宋继强表示：“面对新概念、新技术、新应用的不断涌现，英特尔中国研究院进一步明确了面向未来的创新策略——以“双轮驱动，融合创新”为核心，穿越技术周期。英特尔正通过包括无处不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接及人工智能在内的‘四大超级技术力量’，来推动技术创新与变革，以应对日益复杂的应用场景及众多行业挑战。”
作为未来重要的赋能技术之一，人工智能正在改变人类生活的方方面面，赋能各种全新的复杂场景和用例。
更快推理速度
亚比特神经网络突破DNN量化极限——英特尔中国研究院前瞻性地提出亚比特神经网络技术，从统计意义上实现<1bit DNN量化，实现显著压缩/加速比。在FPGA的实际部署中，亚比特神经网络加速器能实现更快的推理速度。
更高推理准确率
全维度动态卷积实现更高推理准确率——英特尔中国研究院率先提出了全尺度深度视觉学习技术以突破AI扩展瓶颈，部分研究成果已发表于NeurIPS、ICLR等AI顶级会议，并获批十多项专利申请。近期，英特尔中国研究院还提出了一种创新型动态卷积设计——ODConv，以实现更高推理准确率。该设计采用具有并行策略的多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力，以“即插即用”的方式替代常规卷积，能显著提升大型及轻量型主流CNN模型的识别准确率。ODConv系列模型将于今年下半年，在英特尔研究院开源项目中正式发布。
更强算法实用性
三维人体运动追踪技术（3DAT）实用性更强——英特尔基于视觉智能的无标记三维人体运动追踪技术（3DAT），利用先进的计算机视觉和人工智能算法，提供了简单易用、鲁棒、高质量的实时人体动作捕捉解决方案。在北京2022年冬奥会上，该项创新技术闪耀赛场，为奥运会观众带来全新体验，打造别样精彩。未来，英特尔的三维人体追踪技术（3DAT）将构建“体育+娱乐”、“游戏+电影”、“艺术+文创”、“元宇宙+Web 3.0”等多元场景，为虚实融合创造无限可能。
边缘计算
随着进入数据爆发时代，众多数据、技术和商业模式汇聚到边缘，边缘计算的重要性日益凸显。当下，越来越多的企业机构正面临着延迟、带宽、安全性和连接性等数据处理方面的现实挑战。
针对当下及未来边缘应用的挑战，英特尔中国研究院原创的高可靠分布式边缘计算系统，前瞻性地提供三大核心能力：
第一，有效的高通量实时分布式计算，在指定的、以毫秒为单位计量的时间内可靠完成；
第二，对核心敏感数据（图像、视频、核心业务流等）精确的控制与共享访问；
第三，高效提升边缘计算新业务的开发效率。
这些能力让边缘计算平台上的软件系统开发、迭代及部署与云计算相比更加快捷，能大幅提升业务面市速度。英特尔中国研究院还分享了在智能交通、教育及机器人等应用场景下，边缘计算的典型用例。
在智能交通方面，为更好实现“车路协同”，英特尔中国研究院实现了对来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的海量数据进行全天候、实时的数据融合分析。在100毫秒内完成复杂场景下的交通风险预判，消弭交通事故风险，进一步提升道路通行能力，开启智慧交通新时代。活动中，英特尔介绍了如何利用边缘计算技术，将真实世界的道路测试与虚拟世界的计算机仿真相结合，实现在虚拟场景下的真实道路测试（RTAS）。该技术采用“云—边—车”三层架构：在云端开发测试场景库和控制模型，在边缘生成虚拟场景并下发到被测车辆，被测车与虚拟场景在真实道路和环境上实时互动。依托该架构，环境、互动和车辆的真实动态能实时返回边缘，并形成闭环，实现虚拟世界和物理世界的有效融合。
在教育方面，英特尔中国研究院展示了“迎接未来教育，共创智能实验”的教学工具平台。该平台将边缘计算的相关技术，应用在中学生理化生实验场景中，并基于人工智能算法，借助英特尔OpenVINO工具套件，实现端到端的实时智能实验教学辅助。
在机器人方面，英特尔通过将边缘计算引入机器人系统，让其具备低功耗、小尺寸和高智能的能力。通过边缘增强的机器人系统可以支持多种形态、不同应用的机器人，具备高度的灵活性和可扩展性。
敏捷开发
如今，领域专用的SoC是提高特定领域应用性能和效率的关键，但更复杂的设计、更长的验证时间及更快的商用需求，让传统的设计和验证变得更具挑战性，而RISC-V技术提供了开放的、模块化、可定制的指令集，适合特定领域（Domain Specific Acceleration，DSA）芯片所需的灵活性和高效能，越来越多的DSA设计开始选择使用基于RISC-V的指令集。
目前，英特尔中国研究院在敏捷开发领域的研发取得多方面进展，包括将CPU功能模型，SOC功能模型广泛地应用到处理器和DSA的研发流程中，实现功能仿真，支持软件开发，验证自动化，加快了硬件和软件的设计验证；将可综合高级设计语言进一步应用到IP设计和SoC中，提高了设计效率；FPGA仿真平台也广泛的应用到英特尔的验证和软件测试中，加快验证和测试速度。
