4年投入近200億美元!9起投資6次并購,英特爾強(qiáng)勢挺進(jìn)醫(yī)療市場
不久前,這樣一則新聞吸引了我們的注意——2019年8月5日,英特爾旗下的投資機(jī)構(gòu)英特爾投資(Intel Capital)領(lǐng)投了醫(yī)學(xué)影像公司EXO Imaging的B輪融資,融資金額為3500萬美元。
消息傳出后,當(dāng)天英特爾的股價(jià)并沒有太大的波動(dòng),但當(dāng)日成交量創(chuàng)造了最近3個(gè)月來的新高。沒過多久,8月19日,梅卡曼德機(jī)器人又宣布獲得了英特爾的投資,這家初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)在醫(yī)院藥房部署了“3D+AI+工業(yè)機(jī)器人”的智能解決方案。
在此之前。2019年4月,英特爾投資才領(lǐng)投了兩家醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)的A輪融資,分別是計(jì)算機(jī)病理學(xué)公司Reveal Biosciences和提供遠(yuǎn)程醫(yī)療數(shù)據(jù)監(jiān)測及分析軟件的Medical Information。
對這兩家企業(yè)的布局,讓一年一度向投資者匯報(bào)投資成果的英特爾投資全球峰會(huì)上第一次單獨(dú)劃分出醫(yī)療的投資目錄。更巧的是,國內(nèi)醫(yī)療AI頭部企業(yè)匯醫(yī)慧影也以英特爾戰(zhàn)略投資合作伙伴和中國醫(yī)療影像AI頭部企業(yè)的雙重身份受邀出席了19屆英特爾投資全球峰會(huì)。
這一切似乎都在向我們說明,作為IT巨頭的英特爾正在悄然開始在醫(yī)療領(lǐng)域布局。于是,動(dòng)脈網(wǎng)對英特爾過往在醫(yī)療的布局產(chǎn)生了濃厚的興趣,并翻查了過去英特爾有關(guān)醫(yī)療領(lǐng)域近20年的新聞,梳理出英特爾的醫(yī)療全景圖。
為了賣芯片!英特爾早期與醫(yī)療的結(jié)緣
作為全球最大的芯片廠商之一,英特爾是X86架構(gòu)的主要奠基者。絕大部分臺(tái)式機(jī)和筆記本處理器,還有機(jī)房里的服務(wù)器芯片都基于這一架構(gòu)。因此,不那么嚴(yán)格地說,英特爾早就和醫(yī)療結(jié)緣——雖然大部分時(shí)候它只是被動(dòng)扮演設(shè)備供應(yīng)商的角色。
有據(jù)可查的信息,英特爾試圖主動(dòng)結(jié)緣醫(yī)療行業(yè)的第一次出現(xiàn)在1998年2月24日。在英特爾官方網(wǎng)站上可以查詢到的最早的新聞稿之一中有這樣一則新聞稿:“英特爾和CommuniHealth宣布一項(xiàng)計(jì)劃,幫助患者和醫(yī)生更好地管理慢性疾病”。CommuniHealth(如今已無處考證)是當(dāng)時(shí)一家專門提供個(gè)人化在線健康信息的公司。
通過與英特爾合作提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù),糖尿病患者可以使用PC來跟蹤血糖水平、飲食和活動(dòng),并將這些信息分享給CommonHealth的專業(yè)保健人員,再由他們在線給出醫(yī)療建議?紤]到1998年1月,奔騰Ⅱ處理器才剛剛發(fā)布;當(dāng)時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)還在通過電話線撥號(hào)上網(wǎng)時(shí)代,網(wǎng)速最快也僅有可憐的52.6Kb/s(如今的光纖網(wǎng)速可達(dá)100Mb/s,而1Mb=1024Kb),這已經(jīng)是一個(gè)相當(dāng)超前的舉動(dòng)了。
時(shí)任英特爾董事長的Andrew S Grove(安迪·格魯夫,英特爾的創(chuàng)始人之一)敏銳地注意到互聯(lián)網(wǎng)對醫(yī)療信息化的加成。當(dāng)年10月,英特爾聯(lián)合美國醫(yī)學(xué)會(huì)和美國兒科學(xué)會(huì)共同舉辦了Internet Health Day。Andrew S Grove做了開場演講,預(yù)測醫(yī)療保健領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的變革。無論是英特爾本身,還是英特爾旗下的投資業(yè)務(wù)在當(dāng)時(shí)也一直試圖以互聯(lián)網(wǎng)為切入點(diǎn)聯(lián)姻醫(yī)療。
不過,很顯然,世紀(jì)交接那場著名的“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”徹底改變了這個(gè)方向。
2003年開始,WiFi技術(shù)的逐漸成熟讓英特爾再一次嘗試用技術(shù)改變醫(yī)療。時(shí)任英特爾前瞻性健康研究項(xiàng)目經(jīng)理的Eric Dishman在當(dāng)年舉辦的老齡服務(wù)未來會(huì)議(Future of Aging Services Conference)上試圖探討英特爾在醫(yī)療領(lǐng)域最具前途的領(lǐng)域,著重強(qiáng)調(diào)了家庭傳感器網(wǎng)絡(luò)對于醫(yī)療健康的加成作用。
在經(jīng)過了一段時(shí)間的摸索后,英特爾在醫(yī)療上確定了方向。美國紐約時(shí)間2005年1月17日,英特爾宣布對公司結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大刀闊斧的改組,新增數(shù)字醫(yī)療部門(Digital Health Group,后改名為Health and Life Science Group,即醫(yī)療衛(wèi)生與生命科學(xué)部),由副總裁Louis Burns主管,主要任務(wù)是探索英特爾處理器在醫(yī)療研究和個(gè)人衛(wèi)生保健中新的應(yīng)用方式。
從數(shù)字醫(yī)療部門的這一目標(biāo)中可以清晰地看出,英特爾成立該部門的初衷主要是為了擴(kuò)大自家芯片的應(yīng)用范圍。畢竟,這是英特爾的核心競爭力所在。
在這種理念的驅(qū)使下,英特爾的數(shù)字醫(yī)療部門先后結(jié)合英特爾的芯片研發(fā)了MCA平臺(tái)(Mobile Clinical Assistant),基于該平臺(tái)的Motion C5醫(yī)療平板在當(dāng)時(shí)也是相當(dāng)超前的產(chǎn)品——直到2010年,蘋果才發(fā)布我們熟知的iPad。
2008年7月10日成為了英特爾醫(yī)療事業(yè)的又一個(gè)里程碑。集成了一系列醫(yī)療管理軟件的Intel Health Guide平板通過了FDA的510(k)認(rèn)證,也是英特爾第一款通過FDA認(rèn)證的醫(yī)療設(shè)備。
Intel Health Guide平板
這期間,英特爾還通過合作參與到醫(yī)療行業(yè)中。比如,與GE醫(yī)療結(jié)盟并組建新的醫(yī)療保健合資公司Care Innovations(這家公司開發(fā)了很多醫(yī)療解決方案,比如遠(yuǎn)程病人管理和家庭自我診斷方案等),資助醫(yī)療教育及年輕天才的醫(yī)療研究項(xiàng)目等。這些都大大提升了英特爾在醫(yī)療領(lǐng)域的存在感。
2013年開始,隨著技術(shù)的發(fā)展,英特爾開始以更加廣泛的方式來參與醫(yī)療領(lǐng)域。包括遠(yuǎn)程醫(yī)療、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)IoT、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI等英特爾都有涉足。
2012年,谷歌利用16000顆英特爾多核處理器打造了名為“Google Brain”的AI,并在Youtube視頻中識(shí)別出貓,成為AI發(fā)展的標(biāo)志性事件。隨后,麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)Broad研究院利用英特爾處理器的AVX矢量指令集,將基因信息分析和監(jiān)測速度提升了3~5倍。
以此為契機(jī),英特爾發(fā)現(xiàn)了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的巨大潛力,以及自身產(chǎn)品在AI上的巨大優(yōu)勢,逐漸開始將醫(yī)療領(lǐng)域的注意力聚焦到了AI領(lǐng)域。比如,Intel就和諾華合作,利用AI來加速藥物研發(fā);和飛利浦合作加快醫(yī)療AI深度學(xué)習(xí)的速度;并和西門子合作嘗試挖掘AI實(shí)時(shí)診斷MRI的潛力。
英特爾醫(yī)療的靈魂人物——Eric Dishman
Eric Dishman是英特爾醫(yī)療布局的靈魂人物。他于1999年加入英特爾,并自2005年起擔(dān)任英特爾醫(yī)療衛(wèi)生與生命科學(xué)部的總經(jīng)理,負(fù)責(zé)英特爾醫(yī)療和生命科學(xué)相關(guān)的跨部門策略的制定、產(chǎn)品、研發(fā)以及政策立項(xiàng)。在離開英特爾的時(shí)候,他已經(jīng)是英特爾院士兼醫(yī)療衛(wèi)生與生命科學(xué)部的副總裁。他所領(lǐng)導(dǎo)的部門專注于提升英特爾在醫(yī)療信息化、基因信息與個(gè)性化醫(yī)療,消費(fèi)者健康以及協(xié)作醫(yī)療技術(shù)等領(lǐng)域的成長。
Eric Dishman的經(jīng)歷堪稱傳奇。他在十幾歲的時(shí)候被診斷出患有一種罕見的腎癌。在2012年腎移植手術(shù)成功之前,他和疾病搏斗了23年。在此之前,幾乎每隔兩年就會(huì)被醫(yī)生通知還剩1年或者1年半的壽命。直至他接受了腫瘤DNA的測序,才找到了幫助挽救其生命的治療方案。
盡管身患重病,Eric Dishman在自己的崗位上干得相當(dāng)出色。疾病使他更能理解技術(shù)對于醫(yī)療進(jìn)步的作用。在他的領(lǐng)導(dǎo)下,英特爾從無到有一步一步建立起了醫(yī)療領(lǐng)域的布局?梢哉f,沒有Eric Dishman,就沒有英特爾今天在醫(yī)療的布局。這使他也獲得了認(rèn)可,2016年4月,Eric Dishman被提名擔(dān)任美國NIH(國立衛(wèi)生研究院)精準(zhǔn)醫(yī)療項(xiàng)目PMI(Precision Medicine Initiative)負(fù)責(zé)人。在那之后,Eric Dishman現(xiàn)在主要負(fù)責(zé)由PMI演進(jìn)而來的All of Us研究項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目有100萬人參與,旨在進(jìn)一步研究精準(zhǔn)醫(yī)療。
英特爾和英偉達(dá)的醫(yī)療AI競爭日趨白熱化
既生瑜,何生亮。提到AI,就不能不提到英特爾避不開的老對手英偉達(dá)(NVIDIA)。英偉達(dá)的主打產(chǎn)品GPU原本是為3D圖形渲染而生,在PC架構(gòu)中與英特爾的主打產(chǎn)品CPU屬于相生相依的關(guān)系,兩者并不沖突。
但在AI應(yīng)用中,尤其在如今計(jì)算機(jī)視覺和語音處理占據(jù)絕對主流的醫(yī)療AI應(yīng)用中,GPU具有先天的優(yōu)勢。
2013年,英偉達(dá)與斯坦福大學(xué)合作,利用GPU打造了當(dāng)時(shí)性能最強(qiáng)的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用16臺(tái)GPU服務(wù)器就將AI性能提升到了Google Brain的6.5倍——后者使用的16000顆CPU需要多達(dá)1000臺(tái)服務(wù)器容納,GPU在AI中的優(yōu)勢由此可見一斑。
時(shí)至今日,絕大部分醫(yī)療AI企業(yè)都采用了英偉達(dá)以GPU為主要算力的方案。國內(nèi)醫(yī)療AI的頭部企業(yè),如推想(2017)、商湯(2017)和依圖(2018)都悉數(shù)在NVIDIA GTC大會(huì)上亮相。
盡管如此,GPU在AI應(yīng)用中也不是一直占有優(yōu)勢的。因?yàn)镚PU的內(nèi)存處理能力有限,CPU在某些需要超大容量內(nèi)存的(數(shù)十GB乃至上百GB)場合時(shí)要優(yōu)于GPU的表現(xiàn)。在與專為某個(gè)用途定制的ASIC,比如捆綁了AI算法的AI芯片比較時(shí),GPU也沒有優(yōu)勢。
正是因?yàn)檫@個(gè)原因,2018年還在參加英偉達(dá)GTC大會(huì)的依圖科技在2019年發(fā)布了AI芯片求索(QuestCore),專門為依圖的AI算法進(jìn)行優(yōu)化,大幅提升了特定AI場景的算力。
據(jù)稱一臺(tái)基于四核求索芯片的服務(wù)器提供的算力與內(nèi)置8張英偉達(dá)P4 GPU的服務(wù)器相當(dāng),體積僅有后者一半且功耗不到20%,充分說明了專用ASIC的巨大潛力。
英特爾也看到了這一點(diǎn),在2015年8月收購了Nervana System這家在AI專用芯片領(lǐng)域享有盛譽(yù)的企業(yè),并在2016年又收購了高性能視覺處理芯片商Movidius。
隨后,英特爾發(fā)布了自己的第一款A(yù)I芯片——Lake Crest,號(hào)稱AI性能比GPU強(qiáng)10倍;最新一代Spring Crest(Nervana NNP-L)在AI算力上據(jù)稱比第一代Lake Crest又提升了3~4倍。
與此同時(shí),英特爾還在桌面酷睿處理器采用的Ice Lake架構(gòu)基礎(chǔ)上,將內(nèi)部的核顯核心替換為AI推理加速器,并在其上添加DSP引擎的方式,研發(fā)出Spring Hill AI處理器(Nervana NNP-I)——這款芯片已在8月21日發(fā)布,可在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心無縫部署的AI處理器可以支持所有主流深度學(xué)習(xí)框架。
AI芯片雖好,但研發(fā)和生產(chǎn)都需要耗費(fèi)巨資。配合專用算法的FPGA因其較為靈活的可配置特性和特定環(huán)境不遜于GPU的性能成為了AI公司的另外一個(gè)選擇。簡單來說,在寫入軟件前FPGA具有勝于CPU的通用性,在寫入軟件后則有類似ASIC的表現(xiàn)。
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