全球人工智能产值到2022年预计会达到2000亿美元，如果照目前的趋势发展下去，医疗保健将会在这一市场中占据相当大的份额。以人工智能技术的潜力而言，这并不奇怪。人工智能可以有效降低管理成本、减少病人等待时间以及进行自主诊断疾病。如今，英特尔和飞利浦还向大家展示了人工智能另外的两项应用：骨骼建模和肺分割。
飞利浦公司医疗供应和传感器部门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Xeon Scalable处理器进行的，并同时使用了OpenVINO计算机视觉工具包加以辅助。研究人员主要探讨了两个用例：第一个是用骨骼X射线来模拟骨骼结构随时间的变化，第二个是用肺部CT扫描来做到肺部分割（即确定肺与周围组织的界限）。
他们成功的将骨骼年龄模型的扫描速度提高了188倍，从基准的每秒1．42张图像提高到每秒267．1张图像。肺部分割模型的速度则提高了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HealthSuite Insights首席架构师Vijayananda J．表示：“英特尔的Xeon Scalable处理器显然是为此类人工智能工作负载量身打造的。我们的客户可以通过这个处理器使得他们现存的硬件发挥最大潜能，同时又能以极高的速度实现高质量的输出分辨率。”
英特尔表示，它的处理器，并不只是一个用来训练和运行机器学习模型的强大显示卡，它在计算机视觉方面拥有一个关键优势：能够处理更大、内存更密集的算法。
今年五月，英特尔在一篇博客文章中声称，其Xeon平台在机器自我推论任务（例如机器学习翻译）方面要胜过英伟达的Volta 100。并且英特尔最近公布了一项诺华制药（Novartis）的案例研究，其研究结果表明，Xeon在早期药物发现发面的图像分析模型的处理速度要比之前改进了20多倍。
有一件事很明了：英特尔正在为其人工智能芯片业务的增长做准备。今年八月，该公司宣布了其在过去20年里已经售卖出了2200多万台Xeon处理器，创造了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年获得200亿美元的市场份额来大举缩小与预期的差距。
当然英特尔是有能力做到这一点的。这家芯片巨头公司之前收购了Altera公司，使得现场可编码门阵列（FPGA，一种集成的、可重构的电路）加入了其产品阵容。另外最近的其它几场收购——也就是Movidius和Nervana——也增强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，据报道它的人工智能训练性能是竞争性显示卡的10倍。
此外，英特尔表示，其即将推出的14纳米级的Cascade Lake架构处理器将会比之前的Silver Lake平台在图像识别方面的性能要好上11倍，而且该处理器还将支持一种新的人工智能聚焦指令集，称为DL Boost。
英特尔执行副总裁Navin Sheno在本月举行的以数据为中心的创新峰会上表示：“50年来，这是对公司来说最大的一次机遇。我们如今在市场中占据了20％的份额，我们的主要战略就是要推动数据中心技术的新时代的到来。”
