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走进英特尔中国研究院:60人撑起四大研究领域

  据宋继强介绍,根据地区特点,英特尔中国研究院的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。近年来研究院在

  团队构成方面,目前英特尔中国研究院拥有约60位正式研究员,70%是博士及博士后。研究院由五大团队组成,分别是机器人创新实验室、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。

  此外,英特尔中国研究院接受来自国内外重点高校的研究生作为实习生参与科研项目,并设立了由全球博士后管委会批准成立的博士后科研工作站,常年与国内重点高校联合培养博士后。

  下面就为大家详细阐述英特尔中国研究院几个实验室的重点研究领域以及最新成果。

  2013年底以来,认知计算实验室致力于基于深度学习的视觉理解以及人脸分析技术开发,并以此影响英特尔架构和平台设计。

  该实验室负责人表示,过去三年,认知计算实验室共获得专利申请批准60多项,发表顶级计算视觉及机器学习学术论文近30篇。英特尔与中国文物保护基金会合作的保护长城项目、与WWF合作的保护野生东北虎项目,都是由该实验室提供关键AI技术支持。

  目前,认知计算实验室主要从事视觉识别、理解、认知领域的研究。比较前沿的技术包括,利用实时三维人脸特效,对人脸的属性全面理解;高效物体检测;基于RGB-D数据的深度学习应用等等。

  另外,认知计算实验室还研发了一整套不损失模型推断准确率的深度神经网络压缩技术,为英特尔Movidius VPU产品提供深度神经网络模型稀疏化和低比特量化的关键技术。

  智能驾驶实验室于2018年初成立,该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的技术研究。

  据该实验室研究院介绍,目前实验室的研究强调对驾驶事故进行学习,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深度继承,加速自动驾驶汽车算法的性能仿真迭代和安全验证,最终做到举一反三。

  在自动驾驶道路仿真方面,该实验室搭建了常规场景随机测试、关键场景测试、高危区域适应性测试,测试变量包括极端天气、照明条件、环境可视性、道路几何形状特性以及其他组合条件。另外,英特尔还赞助了开源自动驾驶仿真器。

  在车路协同上,通过对关键交通场景的智能化实时、全视角视频分析,提升交通效率和安全性。吴向斌同时表示,目前交叉路口的事故发生率占据全球交通事故的50%,所以实验室将从从交叉路口做起,研究智能交通路口的建设。

  与此同时,英特尔智能网联汽车大学合作研究中心在2018年11月正式启动,智能驾驶实验室作为连接中心,将在未来3-5年与清华大学、中科院自动化所、同济大学在内的6支研究团队合作,促进自动驾驶的大规模实用化部署。这一中心将研究安全、开放数据集、人机接口/监管和政策、先进算法和架构、网联汽车以及智能基础设施。

  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云接入网的研发,目的是满足5G灵活性、可扩展性以及快速定制的要求。

  该实验室提出了软件定义的虚拟化云接入网架构(CRAN)。即以云计算的方式进行无线信号处理,解决无线接入网在通用CPU上的高校实现,实时虚拟化,推动CRAN在5G标准化和电信设施的云化转变。

  据英特尔通讯架构实验室研究员介绍,过去两年该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。比较代表性的成就包括WiDi无线显示技术,以及以上提到的CRAN云接入网。

  张旭表示,目前5G云基站最大的挑战是雷达感知,以及灵活无线芯片设计等,实验室正在努力攻克这些问题。

  据机器人创新实验室研究员表示,该实验室目前研发的重点在于服务机器人,而且特别关注面向老人看护市场的服务机器人技术研发,重点发力自适应机器人交互,自适应物体识别,三维环境语义和个性化知识图谱。

  研究显示,2030年中国将超过日本成为全球人口老龄化程度最高的国家,而老人看护市场将会兴起。

  针对这一领域,机器人创新实验室推出了异构可扩展计算平台(HERO平台),力图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技术,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。

  此外,活动现场,英特尔中国研究院还展示了多项创新研究成果,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。(小羿)

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