预计到2022年，全球人工智能（AI）市场将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健行业将成为该市场的重要组成部分。人工智能有可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割模型。

飞利浦医疗公司的医疗供应和传感器部门发布了英特尔Xeon可扩展处理器及其OpenVINO计算机视觉工具包最近进行的机器学习测试结果。研究人员探索了两个应用：一个用于骨骼X射线以模拟骨骼结构随时间的变化，另一个用于肺部CT扫描以进行肺部分割（即从周围组织识别肺部边界）。

他们的骨龄预测模型的速度提高了188倍，从每秒1.42幅图像的基线结果到每秒267.1幅图像的速度。同时，肺部分割模型的速度提高了38倍，优化后每秒处理71.7幅图像，高于每秒1.9幅图像。

飞利浦HealthSuite Insights首席架构师Vijayananda J.表示：“我们的客户可以将他们现有的硬件发挥最大潜力，同时仍然希望以极高的速度实现高质量的输出分辨率。”

英特尔认为，它的处理器在计算机视觉方面具有关键优势：能够处理更大，更大内存的算法。在5月份的一篇博客文章中，英特尔声称其Xeon平台在机器学习翻译等推理任务中的表现优于Nvidia的Volta 100。最近，该公司发布了一份针对制药商诺华公司的案例研究，结果表明，至强可以使早期药物发现的图像分析模型得到改善20倍以上。

8月份，英特尔宣布在过去20年中销售了超过2.2亿台Xeon处理器，创造了1300亿美元的收入。这与人工智能市场预计在2022年价值2000亿美元相差甚远，但该公司计划积极缩小差距，计划在未来四年内获得200亿美元。

芯片制造商对Altera的收购将现场可编程门阵列（集成的可重配置电路）引入其产品阵容，，而其他最近购买的产品,即Movidius和Nervana也加强了其实时处理产品组合。值得注意的是，Nervana的神经网络处理器预计将于2019年末开始生产，据报道，它训练AI性能的性能10倍于显卡。

此外，英特尔称其即将推出的14纳米Cascade Lake架构在图像识别方面将比其上一代Silver Lake平台提高11倍，并且还将支持一种强调人工智能的DL Boost指令集。

“这是公司成立50年后最大的机会！”英特尔执行副总裁Navin Shenoy 本月在该公司的  数据中心创新峰会上表示：“我们今天拥有20％的市场，而我们的战略是推动数据中心技术的新时代。”