《A》全球仅2％数据被利用，AI能否深挖数据红利？

根据艾瑞预测，2019年人工智能赋能实体经济产业规模将达到570亿元，人工智能的落地应用趋势依旧稳中向好。AI从象牙塔尖走向场景落地确实成为了产业主旋律。然而AI应用比比皆是的现象背后是云计算、大数据、物联网和人工智能等新技术在各个产业尤其是传统行业更为密集渗透的体现。

应用越来越广，随之而来的是产生的数据量变得越来越庞大。

据统计，人类历史上90%的数据都是在过去几年间产生的，50%在短短两年内生成的，而目前只有2%的数据被真正地分析过。这意味着海量数据高速增长的趋势下，绝大部分数据还未被利用与开发。

那么，数据对人工智能的意义是什么呢？举个简单的例子，人工智能技术想要走出实验室到真正实现落地应用，需要完成一套数据分析流水线。这一套流水线大概只有20%在用作深度学习，而80%的时间和资源，则全部都用作做数据收集、数据存储、数据管理、数据清理、数据预处理等等的工作。

人工智能尤其是训练阶段需要很高的吞吐量，强大的计算力来满足高难度、长时间的数据处理工作。对于计算能力的需求、智能算法的快速突破不断攀升，已到达了前所未有的程度，也成为业界需要共同努力攻克的难关。而研究表明，未来几年，AI模型的复杂性以及对大规模深度学习计算的需求仍将爆发式增长。

随着各行业对于AI的需求快速增长，AI算力也提出了指数及创新的需求。

面对这些挑战，英特尔这个就算平常百姓也熟知的芯片巨头，正在通过不断深化转型，将数据为中心将引领AI 与自能革命列为自身的战略愿景。其实现在人们生活的很多场景都是通过英特尔的技术赋能而实现的。

下面硅谷洞察就来跟你分析分析，英特尔在人工智能的应用落地以及布局规划。

触手可及的AI应用场景

快递与移动互联网、电商一起，被人们亲切地称为现代生活的“吉祥三宝”。快递小哥按下的清脆门铃声，已成为许多人心目中最美妙的音符。因为互联网与电商风靡的原因，使得快递业务量逐年猛增，快递公司的运营压力陡然增加。

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