英特爾研究院院長Rich Uhlig：將研究重點聚焦在后疫情時代需求

我們正處在人類歷史的一個重大轉折點——全球疫情重塑了我們的工作、聯系和互動方式。毫不夸張地說，無論對經濟、社區，還是對我們未來數年要如何進行技術創新與投資，這一時刻將產生長遠而廣泛的影響。為此，英特爾研究院的700余位研究人員正通過跨多個學科領域的專業知識加強研究，這樣的時刻也讓我們進一步聚焦亟需創新的領域，進行有原則的創新。

英特爾近期發布了 2030年全球影響力目標 ，凸顯了人們迫切需要通過技術和數字就緒計劃擴大發展機會。在科技研究的幫助下，我們擁有前所未有的機會，可以在全球范圍內實現社會層面的變革。

英特爾高級院士、英特爾研究院院長、Rich Uhlig

盡管在疫情期間，科技有效地維系了人與人之間的相互聯系，但我們獲得的體驗遠非完美，也暴露出許多不足之處，甚至出現了新挑戰。根據世界經濟論壇數據，疫情導致全球超過10億學生的教育受到影響。美國公民自由聯盟（ACLU）等機構也對接觸者追蹤等疫情防控措施表示了擔憂，例如這些措施有可能會導致潛在的數據濫用、過度采集和隱私侵犯等風險。

英特爾研究院一直致力于解決數據移動、計算及安全性上的瓶頸和挑戰，包括神經擬態計算、概率計算、預期計算、量子計算，以及內存、邊緣計算、5G等不同領域。我們同時也注意到這次疫情暴露出的技術鴻溝問題，對此我們已經進行了一段時間的工作，并發現了應用我們研究的新機會。一些值得注意的方面：

改善虛擬工作體驗： 我們正在研究創新的沉浸式臨場感技術，用于支持仿真交互，應對許多人因長時間虛擬工作而出現的“虛擬疲勞”綜合癥。這些技術在現有直播解決方案中集成了多攝像頭流，并整合實現仿真交互，可用于視頻通話及在線直播內容。我們經過人類學研究發現，人們使用注視、手勢、姿勢、體態、話語、行動及其它提示來實現對某一領域和所指之物的共同關注，從而建立起有效的互動。我們正在探索如何通過陣列攝像頭技術、計算聲學和多模型信號語義理解實現沉浸式互動，從而減少全虛擬環境中的摩擦和認知負荷。

重新思考遠程學習： 由于疫情，許多線下教學被迫轉移到線上，教育者面臨著評估和保持學生互動等一系列特殊的挑戰。針對高年級學生，我們正在研究將評估參與度的新技術植入學習平臺中，從而讓教師可以提供個性化學習體驗，特別是在遠程學習期間，解決疫情后的一大痛點。針對低年級學生（二年級及以下），我們觀察到他們缺乏對屏幕教學與互動的興趣。我們的環境計算研究聚焦于創造參與度高、沉浸式的體驗，學生可以與真實物體接觸、互動，還有投影的智能動畫角色，它能夠感知真實環境與學生的活動、話語和手勢，并相應做出響應。目前，我們正在重點進行數學學習方面的研究，該學科非常適合進行教具和實物互動。

隱私保護技術： 隨著人工智能越來越多應用于患者/人口健康數據的研究，如何在不侵犯隱私權的前提下實現不同存儲空間之間的數據共享，對研究、科學和醫學社區快速獲取洞見來說至關重要。我們近期發布了與賓夕法尼亞大學及其它29所研究院共同合作研發的聯合學習技術，用于及早診斷腦瘤。我們也進一步研究了英特爾?軟件防護擴展(Intel^? SGX)技術在一些新興應用程序的潛在用途，這些新興應用在保護隱私的前提下，通過定位和距離識別進行接觸者追蹤。

病原體監測： 當SARS-CoV-2等病原體出現，我們需要通過全基因組測序等技術建立病毒樣本，與已知的微生物進行對比，從而識別病原體的性質，并追蹤其變異情況。通過在全球范圍內監測這些變化，科學家可以追蹤病原體的傳播途徑，并更好地了解其風險狀況。然而，病原體數據庫幾乎是以指數級速度增長，樣本配對也要進行數百萬次對比，這使得我們難以實現強有力的早期識別與監控。我們正在研究如何利用英特爾^?傲騰?技術加速DNA/RNA的相似性檢索，將一種全新的生物學算法與能更高效地從這些大型數據庫檢索信息的硬件進行整合。我們將在數百萬份基因樣本中更快速地獲得更精確的比對結果，從而更好地應對此次COVID-19疫情以及未來可能發生的疾病大流行。

作為研究人員，在大規模社會變革時期，我們更清楚地看到科技創新推動變革的可能性。它進一步堅定了我們的核心使命：尋求突破、解決未來最重大的數據挑戰，拓展研究結果的應用，以實現最廣泛的社會影響。