“AI可以做什么?”
几年前我们或许还需要在科幻电影、科技论坛中寻找答案。但今天却可以轻松举出示例：虚拟助手、智能机器人、语音识别、人脸识别...
随着AI发展，其应用场景越来越丰富，支持AI的终端设备数量及种类也逐渐增多，包括智能手机、电脑、无人机、机器人、智能音箱等等。AI赋能终端设备，成为消费者了解、体验AI的有利条件。
其中，手机与PC作为移动互联时代用户身边最重要的两类终端设备，率先集成了丰富实用的AI特性。不同于智能手机，被打上“生产力”标签的PC与AI的结合更为全面、深入，影响着硬件、软件、生态，成为PC创新的推动力之一。
那么AI融入PC后都带来了哪些新体验?想要弄清楚这个问题，我们需要先了解“终端侧AI”的概念。
终端侧AI的优势
10月30日，英特尔在上海召开主题为“软硬件协同 打造PC创新体验“的媒体分享会，向天极网等多家媒体讲述了英特尔携手生态合作伙伴共同推动PC产业发展的幕后故事，包括PC创新、显卡软件、生态系统合作、开源软件及AI、软件工具和浏览器等话题。
英特尔视觉计算软件合作部亚洲区总经理高源对英特尔在终端侧AI的布局做了详细介绍。高源表示，此前AI主要集中于云端，如今电脑等终端设备均具有承载AI的能力，AI由云端向终端渗透，形成了终端侧AI。
英特尔视觉计算软件合作部亚洲区总经理高源
高源谈到，相对云端而言，终端侧AI具备“低延时要求、无网络也可以工作、更好的隐私保护、节省服务器和带宽成本”等优势。在这些优势的推动下终端侧AI产生了丰富使用场景，比如噪音抑制、手势识别、语法矫正等，同时AI已经融入到了我们日常使用的各类软件工具中，覆盖工作、娱乐。比如在office PPT中，设计助手可以根据用户提供的内容智能排版，在视频剪辑应用中完成智能背景替换、添加特效。
终端侧AI带来更便捷高效的使用体验，从另一个角度看也只有充分发挥终端侧AI的四大优势，才能保障AI提供稳定、可靠、不间断的应用体验。比如无人机、无人驾驶(自动驾驶)需要高可靠、低延时，保证安全性。对于个人用户而言， PC记录大量隐私数据，如果上传到云端那么存在很大的安全隐患，而在终端侧数据则可以得到很好的保护，降低泄露风险。
尽管如今网络覆盖较为完善，但在某些情况下终端(智能音箱、机器人、汽车)很有可能在没有网络的环境中使用，这时摆脱对云端依赖的终端侧AI仍旧能够识别指令、判断、运行。此外，对于企业、服务商而言，随着数据量增加，服务器及带宽成本提升，终端侧AI则可以有效减少数据传输，缓解后方云端负载，在靠近用户的终端设备上即可完成数据处理，高源表示“哪怕节省10%、20%，对他们(软件服务商)来说都是很大一笔资金。”
由此不难看出，终端侧AI的重要性，同时不同应用场景对于AI算力或者特性需求有也差异，高源谈到可以对终端侧AI的使用场景划分为三类：“长时间运行，耗电敏感，如针对设备进行智能调频调压、语音通话噪音抑制;偶尔运行，延时敏感，如手势识别;长时间运行，计算密集，如视频背景的智能替换。”
AI如何融入PC
由于终端侧AI的多样性，对于平台也提出了相应的需求，需要智能终端可以提供更高效适用的架构，在不同需求下实现最佳能效比。因为在终端侧不仅要考虑到PC所能提供的算力，还必须控制功耗，避免在移动场景下带给续航过大压力。由此不难看出，想要在PC上提供出色的AI体验，单独依靠CPU、GPU等算力核心是行不通的。高源特别提到“AI不等于独立显卡，需要不同平台来适应不同的AI应用。”
为此英特尔给出的解决方案是：“提供三类不同架构给不同的终端侧AI应用，包括GPU、CPU以及低功耗AI加速器。”
GPU拥有高度并行硬件架构，数据处理带宽大，但延时较高，更适合处理对性能需求较高的AI计算，比如超高分辨率等视频类AI应用。同时在显卡市场中，相比独立显卡，英特尔集成显卡占据67%份额(英特尔是全球最大GPU供应商)，且凭借与CPU共享系统内存，在图形图像类AI应用过程中响应速度更快，因此在最新的轻薄本中也能够获得出色的AI体验。
CPU的优势在于平台覆盖范围更广，且软硬件统一，便于开发者使用。同时相对GPU而言，CPU延时更低且性能也足以支持应用中推理使用需求。比如在游戏场景下，GPU占用率很高，如果再进行AI推理显然会影响性能。但如果此时将所需的AI推理在CPU上进行，便不会影响帧率，保证游戏顺畅。
除此之外，英特尔还专门设计了超低功耗AI加速器：GNA(Gaussian Network Accelerator)以及英特尔Movidius VPU。GPU并非独立硬件，而是专门设计电路，集成在CPU中，比如最新发布的第十代英特尔酷睿处理器便支持。GNA拥有超低功耗的特点(低于100mw)，可一直保持开启，十分适用于语音唤醒、噪音抑制等后台工作负载，最大限度地增加电池续航时间。Movidius VPU专为视频类应用设计，已经有开发者利用VPU实现无人机自动避障。
当然，对于AI光有平台还是不够的，还需要具体的功能和应用。因此，英特尔还为开发商准备了统一的软件编程工具——OpenVINO。通过OpenVINO开发者可以直接由统一接口完成不同架构间的尝试、迁移。并且，英特尔提供的丰富软件工具与主流AI框架均有对接，包括TensorFlow、Caffe等等。
所以说，英特尔在将AI从云端带到PC终端的过程实现了软件、硬件全平台赋能。以最新发布的第十代酷睿处理器为例，这是首次将AI大规模应用于PC，带来了更出色的照片索引、图像增强、分析和实时视频分辨率增强等丰富AI用例。与此同时，多样灵活的架构保证了在笔记本平台上运行的高效性，以及对于功耗的出色控制，保障长续航。
AI融入PC可以做什么？
既然PC已经获得了出色的AI特性，那么最后一个需要我们思考的问题便是“用AI做什么?”
英特尔在PC行业扮演着至关重要的角色，长期推动行业发展，促进PC创新，与此同时英特尔还与硬件厂商、软件开发者建立了广泛合作，在产业中具备强大的影响力。因此在英特尔引领下建立PC的生态，可以保证技术探索、设备制造、软件开发等各个环节与时俱进，让汇聚创新成果的“新一代”PC来到用户手中时，感受到的不仅仅是性能、设计的提升，而是更为人性化的使用体验。
在10月30日的媒体分享会上，也有网易、YY以及相芯科技等合作伙伴分享拥有更出色AI特性的PC可以带给用户哪些全新体验。网易雷火事业群高级技术总监邓杰白表示，公司专为AI在游戏行业内落地而设立了“伏羲实验室”，以利用AI技术带给玩家更好的游戏体验，比如MMO类游戏中的“变脸”，让玩家自定义游戏角色。另一方面则是利用AI加速游戏创作，节省研发成本。
YY企业业务总监郑龙哲则带来了将AI带入到直播中的用例，比如音频降噪，为了保证内容质量和实时性，降噪过程需要在终端侧进行，通过YY的AI降噪算法便可有效过滤背景噪音。此外，主播在录制时音频可能并不清晰，但通过AI对音频进行处理，在观众端接收的音频则有更高的质量。除音频外，YY对于AI的支持还包括AI美颜、美型、美妆、贴纸以及AR游戏等应用。通过与英特尔合作发挥终端侧AI优势，保证了直播等娱乐应用的实时性和高质量。
相芯科技资深图形引擎开发经理蔡锐涛介绍到，相芯科技提供的一对一教育体验便很好的发挥了终端侧AI的优势，用户可以在视频中通过虚拟形象替代真人保护隐私，同时AI背景替换等功能也受到了用户喜爱。通过软硬件平台的统一性，如OpenVINO良好的优化，可以显著提升性能。蔡锐涛提到：“以背景分割应用为例，在Ice Lake上，OpenVINO(VNNI)比TfLite fp32能够得到9.82倍的性能提升，在AMD3700上，OpenVINO也可以比TfLite有4.8倍的性能提升。”
另一方面通过与英特尔合作，在充分利用软硬件平台统一的优势后，AI对于终端算力的消耗得到了很好的控制，用户不需要购买专门的设备，降低了使用门槛。只需要轻薄本就可以驱动4路720P视频所需的AI应用，包括手势识别、背景分割、虚拟形象、头发分割(换色)，且对于CPU的占用率也仅在40%左右。
除以上用例外，当AI融入PC后，我们可以实现更精确的人脸识别、语音唤醒，甚至借助PC上的摄像头识别运动轨迹，纠正健身时出现的错误、不标准动作，获得最佳健身效果。
可以说，英特尔通过其影响力、技术实力、软硬件统一等优势，以开放共赢的理念引领OEM厂商、软件开发商等PC产业链上的参与者，加入到“AI与PC 融合”这场很有远见的创新大潮中，有效促进了AI从云端到终端落地。
AI与PC的结合还处于起步阶段，通过英特尔与合作伙伴携手努力，未来必将带来更丰富的使用场景，更人性化、个性化的使用体验，助力PC更高效、智能、可靠。
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