AI发展进入2.0时代！英特尔在落地中总结4大经验(12)

2019-09-09

在件量预测、数据中心异常检测等方面，英特尔提供的软硬件一体化支持，也同样在发挥作用，特别是大数据分析技术和至强提供的算力，还具备了规模化迁移部署的能力。

并且对于韵达这样的快递公司来说，之前的“死数据”，现在都能被“活用”。

还因为关键流程上的AI化，带动了更多流程进一步降本增效，并且为更高层级的自动化提供了前提。

此外，在AI赋能的过程中，被关注最多的是模型训练和推理过程，往往忽略了数据存储也已成为不容忽视的前奏一环。

身处电商核心一环的京东，是英特尔分享的另一个重要案例。

京东的核心场景是图像分析和处理。从京东的完整产品目录中提取图像特征，目录中涵盖电脑、玩具和服饰等多种类别，产品数量多达数亿件。

这就需要为图像分析创建高性能的基础设施，该基础设施需要可扩展以应对不断增长的数据库。

在此基础上，还得进一步构建易于开发、且可用于创建新图像分析应用的云分析平台。

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