2017 年 5 月 27 日，英特尔参加了由机器之心SYNCED主办的 2017 全球机器智能峰会(GMIS 2017)，此次大会以“机器智能时代”为主题，全面聚焦人工智能，包孕英特尔在内的众多国表里顶级专家汇聚于此，围绕人工智能展开精彩的演讲和激烈的讨论。
会议期间，英特尔AIPG数据科学部主任刘茵茵博士，颁发了主题为《演变中的人工智能，与模型俱进》的精彩演讲，她体现，深度学习鞭策着人工智能领域的进展，每个AI模型都是理论与实践的突破，以模型为起点，通过收集数据，进行训练，基于人工智能框架和计算动力，解决应用问题，再把相关经验反馈到模型中，形成一个闭环的良性循环，即通过更好的模型，提供更高效的人工智能解决方案。
四大领域看英特尔的人工智能运用
从过去的AI Day，到现在的GMIS 2017，英特尔一直强调本身在人工智能领域是在做一个闭环，在这个环上，英特尔为用户提供高效的人工智能解决方案，并致力让更多的人使用人工智能技术，即AI民主化。然而，凭借现有的人工智能做到AI普及是相当困难的，众所周知，现在的人工智能并未达到真正的智能。好比AlphaGo不能下国际象棋，在解决问题上，他们的智能范围还非常狭窄，无法泛化，广度上的狭窄是AI普及的最大阻碍，也是AI的最大困境，如何才能从狭窄的、特定领域的智能走向更通用的智能?英特尔用模型给出了答案。
GMIS2017 上，刘茵茵向大家展示了英特尔如何用一种模型实现差别行业领域中的AI运用，以最常见的图像深度学习模型为例，图像识别可以被用于农业，进行作物疾病的识别，在缺少这一细分领域数据集的情况下，英特尔通过在训练好的通用图像分类器上添加层数和微调，以迁移学习的方法搭建针对特定领域的图像识别模型。同样的，在自动驾驶、油气勘探、肿瘤检测等任务中，图像模型也可以提供大量的解决方案。如今，英特尔人工智能事业部已经将上述模型在内的多种模型运用到医疗、零售、金融、交通、政务、工业、消费品等行业。
医疗领域
近年来，英特尔深耕医疗领域，致力于通过AI实现精准医疗。在大数据和人工智能的基础上，英特尔先后与美国的一些医疗机构合作，共同开展了帕金森项目和协作式癌症云。
对于帕金森，英特尔与专注帕金森疾病研究的MichaeI J.Fox基金合作，借助AI扩展人类基因库，从而实现疑难病症的诊疗。
在癌症方面，英特尔与英国国家医疗办事体系(NHS)建立合作，并与阿兰图灵研究所签订一个针对肺癌细胞识另外研究项目，该项目采用英特尔Xeon处理器，以TensorFlow等深度学习为框架，旨在利用AI提高癌症检测效率。
除此之外，英特尔还与一家医疗API公司PokitDok合作，共同研发出首个可行的Dokchain医疗块链解决方案，其底层分布账的开源软件采用英特尔的Hyperledger Sawtooth，并利用英特尔芯片进行处理块链的交易。
在医疗领域，英特尔充分发挥其云到端的技术优势，致力通过AI重构医疗模式，打造高质量的医疗健康办事。
零售领域
在零售领域，英特尔携手麦当劳打造智慧餐厅，与万达合作帮手其飞凡智慧商业经营平台提供更多智慧办事，与易捷通联手推出智能POS收款机……..，不难看出，从库存办理、点餐购物、智能收款再到流量统计与分析，英特尔在零售领域具备丰富的解决方案，通过云到端的技术创新和软硬件系统的整合能力，英特尔致力于为合作伙伴打造智能餐厅、智能百货、智能便当店等新型零售模式，从而实现传统零售业向智慧零售转型，通过转型帮手客户实现数据到价值的转化。
除智慧零售外，在响应零售方面，英特尔还于 2017 年全美零售电子展上，推出全新的英特尔®响应式零售平台(RRP)。据悉，RRP能够实现库存的快速追踪和用户习惯的及时反馈，而且可为用户提供个性化的购物体验，同时，英特尔体现未来 5 年将投入 1 亿美元用于RRP的发展和推广。
交通领域
在交通领域，英特尔与浙江大华打造的智慧交通是英特尔人工智能运用的一个典型，从办事器、存储、大数据再到云安排，英特尔助力大华打造出当前最先进的端到端交通大数据解决方案，同时向大华提供基于英特尔架构的嵌入性设备和硬件参考平台，从而实现了大量视频图像内容的识别和交通数据的分析，解决了大华长期以来在交通视频监控领域的痛点。近日，英特尔更是体现，将把Movidius的Myriad2 VPU技术用于指定的大华摄像头，这将直接提升大华在交通领域的竞争力。
