如果说第一次工业革命是蒸汽机的发明，第二次工业革命是电力的普及，那么第三次工业革命则是计算机和半导体技术所定义的。
第三次工业革命，所代表的的数字化革命，显然要比历史上任何一个时代的更迭速度更快，也更为残酷，数字化如一道洪流，远比我们想象中更为澎湃和汹涌。
我们今天面临的必然是一个由云、人工智能、5G等新的科技元素构建的智能时代，历史的车轮从不会停歇，新的技术出现总是诞生新的生产力和生产关系。如人工智能取代部分人类的工作，但同时新的智能时代也会催生新的商业模式，创造新的就业机会，为企业提供新的增长动力。
同时，随着新兴技术的不断涌现，传统行业再难以用单纯的技术方向来走向数字化。随着云变成了平台，这些新兴技术逐渐变成一种组件融入其中。其中最为典型的，就是云计算与人工智能的相互融合，成为了构建智能世界的“基本原力”。
7月29日，2021智能经济高峰论坛在京举行。李彦宏，表示天百度智能云在做的事情，是“新瓶装新酒”，是用AI时代的技术来服务AI时代的千行百业，这背后需要一整套的AI能力做支撑。
百度也与英特尔等合作伙伴，在现场展现了通向智能世界的技术路径。
技术变革驱动产业升级
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。
人工智能已经渗透到了我们生活和工作的各个领域，包括智能家居、智能金融、智能交通、智能医疗等等，很多行业不同程度的被AI技术改变。而在云智融合的趋势下，智能计算本身正出现了一种“能力化”的变革。这种能力化，正成为驱动产业智能化变革的源动力。
这种能力化的演进，也并不能一蹴而就，需要通过长期的技术变革，一步步走向现实。
如英特尔大数据首席工程师程从超在《技术革命促进产业智能》的演讲中所说，传统数据中心三元素，计算、存储和网络的旧格局正在不断发生演变：例如，从云的视角，Serverless把计算、存储的能力进行了云化，让业务远离了运维，改变了原有IaaS服务的形态；再比如，混合云与边缘云的趋势，让分布式云成为下一阶段的发展重点，距离用户越近的云，越呈现出更强的生命力。
同时，这些技术本身的也在不断走向融合，比如结合了大数据、AI和云的ABI融合架构有望成为下一代最主流的技术趋势。
这些趋势表现在客户视角，就是基础设施走向云化、数据资产化和应用智能化，以“三化”为基础的支撑了云基础设施、数据中台、业务中台和行业应用走向云原生，并由云原生衍生大量的智慧应用和服务，进一步走向产业智能化的实现。在此进程中，英特尔通过基础架构整合与IA差异化的战略创新，为所有企业智能化提供赋能。
齐“芯”合力，赋能AI开发者
数字化的趋势已经成为这个时代的企业必须面对的问题，而走向智能化则是通向数字化企业的必由之路，AI技术在企业数字化转型的过程中正在扮演越来越重要的角色。
但对于企业来说，走向AI的开发却并不简单。一方面，AI开发的成本很高，异构计算需要巨大的资源消耗，这不是普通企业能够负担得起的；另一方面，AI开发的整体周期很长，AI的应用落地需要算法与场景做更多的结合，也存在相当普遍的“最后一公里”难题。
所以要解决AI应用走向千行百业，首先要解决AI敏捷开发的难题。
例如百度有飞桨企业版EasyDL先以零门槛、零代码的方式，先解决了AI开发的普及化，再通过合面向专业开发者的BML，两者结合缩短企业走向AI开发的路径。
BML作为企业提供的一站式AI开发服务。通过在数据处理、模型构建、模型管理和模型部署等AI核心开发环节上进行的一系列创新，赋能企业的智能化之旅，被开发者所认可。但AI开发对资源的要求很高，如果没有合理的资源集约管理和调度，企业往往会发现AI开发像是一个无底洞。
所以，为了让BML平台能够向用户提供更易用、更流畅、更灵活的AI硬件基础设施支持，百度携手英特尔，引入了一系列英特尔先进的产品与技术。特别是引入了第三代英特尔®至强®可扩展处理器，其强劲的端到端的算力表现以及由英特尔®深度学习加速技术，等带来的AI加速能力，进一步提升了BML平台用户的开发体验。
再具体表现方面，BML平台内置了数据服务平台EasyData，其结合底层基于英特尔®架构的处理器提供的强劲算力，能将数据采集、清洗、标注等核心数据处理服务集成在一起，大幅提升了数据处理的效率。
随着企业AI应用需求变得更为迫切，对AI开发效率也提出了更高要求。而立足云服务，集成AI算法、算力与开发、部署和管理工具的AI开发平台BML，显然能通过更全面的开发服务支持能力，帮助开发者避免重复“造轮子”的过程，有效提升开发效率，从而成为越来越多开发者的选择。
英特尔亚洲人工智能销售技术总经理尹红卫表示，英特尔正从云到端部署人工智能的能力，并与百度携手赋能行业智能化升级。如今，英特尔的计算能力已广泛应用于百度自营业务和百度智能云，与百度联合发布的《百度BML助力企业实现一站式全功能AI开发体验》白皮书，解决了开发者面对“最后一公里”的落地难题。
作为BML平台坚实的算力引擎提供者，英特尔也将与百度一起，共同探索更多英特尔先进产品与技术在平台中的创新运用和优化，如开展对下一代飞桨平台新功能的支持，拓展 ERNIE开发套件的应用场景等。通过推动AI应用在不同业务场景中的效率提升，使之成为企业实施智能化转型的核心动力。
数据中心智能化的“幕后英雄”
《泛在算力：智能社会的基石》报告发现：在传统行业上，算力上每增加1美元的投入，可以带动10美元的相关产值提升。显而易见，以数字化技术为支撑的数字经济，逐渐成为了社会经济价值的“数字基石”。
而相比于云和大数据，人工智能对计算力的需求几乎是无止境的，是指数级的增长。随着智能算力需求的爆发式增长，智能计算也有望迎来新一轮的发展契机。
按照英特尔数据中心平台工程架构部首席工程师李志明的观点：“未来数据中心正在向智能架构演进。”的确，智能计算正在成为整个分布式云数据中心发展的核心要素，未来所有的算力都会成为AI算力，所有的数据中心包括边缘数据中心，都将向AI计算中心演进。
在此过程中，也有一些技术创新，可以作为数据中心演进的关键。
例如在安全层面，随着上云企业主体从互联网企业到传统企业，尤其是金融、制造和政企等行业客户的深度上云，企业对安全问题愈发重视。通常，数据在存储和传输过程中的加密技术是非常普遍的，但数据在计算时的安全性往往难以保证。
如今，英特尔已经将SGX加密计算技术应用到了第三代英特尔®至强®可扩展处理器上，进一步保证了数据在计算过程中的安全性。
百度基于英特尔SGX技术开发的MesaTEE安全计算平台与飞桨深度学习平台的联动，不仅将更好地实现性能与安全的统一，也将大大延展互联网信任的技术边界，孵化和构建更安全的AI生态。
再比如，各种AI应用层出不穷，业务产品的不断丰富与发展，云端在线与离线产品对存储系统的性能、可靠性、运维成本、扩展性都提出新的要求。百度就推出了基于英特尔®傲腾™持久内存和存储性能开发套件的用户态存储引擎，用以满足各业务产品对数据存储的挑战，为百度全线产品提供了高延展性、高可靠性、高附加值的存储服务，以做到直面数据中心智能化的挑战。
实际上，英特尔一直是数据中心智能化发展的“幕后英雄”，为云计算和人工智能技术的结合，提供从“芯”出发的源动力，在智能时代，英特尔的创新动力依然充沛，英特尔就是驱动智能世界的“芯”。
