知識星球當人工智慧走到科技和人文的十字路口，它會迸發出怎樣的能量？你會發現，以往沒有任何一個時期，會比現在的人工智慧距離我們更近，因為它正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實存在的難題。
現在，有一個棘手的問題擺在中國文物保護基金會面前：如何修繕一段年代久遠，已經是殘垣斷壁的箭扣長城？
如果是按照傳統的方法，無論是勘測、測量、後期的處理，只能憑藉人力用尺子、全站儀完成，耗時耗力，尤其是箭扣長城大多位於險峰斷崖之上，周邊草木茂密，人員想要到達施工現場可謂險阻重重。另外，傳統的手工測量無法反映長城的全貌和細節，不利於保護單位做更精確的維修方案。
如今，“人工智慧助力修繕箭扣長城”的專案已經在英特爾中國研究院、英特爾資料中心事業部，以及武漢大學測繪遙感國家重點實驗室的合作下開展。 新的方法可以數字化還原長城修繕前後的狀態，有利於修繕保護以及進一步研究。有了英特爾的人工智慧技術的參與，箭扣長城以及更多長城的保護工作將跨越到新的高度。
如何用英特爾AI助力長城修繕，主要分三個步驟來進行：
01 採集高精度影象
在箭扣長城保護專案中，使用英特爾最新款獵鷹8+無人機，對城牆進行長城整體和區域性的航拍和精確成像。
02 3D建模和損毀部位的人工智慧識別
藉助最新的英特爾至強伺服器，快速分析處理高解析度影像資料，產生完整的高精度長城影像3D模型，利用人工智慧演演算法在3D模型上識別出需要被修繕的部分，並提供裂縫和塌方等破損的測量資料用於指導物理修繕。
03 3D模型的人工智慧數字化修複
在3D模型損毀識別基礎上，利用最新的3D模型對抗生成網路，以及回歸摺積網路，對城牆缺損部位進行數字化修複，並據此對實際的長城修繕和維護提供指導和參考資料。
這將是一個全新的探索，先進的無人機航拍和人工智慧技術參與文物建築的修繕和保護，英特爾的計算技術深度參與其中。資料顯示，僅僅700米的長城城牆，獵鷹8+無人機採集了上萬張高解析度影象，原始資料超過200GB，整個處理過程會頻繁訪問這些資料，還會產生超過100GB的中間和模擬資料，即便是高效能的計算，處理如此龐大的資料量也極其複雜。
解決方案還涉及多種AI演演算法，包括視覺特徵抽取與索引，相機引數恢復，光束平差（bundle adjustment），稠密匹配，幾何模型網格生成，深度神經網路2D及3D模型訓練，紋理合成等。
英特爾的方案是，基於Xeon至強可擴充套件處理器，英特爾固態盤，同時結合OpenMP/MPI並行最佳化技術，採用針對英特爾CPU最佳化的英特爾®深度神經網路數學核心函式庫（MKL-DNN），以及面向英特爾架構最佳化的深度學習框架Tensorflow等工具，高效地實現長城3D建模和數字化修複，並達到釐米級精度的效果。
整個長城3D建模和數字化修複過程中，需要進行大規模的方程迭代計算，其中一些基於大規模稀疏矩陣的方程求解會存在收斂穩定性問題。這個時候，大規模矩陣計算庫MKL的作用就凸現了，它不僅能夠提升計算效率，還能夠大大提高複雜計算的穩定性。
如今，英特爾開發的MKL-DNN庫已經廣泛應用在Tensorflow，Caffe等流行的深度學習框架中。可以說，針對深度學習領域不同演演算法實現的解決方案中，英特爾至強架構是能夠全面高效、低成本支援這麼多種演演算法的理想選擇，並可以明顯提高人工智慧修繕長城的效率和速度。
英特爾至強伺服器，為人工智慧的開發者提供了全套的開發工具鏈，允許開發者根據深度學習的資料複雜度對記憶體的需求按需配置。在此基礎上，英特爾（中國）研究院和武漢大學將開發出長城缺損/裂縫識別與定位，數字化修複的深度學習演演算法，包括：
1. 長城缺損/裂縫識別與定位
針對損毀及裂縫型別，研究人員在正常的和損毀的長城3D模型上進行樣本採集和標定，獲取足夠多的樣本資料，用於訓練深度學習網路，該網路採用回歸和摺積相結合的架構，針對3D模型的不同視角的2D檢視和剖面圖，進行大量資料樣本的訓練分析，形成對典型損毀樣式的識別能力。
2. 長城數字化模型虛擬修複
當一段長城的損毀部位識別出來之後，AI就會進行數字化的虛擬修複，在損毀的模型上生成3D的修複效果和磚牆紋理，並獲得物理修繕所需的工程量的資料，作為對物理修繕的參考建議。
在數字化修複中，大運算量的2D/3D模型生成技術將得到應用。無論是2D還是3D模型的生成網路訓練，其資料輸入量和運算量都是驚人的，只有英特爾至強伺服器能夠提供完整的支援。同時，英特爾AI的數字化修複會遵循“修舊如舊”的文物修繕原則，為長城修繕工程提供詳細的位置，效果和所需工程量的估計，作為實際工程有效的參考和對照。
總而言之，英特爾在幫助修繕長城的過程中，提供的是一個從前端資料採集，到後端深度網路訓練與方案生成，整合了測量工具，人工智慧演演算法，高效能運算平臺，形成了一個完整的人工智慧文物修繕與保護解決方案。
事實上，不僅僅是修繕長城，其他的人工智慧應用場景，英特爾的AI解決方案，也是一個很好的選擇。因為無論你是一名資料科學家，還是IT架構師，都可以在你熟悉的CPU平臺上，簡單高效的按需開發，讓AI的開發和應用更簡單，更實用。
也恰恰是這種高效能的通用AI計算平臺，以及它實際應用於工程和產品的能力，將會幫助更多的AI解決方案提供商，在各個AI應用的領域大膽突破，展開一個AI應用的大時代。
人工智慧，從至強開始。文物建築的修繕與保護就是這樣一個生動的例子，也僅僅是一個開端。
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