英特尔全球副总裁杨旭：为什么之前转型那么痛苦

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　OFweek电子工程网讯 时值岁末，英特尔开始收拾心情，展望未来。
　　2016年对于英特尔来说绝非顺风顺水的一年。在PC市场持续不景气的大环境下，英特尔经历了大规模裁员、放弃移动芯片业务等转型阵痛，直到最近才终于向媒体宣布，将未来的转型聚焦于八个关键技术领域：人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实、机器人、体育、精准医疗和中国制造2025。
　　这一整体策略的落定，如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言，并非一朝一夕的成果。
　　12月13日，在接受专访时杨旭表示，英特尔最近一年才转过这个弯，即：英特尔不是一个纯芯片公司，不一定要靠芯片才找得到机会。
　　为什么之前的转型那么痛苦，因为那时的思维是找芯片，老想着找个地方把芯片弄上去。杨旭说，后来发现虽然许多终端小设备需要智能处理器，英特尔当然也能做，但做的时间是人家的2倍，成本是人家的很多倍，经济效益不行。
　　在这样的情况下，英特尔需要寻求更灵活的处理方式。譬如有的设备采用ARM架构芯片，却可能需要英特尔的IP人家有能力实现更快更低成本的设计，为什么不能在IP上合作呢?杨旭说，这两年真的是想通了很多问题。

　　打开思路后，英特尔开始关注大格局的变化。
　　英特尔认为，智能互联的未来将呈现四大趋势：数据洪流、万物数字化、计算感知化和云的增值。
　　英特尔预计，2020年将有500亿台相互连接的智能设备，每人平均每天将产生1.5 GB的数据量，一家智能医院每天产生3000GB的数据量，一辆无人驾驶汽车每天产生4000GB的数据量，一家智能制造工厂每天将产生100万GB的数据量。
　　面对如此大的数据洪流，如何从云端进行挖掘、分析、最后完成增值，是未来亟需解决的关键问题。
　　为此，英特尔将从云端、终端、中间的连接三方面提升处理能力。
　　以现在大家谈得最多的人工智能为例，人工智能数据处理类别是不一样的，有很复杂的数据，也有并不复杂但处理量很大的数据，人工智能如何充分挖掘、释放数据价值，其中一个重要因素在于端到端的计算。杨旭解释道，从终端数据的产生、采集，到数据的高速传输与存储，再到云端数据的分析、挖掘，端到端计算能力可以助力人工智能充分释放数据价值，带来更多的创新和增值，从而引发智慧城市、智慧零售及互联网金融等各行各业的深刻变革，并给人们带来全新的用户体验。

　　人工智能、无人驾驶、5G等八大领域，正是英特尔认为其能够发挥处理能力所长的领域。