探访英特尔中国研究院：跟机器人做同事是什么体验？

    时隔三年之后，再次来到研究院，还是同样的配方，还是熟悉的味道，唯一改变的是，这里的机器人，无论从卖相还是品相，都提升了不止一个Level。
    如果不是亲眼所见，我一定不会相信，这里的研究员已经懒到要让“别人”来端茶倒水了。当然，这个“此人非彼人”，正是机器人——智能机器人。
    这与英特尔中国研究院的研究方向有关，其专攻三大方向：人工智能算法、自主系统平台和智能基础设施。其中，自主系统是与人工智能相关的一个研究方向，为智能机器人的开发“把关”。
    自主系统：搭载HERO智能机器人开放平台
    英特尔中国研究院的目标是推出一套基于CPU＋FPGA异构计算的自主智能机器人开发平台，帮助研究人员基于此平台进行开发。
    基于这一目标，HERO智能机器人开放平台（Heterogeneous Extensible Robot Open Platform）应运而生。它是英特尔中国研究院专为智能机器人（包括服务机器人、医疗机器人、自动驾驶汽车等）打造的一套低功耗、高性能、体积小的异构系统平台方案。
    基于HERO平台，英特尔中国研究院开发了多种基于FPGA加速的机器人算法：
    定位与导航：利用FPGA的超强计算力，即使采用低成本的激光雷达，也能为机器人提供稳定的定位与导航能力。
    高精度运动规划：双臂机器人可以通过图形界面设置双臂的目标位置实现运动路径规划与执行。
    雷达感知：通过雷达感知扩展机器人的视野，睿宝能够发现身后的人，也可以在光线暗淡或有遮挡的情况下感受到人。
    自主避障：持续运动中的机器人凡遇到障碍即转向。
    此外，该平台基于英特尔SGX技术构建了机器人的物理和信息安全系统，针对攸关物理安全的算法模块和IO通道提供芯片级安全保障。
    关于AI，英特尔中国研究院院长宋继强还谈到目前研究院另一研究分支：与视觉理解相关的AI算法。
    AI算法：与视觉理解相关，让机器更懂你
    该研究方向主要包括人脸识别技术、情绪识别、场景理解等技术以及深度神经网络压缩技术。
    开放日活动上，英特尔中国研究院的专家就这三个方面“划重点”最新技术进展。
    人脸分析及情感识别技术：基于英特尔实时人像风格迁移系统，英特尔中国研究院将多种艺术人像风格实时迁移到静态的目标图像以及动态的目标视频中；此外，基于机器学习和深度学习算法还开发了英特尔3D人脸面部表情捕捉技术。
    深度神经网络压缩技术：提出从动态网络手术DNS、渐进网络量化INQ到MLQ多尺度编码量化的低精度深度压缩解决方案。根据AlexNet测试结果，该项解决方案能够超越主流深度压缩方案至少一倍，在2／4－bit精度下达到超过100倍的网络压缩。
    多模态图像视频解析：提出弱监督视频密集描述生成的方法，不需要训练数据对视频中的不同事件和对应区域进行分别标注，而仅仅使用标注员对视频的一句话描述，就可以自动产生多角度的视频描述，并且从中挑选出最具代表性的描述语句。
    
    
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