预计到2022年，全球AI将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健将成为该市场的重要组成部分。这并不奇怪，AI可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割。

飞利浦医疗供应和传感器部门飞利浦医疗公司发布了英特尔至强可扩展处理器及其OpenVINO计算机视觉工具包最近进行的机器学习测试结果。研究人员探索了两个用例：一个用于骨骼X射线以模拟骨骼结构随时间的变化，另一个用于肺部CT扫描以进行肺部分割（即从周围组织识别肺部边界）。

他们的骨龄预测模型的速度提高了188倍，从每秒1.42幅图像的基线结果到每秒267.1幅图像。同时，肺部分割模型的速度提高了38倍，优化后每秒处理71.7幅图像，远远超过原来每秒1.9幅图像的速度。

“英特尔至强可扩展处理器似乎是此类AI工作负载的正确解决方案，”飞利浦HealthSuite Insights首席架构师Vijayananda J.表示，“我们的客户可以将他们现有的硬件发挥最大潜力......同时仍然希望以极高的速度实现高质量的输出分辨率。”

英特尔认为，它的处理器，而不是普遍用于训练和运行机器学习模型的强大显卡，在计算机视觉方面具有关键优势：能够处理更大，内存更密集的算法。

在5月份的一篇博客文章中，英特尔声称其至强平台在机器学习翻译等推理任务中的表现优于Nvidia的Volta 100。最近，该公司发布了一份针对制药商诺华公司的案例研究，结果表明，至强可以使早期药物发现的图像分析模型得到改善20倍以上。

有一件事是清楚的：英特尔正在加速增长其AI芯片业务。8月份，它宣布在过去20年中销售了超过2.2亿台至强处理器，创造了1300亿美元的收入。这与AI市场预计在2022年价值2000亿美元相差甚远，但该公司计划积极缩小差距，计划在未来四年内获得200亿美元。

它当然有利于这样做。该芯片制造商对Altera的收购将现场可编程门阵列（集成的可重配置电路）引入其产品阵容，而其他最近购买的产品，即Movidius和Nervana也加强了其实时处理产品组合。值得注意的是，Nervana的神经网络处理器预计将于2019年末开始生产，据报道，它可以提供高达竞争对手显卡AI训练性能的10倍。

此外，英特尔称其即将推出的14纳米Cascade Lake架构在图像识别方面将比其上一代Silver Lake平台提高11倍，并且还将支持一种新的以AI为重点的DL Boost指令集。

“现在是公司最大的机会，”英特尔执行副总裁Navin Shenoy本月在公司数据中心创新峰会上表示，“我们今天拥有20％的市场，我们的战略是推动数据中心技术的新时代。”