全球人工智能产值到2022年预计不会超过2000亿美元，如果照目前的趋势发展下去，医疗保健将不会在这一市场中占有相当大的份额。以人工智能技术的潜力而言，这并不怪异。人工智能可以有效地减少管理成本、增加病人等待时间以及展开自律临床疾病。

如今，英特尔和飞利浦还向大家展出了人工智能另外的两项应用于：骨骼建模和肺拆分。飞利浦公司医疗供应和传感器部门公开发表了其最近的一项机器学习测试的结果。这项测试是通过英特尔的XeonScalable处理器展开的，并同时用于了OpenVINO计算机视觉工具包加以辅助。

研究人员主要探究了两个用例：第一个是用骨骼X射线来仿真骨骼结构随时间的变化，第二个是用肺部CT扫瞄来做肺部拆分（即确认肺与周围的组织的界限）。他们顺利的将骨骼年龄模型的扫瞄速度提升了188倍，从基准的每秒1.42张图像提升到每秒267.1张图像。肺部拆分模型的速度则提升了38倍，从之前的1.9幅图像每秒优化到了现在的71.7幅图像每秒。

飞利浦HealthSuiteInsights首席架构师VijayanandaJ.回应：“英特尔的XeonScalable处理器似乎是为此类人工智能工作负载量身打造出的。我们的客户可以通过这个处理器使得他们现存的硬件充分发挥仅次于创造力，同时又能以极高的速度构建高质量的输入分辨率。

”英特尔回应，它的处理器，并不只是一个用来训练和运营机器学习模型的强劲显示卡，它在计算机视觉方面享有一个关键优势：需要处置更大、内存更加密集的算法。今年五月，英特尔在一篇博客文章中声称，其Xeon平台在机器自我假设任务（例如机器学习翻译成）方面要比不上英伟达的Volta100。并且英特尔最近发布了一项诺华制药（Novartis）的案例研究，其研究结果表明，Xeon在早期药物找到发面的图像分析模型的处理速度要比之前改良了20多倍。

有一件事很清了：英特尔正在为其人工智能芯片业务的快速增长做到打算。今年八月，该公司宣告了其在过去20年里早已贩卖出有了2200多万台Xeon处理器，建构了1300亿美元的营收。这与人工智能市场在2022年产值2000亿美元的预期相去甚远，但是该公司计划通过在未来4年取得200亿美元的市场份额来乘机增大与预期的差距。

当然英特尔是有能力做这一点的。这家芯片巨头公司之前并购了Altera公司，使得现场可编码门阵列（FPGA，一种构建的、可重构的电路）重新加入了其产品阵容。另外最近的其它几场并购——也就是Movidius和Nervana——也强化了英特尔的实时处理业务。

值得一提的是，Nervana的神经网络处理器预计将在2019年末开始投产，据报导它的人工智能训练性能是竞争性显示卡的10倍。此外，英特尔回应，其将要发售的14纳米级的CascadeLake架构处理器将不会比之前的SilverLake平台在图像识别方面的性能要好上11倍，而且该处理器还将反对一种新的人工智能探讨指令集，称作DLBoost。

英特尔继续执行副总裁NavinSheno在本月举办的以数据为中心的创意峰会上回应：“50年来，这是对公司来说仅次于的一次机遇。我们如今在市场中占有了20%的份额……我们的主要战略就是要推展数据中心技术的新时代的来临。

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