向的深度结合并相互促进的端到端领先技术研究。


在自动驾驶上,通过自动化的深度事故分析、自动场景重建以及关键场景库生成,并与自动驾驶汽车仿真工具(如CARLA)深度集成,极大地加速了自动驾驶汽车算法的性能仿真迭代和安全验证。


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在车路协同上,通过对关键交通场景(比如十字路口)的智能化实时、全视角视频分析,为行驶中的车辆实时提供无死角的关键场景信息,从而可以极大地提升交通效率和行驶安全性。


英特尔智能网联汽车大学合作研究中心在今年11月正式启动,智能驾驶实验室作为连接中心,将在未来3到5年里,与来自包括清华大学、中科院自动化所、同济大学在内的6支顶尖研究团队携手,在安全、自动驾驶数据集、智能交通基础设施等方面广泛开展产学研深度合作,以期取得关键突破,促进自动驾驶的大规模实用化部署。 


5G领域:通讯架构实验室致力于无线基础架构的研究,目前聚焦5G的云基站、高效无线信号处理和雷达感知,满足5G大规模天线技术和低时延处理的要求,并推动5G云接入网的研究和开发,满足5G灵活性、可扩展性以及快速定制的要求,加速通信和信息技术的融合以提高下一代网络的性能。


通讯架构实验室积极参与5G接入网研究,提出了软件定义的虚拟化云接入网架构,并创新地提出了大规模天线处理方案、物理层内部的5G前传网络方案,解决5G接入网在成本、灵活性和扩展性上的要求。


在5G标准化中提出的5G接入网功能划分、控制和数据面分离、边缘计算功能等方案被3GPP接入网架构和系统架构研究报告采用。


过去两年,通讯架构实验室获得专利申请批准30多项,提交5G 3GPP标准化输出20多篇,并向英特尔产品部门完成技术转移5项(含1项重大技术转移)。


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此外,该实验室还三次获得英特尔中国贡献奖,一次荣获英特尔戈登·摩尔奖,研发的虚拟化云基站和英特尔网络部门共同获得英特尔最高贡献奖。 


服务机器人领域:机器人创新实验室针对服务机器人在未来发展中的技术瓶颈以及广泛的应用需求,推出了异构可扩展计算平台(HERO平台),适配多样化的机器人产品需求,以期达到计算性能、功耗和尺寸的最佳平衡。


同时,该实验室推出了自适应机器人交互,使机器人具有连续行为学习能力,并通过知识图谱进行个性化定制。探索微量数据的强化学习,增强机器人的行为学习能力。


该研究将为服务机器人领域的生态系统伙伴提供强有力的技术支持,携手实现未来五年内个人服务机器人进入家庭提供先进服务的愿景。 


活动现场展示了英特尔中国研究院的多项创新研究成果,包括自适应机器人交互、机器人模仿学习与强化学习、人脸属性识别、基于毫米波雷达技术的手势识别、智能交通路口、受真实场景启发的异常情况仿真及验证、基于OpenVINO的物体检测网络在HERO平台上的部署实现等。


基于OpenVINO的物体检测网络在HERO平台上的部署实现Object Detection on HERO Platform Based on OpenVINO。


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HERO计算平台是英特尔中国研究院专为智能设备研究设计和开发的一套可扩展的开放异构计算平台。


通过在HERO平台上调用英特尔的计算机视觉推理以及网络优化开发套件OpenVINO, 用户可以便捷高效的在不同硬件加速器上完成深度学习网络的快速部署, 实现系统性能的优化。


应用领域主要集中在,智能机器人, 智能家居, 智能零售, 轻量级自动驾驶等。


智能交通路口Smart Road Intersection主要是利用英特尔处理器的计算能力, 通过分析路口交通监控视频, 定位并追踪所有车辆和行人, 生成交通路口的实时全景地图。过往车辆通过全景地图可以得到自身传感器盲区的信息, 从而提高车辆通过路口的安全性和通行效率。


基于毫米波雷达技术的手势识别 Gesture Recognition based on radar technology其核心是利用英特尔关键算法 ,通过一个芯片实现手势控制。


英特尔毫米波雷达技术的手势识别工程师介绍称,“毫米波雷达技术的手势识别技术主要应用在光线差的场景 、 隐私敏感的场景。”


人脸属性识别Face Attributes Recognition使用英特尔人工智能技术, 基于自主设计的简洁高效网络HoloNet。


扩展上述网络到人脸属性识别的多任务当中, 加入关联聚类, 可以同时高效识别人脸的多种属性, 包括性别、年龄、情绪等。


机器人强化学习与模仿学习Robot Reinforcement and Imitation Learning

应用强化学习和模仿学习技术, 让机器人对于物理世界的复杂任务, 可以像人一样, 只需要几次到几十次的尝试就学会, 而不需要对每次任务都进行人工编程, 或是尝试成千上万次从而造成机器的损坏。


受真实场景启发的异常情况仿真及验证Inspired Anomaly Simulation & Validation自动驾驶车辆必须具备处理各种异常情况的能力, 但在真实道路上模拟这些异常情况进行测试是很困难和危险的。


英特尔通过对真实事故场景视频进行自动分析,在simulator中重建类似异常情况, 供自动驾驶模型仿真及验证。


英特尔机器人强化学习与模仿学习工程师告诉智驾君未来这项技术将免费提供给公众。


经过多年的发展,英特尔中国研究院已经从一个单纯的项目研发中心蜕变成英特尔全球科研布局的关键一环,并深度融入中国本土创新体系,共同实现英特尔研究院“创造更加智能的未来世界”的愿景。


目前,英特尔中国研究院主攻方向包括:人工智能算法、自主系统平台和智能基础设施。



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