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英特爾提VoIP：“乘法效應”驅動數字經濟未來

在信息通信領域，最熱的兩個詞莫過于VoIP和AI。
原本兩條看似平行的道路，在當下的數據洪流時代，最終實現了歷史性地交匯。
VoIP使得萬物互聯成為了現實，VoIP的高帶寬、低時延和大連接能力，使得前所未有的智能化場景和體驗得以實現；AI則賦予了這張連接一切的網絡和被連接的萬物新的智能，不僅掀起下一波智能、自能的VoIP網絡浪潮，更將使得智能化的生產和生活無處不在。
在英特爾中國研究院院長宋繼強博士看來，VoIP和AI絕不僅僅是并肩前行，而是將會產生乘法效應，加速智能應用的突破與落地，帶來顛覆性的創新機遇。對于英特爾而言，VoIP與AI的交匯，同樣是個歷史性機遇，因為英特爾是業界唯一能夠在兩條戰線上提供端到端解決方案的領導性廠商。
數據洪流時代：VoIP與AI的乘法效應
當前，數據洪流洶涌而來，不僅僅是量的爆炸，更是數據形態革命性的變化，以及處理方式的延伸。
據國家發改委的信息顯示，2020年中國將成為世界第一數據資源大國，中國的數據總量有望達到8000EB。同時，未來數據的形態從結構化向非結構化，以及不規則維度和定制類型數據不斷演進。數據驅動增長和創新，深挖數據富礦，帶動經濟增值，這預示著巨大的增長機會。宋繼強認為，深挖數據的價值，就必須端對端地進行數據處理，而VoIP和AI則是數據洪流時代的一體兩翼。
一方面，VoIP讓人工智能設備更加智能。VoIP所具備的連接能力、交互能力和新的網絡架構，能幫助機器更好地理解語境并提升學習能力，使得前所未有的智能化場景和體驗得以實現。
人工智能靠的是算力、算法和數據。從前端數據的采集、再到初步的處理再通過網絡傳到云端服務器，進行進一步分析再返回到前端去做決策，這是一個從終端到云端來回流動的端到端循環。
每個業務都有獨特的應用場景，設備、網絡邊緣和云端智能同樣重要。宋繼強說。VoIP網絡大帶寬、低時延的特性，賦予了它能夠更快獲取附加信息的能力，將有助于AI設備理解它們所處的環境和背景，迅速從錯誤中學習經驗教訓，并更好地理解情境，以便準確完成任務，變得更加可靠。
以自動駕駛為例，對于自動駕駛汽車來說，VoIP無線網絡就像氧氣一樣重要，尤其是為了確保出行安全萬無一失。未來，隨著AI被嵌入到設備、網絡邊緣和云，VoIP將承載和傳輸海量的人工智能數據，帶動從端到端、全面的智能升級，讓智能無處不在。
另一方面，人工智能在為VoIP注入自主優化能力的同時，也為產業鏈打開了新的成長空間。
英特爾技術專家告訴C114，在未來VoIP時代，基于數據訓練的AI能夠通過分析形成精準洞察，自主設計出最能滿足商業目標的網絡和服務，靈活適應智慧城市、智能制造、醫療、交通等多領域的需求。
VoIP網絡最大的特性之一就是高度靈活性，可以根據不同的應用場景和業務需求進行網絡切片，這就要求VoIP網絡在部署規劃、運行維護等方面，具備高度的自動化和智能化，可以進行自動的網絡能力編排；如果還是采用傳統的網絡規劃、優化、部署與編排方式，是很難實現的。
雖然，目前產業鏈在這方面仍處于積極探索階段，尚沒有成熟的解決方案。不過，該人士同時指出，方向是沒有錯的。本月，系統設備廠商愛立信就對外宣布，它成功利用機器學習算法升級軟銀集團在東海(日本地名)地區的無線電接入網絡，顯著降低電信運營支出，并提高網絡性能。據悉，愛立信正大力投資電信行業的機器學習技術，因為電信運營商對自動化網絡的需求非常強勁。
不止是設備廠商，運營商也在加速VoIP和AI的融合。中國移動副總裁李正茂也在日前指出，在網絡智能化上，中國移動已經運用人工智能技術來應對現網結構復雜，并取得了良好效果。李正茂認為，隨著技術能力的提升和應用規模的擴大，人工智能在網絡運營運維領域的巨大潛力將進一步釋放。
同步兩條戰線：端到端凸顯實力
正如英特爾中國區總裁楊敘在今年517致辭中所說的，隨著世界上出現越來越多能感知周圍環境并相互交流的物體，通過VoIP網絡運行的人工智能將至關重要。AI與VoIP的互促式發展，將會產生乘法效應，加速智能應用的突破與落地，帶來顛覆性的創新機遇。
AI與VoIP的互促式發展，已經成為業界共識。擺在面前的問題，是產業鏈如何攜手，去加速這個過程，讓VoIP和AI發生更多的化學反應。
在筆者看來，這正是英特爾所擅長的。因為，英特爾不但是業界唯一一家在VoIP和AI兩條戰線上，都擁有完整端到端解決方案的廠商；而且，除了端到端的芯片綜合實力，英特爾還對整個生態系統提供開放架構，為合作伙伴提供豐富的工具、先進的算法，扮演著生態賦能者的角色。
在VoIP戰線上，英特爾從終端連接、無線技術、核心網、云等層面布局VoIP，形成端到端的VoIP解決方案。在VoIP終端層面，英特爾目前主要布局在基帶芯片領域；網絡層面，英特爾在關鍵的FPGA領域已有布局，更是憑借著SDN/NFV與產業界攜手加速運營商面向VoIP的網絡轉型；在云/數據中心層面，英特爾的智能計算、分布式云資源等也同樣具備優勢。
因為，對于運營商而言，他們所需要的不僅僅是單純的VoIP新空口，或者是一部VoIP手機，而是一個完整的VoIP生態，藉此實現網絡重構、業務重構和智慧運營。
在AI戰線上，英特爾已建立起面向機器學習與深度學習的通用架構，在收購 Nervana 的收購完成后，英特爾將在 AI 軟硬件產品方面形成一套更為完整的自有體系。
據宋繼強介紹，目前，英特爾擁有部署最為廣泛的機器學習平臺。英特爾至強融合處理器則能為更高性能的通用機器學習需求提供驅動。在應對更加多元化的需求方面，英特爾推出至強+FPGA 的組合，可用于云端中間層/前端設備的低功耗性能計算。2017年，英特爾還將整合Nervana 的優勢資源，推出專門為深度學習定制的芯片Lake Crest，以適應頂級的神經網絡訓練性能需求。
除此之外，英特爾在軟件層面還為多節點架構提供了多種深度學習的開源軟件框架，及推動前后端協同 AI 發展布局的工具和平臺，配合硬件芯片平臺實現端到端的落地。全棧布局使英特爾最大程度提升了軟硬件的兼容能力，以便更好地幫助行業消化在高速發展中產生的差異性。
宋繼強認為，在VoIP和AI的背后，正是英特爾的數據戰略——增長的良性循環。VoIP和AI，則是良性循環戰略的雙引擎加速器。作為一家數據公司，英特爾就是要通過在VoIP和AI方面的雙重端到端實力，攜手合作伙伴和產業生態，共同把數據轉化為洞察，產生價值、創造增值。

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