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旅行，是為了一個最單純的夢想！
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才發現出走需要勇氣。
旅行的力量，讓我們看見世界的高度，
也看見我們自己的高度！
不要害怕，但請一路小心。－－獻給今後要出發旅行的所有人……
26歲，旅費1900美元，從印度德里到英國倫敦，沒有旅行計畫也沒有時間表，總距離超過兩萬公里的世界大壯遊……《深夜特急》系列記述作家澤木耕太郎隻身一人展開的孤獨浪遊，他以最澄澈的雙眼、最明晰的思緒、最柔軟的心與這個世界碰撞，完成一段既震撼、又充滿驚奇的身心靈壯旅。當年在日本出版後旋即成為暢銷書，並且括起一陣空前的自助旅行熱潮！《深夜特急》風靡日本20餘年，是背包客心目中永遠的自助旅行聖經，觸發了無數年輕人對於旅行的渴望和憧憬，並且有了出走的勇氣。
沉寂多年後，深夜特急列車即將再度啟動！做為系列完結的末班車《旅行的力量》，將搭載所有旅人一同駛抵終點。旅行是什麼？為什麼人會想要去旅行？旅行需要怎樣的力量？這些力量從何而來？這本散文集堪稱澤木耕太郎旅行哲學的集大成之作，誠實面對關於旅行的各種發問，除了引領你一窺那段浪遊背後不為人知的祕辛及小插曲，探訪旅行的原點，揭開你所未知的《深夜特急》，更帶領你重新觀照旅行的本質與意義，重返旅人的初心，重燃對於旅行的悸動、對於世界的感動。
喜歡《深夜特急》的你千萬不能錯過；不認識《深夜特急》的你，一定能從這本書開始發現更多關於旅行和人生的想像可能……
「旅行是一種個體。自有其性格、風格、個性和獨特性。旅行是人，絕無雷同。」－－美國作家 約翰．史坦貝克
作者簡介
澤木耕太郎Kotaro SAWAKI
一九四七（昭和二十二年）年生於東京，橫濱國立大學畢業。最早的出發點為報導文學，以鮮明強烈的感性及嶄新的文體獲得注目。發表過《年輕實力者們》、《不敗的人們》後，於一九七九年以《恐怖行動的決算》獲得大宅壯一非小說獎；於一九八二年以《一瞬之夏》獲得新田次郎文學獎。一九八六年開始出版《深夜特急》系列，此後獲得第二屆JTB紀行文學大賞，日本冒險小說特別獎。本系列出版後，隨即在當時的日本自助背包客之間括起一陣旋風，甚至被喻為是旅行聖經，同時也激發了相當多年輕人的對於旅行的熱情，紛紛仿效他的精神，依循相同的旅遊路線踏上旅程、探索世界。在出版十年後熱潮依舊不減，一九九六年由電視台改編為日劇，由實力派演員大澤隆夫與松(山島)菜菜子主演。日本專業旅遊雜誌《SWITCH》於二○○三年十二月做了「澤木耕太郎特輯」，在厚達二百多頁的個人專刊中，引介了澤木的創作與旅遊路線；《Coyote》於二○○五年五月亦專文推薦澤木耕太郎的旅行風格。文藝春秋八十周年時並推出澤木耕太郎自選集九卷。他不斷嘗試尋求非小說創作的新的可能性，一九九五年以檀一雄遺孀第一人稱的形式發表《檀》。二○○○年出版長篇小說處女作《血滋味》。二○○二年到二○○四年之間，推出了過去非小說的集大成《澤木耕太郎非小說創作集》。二○○五年發表的《凍》，描寫出登山時的極限狀態，被譽為超越小說與非小說藩籬，引起極大的話題。
作家得獎記錄
．1979年『恐怖暴行的決算』贏得第十屆大宅壯一非小說類文學獎
．1982年『一瞬的夏季』獲得第一屆新田次郎文學獎
．1985年『波本大街』贏得第一屆講談社散文獎
．1993年『深夜特急 第三班』贏得第２屆JTB紀行文學獎
．2003年因過去的作家活動贏得第五十一屆菊池寬獎
．2006年《凍》一書獲得第二十八屆講談社紀實文學獎
相關著作
《凍－挑戰人生極限的生命紀錄》
譯者簡介
張秋明
淡江大學日文系畢業。譯有：《京都思路》、《父親的道歉信》、《雛菊的人生》、《家守綺譚》、《在森崎書店的日子》等書。
作者： 澤木耕太郎
新功能介紹- 原文作者：Kotaro SAWAKI
- 譯者：張秋明
- 出版社：馬可孛羅
新功能介紹 - 出版日期：2012/04/06
- 語言：繁體中文
其他新聞
記者洪聖壹／台北報導
在 2016 年，DeepMind 開發的 Alpha Go 大戰南韓棋士李世乭一役之後，「AI First」已經成為全球科技產業發展的口號，到了 2017 年，AI 開發與應用已經成為各家廠商積極參與的領域。intel延續 2016 年 12 月在中國北京舉辦的 AI Day，稍早在日本東京的「AI Day」當中，大談機器學習與人工智慧發展策略，同時發展 Intel Nervana 平台，並宣布將於 4 月 6 日在日本啟用資料中心，實現 AI 發展。
＊AI 硬體運算解決方案：
Intel 認為人工智慧才剛起步，對現在的企業帶來許多挑戰，Intel 除了協助業者打造聊天機器人（Chatbot）與自動駕駛汽車等發展之外，下一步，intel 預測 2020 年 AI 在資料中心的運算需求將比現在還要高 12 倍，這包括旗下 Intel Xeon處理器、Intel Xeon Phi處理器、Intel Arria 10 FPGA、Intel Nervana技術、以及其他相關產品的需求。
為此，Intel 針對人工智慧所推出的運算解決方案，包括代號 Skylake 的新一代 Intel Xeon 處理器，現已向選定雲端服務供應商出貨；包括能帶來比現有 Xeon Phi 處理器高 4 倍效能、代號 Knights Mill 的新一代 Intel Xeon Phi 處理器，預計於 2017 年上市；還有另外一款新產品，則是代號 Crest Family 的新系列硬體產品，包括代號 Lake Crest 的首款矽晶片，將在 2017 上半年測試，並預計在今年開始向主要客戶供貨。但是另外一款代號 Knights Crest，整合同級產品最佳的 Intel Xeon 處理器與 Nervana 技術，不過還未有上市規劃。
＊發展AI，GPU 並非王道？
相較於 NVIDIA 的 AI 解決方案，Intel 認為 NVIDIA 帶來更好的處理效能、intel 則是帶來更好的機器學習運算效率，在雲端伺服當中，提供更高的運算精度，需求的能量卻又相對地降低。
這是因為深度學習的基礎根植於線性代數之上，Intel 以實際行動證明一旦軟體框架經過最佳化之後，這些作業負載在Intel 處理器上運行的速度就會大幅提升，實際上採用 Intel Xeon Phi 處理器與 NVIDIA GPU 在深度學習的對戰上，效能就相差超過 400 倍。
Intel 更進一步強調，通用型圖形處理器(General-purpose computing on graphics procession units，GPGPU)只是剛好趕上空窗期被用來執行深度學習運算。然而，GPGPU的架構在處理 AI 方面並沒有獨特的優勢，隨著人工智慧持續演進，包括深度學習與機器學習未來都需要高擴充性的架構。而目前在資料中心市場，所有用來執行機器學習處理作業的伺服器中超過 97% 都是內含 Intel 處理器。
Intel 表示，「深度學習」是機器學習領域的一個分支，雖然目前的規模還小，但成長速度極快。初期深度學習的探索研究，尤其是複雜的類神經網路訓練方面，確實有用到繪圖處理器，但僅佔一小部分的作業負載。反觀 Intel 不僅針對深度學習擬定領先業界的解決方案藍圖，還提供從終端至雲端(edge-to-cloud)的AI解決方案，滿足更廣泛客群的需求。
Intel 指出，全新系統架構除了能支援更大的模型，還提供連貫一致的架構，能從終端一路涵蓋到資料中心。這種更全面的產品線加上全方位的產業體系，才能發揮強大的策略優勢。
＊Nervana 平台成為發展 AI 新寵兒：
為了擴展在AI的產品陣容， Intel 在幾個月前併購 Nervana systems 發展 AI 技術平台 Nervana，團隊成員包含機器學習、奈米科學、電腦工程等領域的專家，成員來自世界級機構、研究實驗室、以及業界，他們採用業界標準硬體與軟體，藉以讓更多開發者與資料科學家著手研發更好的AI解決方案，內含的硬體與軟體元素都針對影像辨識、自然語言處理、以及更多相關作業負載進行最佳化。
此外，針對近期成立的 Intel Nervana Academy，這項計畫包含讓各界人士運用整套最佳化工具、框架、技術文件、課程、培訓等資源，以及和各界專家進行交流。最後透過參考解決方案提高智慧機器的普及性，並和包括Google Cloud Platform (GCP)與Coursera在內的夥伴進行合作。
Intel 更進一步以智慧監控為例，說明在現有深度學習的方式，主要分為兩個處理階段，第一個階段主要都是在資料中心 24 小時不間斷運作，包括使用行為分析、建立深度類神經網路配對模組，接著在第二階段為攝影機、感應器提供新的輸入資訊、訓練類神經網路模組、最後才進行影像辨識。
在導入 Nervana 之後，像亞馬遜倉庫的機器手臂一樣，可以聰明選擇正確的商品，而汽車偵測到危機，整個系統會停止，而不是不知道該怎麼辦，現在也被廣泛應用在智慧監控領域上，經過實測，導入深度學習模組，死版的攝影機也因此有了影像辨識功能，而且可以辨識 97% 的人類，包括這樣的智慧監控解決方案在內，Nervana 目前已經被應用在金融、醫療、汽車、工業、飛航、電腦等領域，使用的工具包括 Nervana 深度學習平台、Nervana雲端解決方案與深度學習開放架構開發庫 Nervana Graph。
Intel 指出，Nervana 的技術與矽元件方面的專業除了帶動 Intel AI 產品線的演進，還將提升深度學習的效能以及改善 Intel 現有產品陣容的總擁有成本。Intel 相信結合內部的開發資源，包括開發 Intel Xeon 與Intel Xeon Phi 處理器的經驗，加上 Nervana Systems 團隊，將大幅加快AI的發展進程，迎向下一波運算浪潮。
不過記者進一步詢問關於 「Crest Family」以及 Intel 針對伺服器管理上的後續發展，intel 的回答不意外的是：「不會對即將推出的產品揭露更多細節」。
＊與 PFN 結盟，增進深度學習效能：
除此之外，Intel 宣布與日商 Preferred Networks 結盟，加速深度學習效能，預期將採用英特爾高度最佳化的開放原始碼程式庫 Intel Math Kernel Library (MKL) 以及 Intel Math Kernel Library Deep Neural Network (MKL-DNN) 作為基礎建構元素，共同開發 Chainer，採用開放原始碼的深度學習框架，其目標為運用內含英特爾處理器廣泛的基礎架構以加速立即可用的深度學習效能。藉由這項合作案，PFN 將持續最佳化 Chainer 在英特爾架構上的運算效能，包括通用型運算、加速器、函式庫等方面的處理作業。
＊併購 Saffron 延伸物聯網佈局：
除了Nervana systems，Intel 去年併購 AI 系統廠商 Saffron，主要方向是希望在物聯網裝置上能執行智慧分析任務，協助發展尖端的協作分工。SaffICO募資策略發想ron 的平台採用記憶式推理技巧，針對異質資料進行透明化分析。這種技術尤其適合用在小型裝置，受人類記憶啟發的推理式學習，涉及到分辨人、地、物之間的關聯，從中找出情境的定義並預測接下來發生的事。
Saffron的自然智能平台(Natural Intelligence Platform)不僅會持續學習，發掘更深層的見解，做出反應背後的理由也完全透明公開，朝向更趨近真人智慧的目標邁進。推理系統能結合多個資料來源，包括結構化與非結構化的巨量資料以及資料稀少的情境，另外也能接收電腦視覺與機器學習的輸出資料。這種模式特別適合小型裝置，使得物聯網裝置能在本機內執行分析作業，協助推動尖端協作AI的發展。Saffron的技術已廣泛運用在各個產業，用來解決產品品質問題；找出製造與研發中產品的缺陷；協助金融服務與零售業向顧客推薦產品/服務/應對接待；協助運動與醫療業改進健康並提供健身建議；以及協助各行業辨識與防制身分偽冒與犯罪。
＊為 AI 成立跨區塊鏈技術代碼撰寫部門事業體與人工智慧研究實驗室：
Intel 指出，目前 AI 發展的前三大用戶包括健康照護、金融與來自 Amazon、Google、微軟等合作夥伴，不過在跟這些公司合作的過程中，一件簡單的事情，可能會變得很困難，因此從中可能需要發展出所有解決方案，隨著業務增長，Intel 宣布創立人工智慧產品事業群(Artificial Intelligence Products Group，AIPG)，由英特爾人工智慧產品事業群副總裁暨總經理Naveen Rao領軍，並向執行長科再奇(Brizan Kryzanich)彙報業務。此新事業群將統籌全公司的各項資源，包括工程、實驗室、軟體等，來打造英特爾領先業界的AI產品線- Intel Nervana平台- 為 Intel 客戶提供針對自身需求進行最佳化的全方位的硬體與軟體 AI 方案。
另外，專責開拓運算疆界的應用人工智慧研究實驗室，則由人工智慧產品事業群技術長 Amir Khosrowshahi 掌管，希望嘗試以往未曾涉獵的新架構與演算法，探索未來新世代的人工智慧。這將涉及各種類型的解決方案，從資料中心到終端裝置(edge devices)，以及從訓練到推論 -目標都是要讓英特爾與其客戶加快創新的腳步。
不僅如此，為讓 AI 對全球做出最大的正面影響，intel 發展全球伺服器，可以依據更大的數據資料庫和政府、企業、社會一起合作、規劃有益人類的用途。
舉例來說，intel 開放自動駕駛平台和 BMW 以及 Mobileye 合作，避免可能發生的車禍，或是建立 Broad Institute 癌症研究中心，推動開放資料交換與知識分享(像是協作式癌症雲，Collaborative Cancer Cloud)，包括疾病治療、研究、新藥研發、減少回診率、遺傳因子研究等各面向的發展。
此外，Intel 還計畫透過各個非官方組織(NGO)在AI管制與政策方面合作，同時成立 Intel 人工智慧顧問委員會(Intel AI board of advisors)，發展 AI 的同時，也防範 AI 被惡意使用，建立道德與隱私方面的規範，以及確認社會應如何面對這波轉變以做出最好的準備。Intel 還建立了 AI 合作發展社群，希望透過 intel.com/ai 官網集思廣益與執行相關計畫，其他還有像是 Hack Harassment網路騷擾防制計畫以及美國失蹤與受虐兒童援助中心等。影響範圍涵蓋 Intel 的夥伴產業體系、整個產業、以及全球社會。
記者吳孟庭／綜合報導
南韓女團Red Velvet人氣越來越旺，其中成員瑟琪因為能歌善舞受到歡迎，最近網路瘋傳她高中時期的影像，原來也曾經當過牙套妹，跟同學一起戴大便頭套更是沒有美女包袱，網友驚呼她跟現在差別不大，一樣漂亮可愛。
▲Red Velvet瑟琪高中也曾是牙套妹。（圖／翻攝自網路）
瑟琪參加高中校慶的「大便裝」近日成為話題，與同學穿著寫下「我便便好粗」的搞笑班服，頭戴大便頭套，一點也不怕扮醜。拍攝者要她跟鏡頭打招呼，說完「你好」後大笑，露出了一整排牙套，網友意外：「原來瑟琪也當過牙套妹！」最後大鬧拍攝者說：「你是我專屬蟑螂」後跑走，因為蟑螂總是圍著大便，笑稱對方是她的跟屁蟲！
▲瑟琪進入SM當了7年練習生。（圖／翻攝自SM NOW）
瑟琪2007年就徵選進入SM娛樂當練習生，直到2014年才以Red Velvet女團出道，從國小年紀開始，練習時間長達7年，推論當時她參加高中校慶的影像，已經是SM儲備藝人「SM Rookies」的成員。網友表示她天生麗質，直呼「根本一樣」。
▲瑟琪曾是SM Rookies成員準備出道。（圖／翻攝自韓網naver）
▼瑟琪高中參加校慶的影片成為話題。（影片來源：YouTubeGO ZOO，如遭刪除請見諒。）
記者黃子瑋／台北報導
名嘴Paul（朱柏仰）與老婆咪咪結婚2年，育有1女，一家三口十分幸福。他2日在節目中自爆最近借了600萬元給前女友，讓一起上節目的老婆當場傻眼，錄完影後當場生氣走人。
▲Paul借前女友600萬，老婆氣炸。（圖／取自生活玩家Paul粉絲團）
Paul今與咪咪一起上《麻辣天后傳》透露一個沒跟另一半說的秘密，豈料老婆聽了以後立刻變臉。他1個月前錄影時遇到前女友，對方跟他說，最近事業失敗，爸爸重病，希望Paul能借她600萬救急，「當下根本來不及反應，馬上被帶到隔壁銀行匯款。」
他把房子拿去二胎抵押借前女友錢的事，沒跟老婆說，想說遲早會知道，所以選擇在節目上說，也給她看匯款單，「這種複雜的事，不想讓她接觸。」咪咪擔心他會被仙人跳，因為原本對方答應1個月內會還清，一個禮拜還150萬，但現在2個禮拜只還200萬。結果咪咪錄完影後，說要做指甲，馬上就離開，根本不理Paul。
▲咪咪怕前女友不還錢。（圖／取自生活玩家Paul粉絲團）
記者吳孟庭／綜合報導
南韓女團Red Velvet人氣越來越旺，其中成員瑟琪因為能歌善舞受到歡迎，最近網路瘋傳她高中時期的影像，原來也曾經當過牙套妹，跟同學一起戴大便頭套更是沒有美女包袱，網友驚呼她跟現在差別不大，一樣漂亮可愛。
▲Red Velvet瑟琪高中也曾是牙套妹。（圖／翻攝自網路）
瑟琪參加高中校慶的「大便裝」近日成為話題，與同學穿著寫下「我便便好粗」的搞笑班服，頭戴大便頭套，一點也不怕扮醜。拍攝者要她跟鏡頭打招呼，說完「你好」後大笑，露出了一整排牙套，網友意外：「原來瑟琪也當過牙套妹！」最後大鬧拍攝者說：「你是我專屬蟑螂」後跑走，因為蟑螂總是圍著大便，笑稱對方是她的跟屁蟲！
▲瑟琪進入SM當了7年練習生。（圖／翻攝自SM NOW）
瑟琪2007年就徵選進入SM娛樂當練習生，直到2014年才以Red Velvet女團出道，從國小年紀開始，練習時間長達7年，推論當時她參加高中校慶的影像，已經是SM儲備藝人「SM Rookies」的成員。網友表示她天生麗質，直呼「根本一樣」。
▲瑟琪曾是SM Rookies成員準備出道。（圖／翻攝自韓網naver）
▼瑟琪高中參加校慶的影片成為話題。（影片來源：YouTubeGO ZOO，如遭刪除請見諒。）
記者洪聖壹／台北報導
在 2016 年，DeepMind 開發的 Alpha Go 大戰南韓棋士李世乭一役之後，「AI First」已經成為全球科技產業發展的口號，到了 2017 年，AI 開發與應用已經成為各家廠商積極參與的領域。intel延續 2016 年 12 月在中國北京舉辦的 AI Day，稍早在日本東京的「AI Day」當中，大談機器學習與人工智慧發展策略，同時發展 Intel Nervana 平台，並宣布將於 4 月 6 日在日本啟用資料中心，實現 AI 發展。
＊AI 硬體運算解決方案：
Intel 認為人工智慧才剛起步，對現在的企業帶來許多挑戰，Intel 除了協助業者打造聊天機器人（Chatbot）與自動駕駛汽車等發展之外，下一步，intel 預測 2020 年 AI 在資料中心的運算需求將比現在還要高 12 倍，這包括旗下 Intel Xeon處理器、Intel Xeon Phi處理器、Intel Arria 10 FPGA、Intel Nervana技術、以及其他相關產品的需求。
為此，Intel 針對人工智慧所推出的運算解決方案，包括代號 Skylake 的新一代 Intel Xeon 處理器，現已向選定雲端服務供應商出貨；包括能帶來比現有 Xeon Phi 處理器高 4 倍效能、代號 Knights Mill 的新一代 Intel Xeon Phi 處理器，預計於 2017 年上市；還有另外一款新產品，則是代號 Crest Family 的新系列硬體產品，包括代號 Lake Crest 的首款矽晶片，將在 2017 上半年測試，並預計在今年開始向主要客戶供貨。但是另外一款代號 Knights Crest，整合同級產品最佳的 Intel Xeon 處理器與 Nervana 技術，不過還未有上市規劃。
＊發展AI，GPU 並非王道？
相較於 NVIDIA 的 AI 解決方案，Intel 認為 NVIDIA 帶來更好的處理效能、intel 則是帶來更好的機器學習運算效率，在雲端伺服當中，提供更高的運算精度，需求的能量卻又相對地降低。
這是因為深度學習的基礎根植於線性代數之上，Intel 以實際行動證明一旦軟體框架經過最佳化之後，這些作業負載在Intel 處理器上運行的速度就會大幅提升，實際上採用 Intel Xeon Phi 處理器與 NVIDIA GPU 在深度學習的對戰上，效能就相差超過 400 倍。
Intel 更進一步強調，通用型圖形處理器(General-purpose computing on graphics procession units，GPGPU)只是剛好趕上空窗期被用來執行深度學習運算。然而，GPGPU的架構在處理 AI 方面並沒有獨特的優勢，隨著人工智慧持續演進，包括深度學習與機器學習未來都需要高擴充性的架構。而目前在資料中心市場，所有用來執行機器學習處理作業的伺服器中超過 97% 都是內含 Intel 處理器。
Intel 表示，「深度學習」是機器學習領域的一個分支，雖然目前的規模還小，但成長速度極快。初期深度學習的探索研究，尤其是複雜的類神經網路訓練方面，確實有用到繪圖處理器，但僅佔一小部分的作業負載。反觀 Intel 不僅針對深度學習擬定領先業界的解決方案藍圖，還提供從終端至雲端(edge-to-cloud)的AI解決方案，滿足更廣泛客群的需求。
Intel 指出，全新系統架構除了能支援更大的模型，還提供連貫一致的架構，能從終端一路涵蓋到資料中心。這種更全面的產品線加上全方位的產業體系，才能發揮強大的策略優勢。
＊Nervana 平台成為發展 AI 新寵兒：
為了擴展在AI的產品陣容， Intel 在幾個月前併購 Nervana systems 發展 AI 技術平台 Nervana，團隊成員包含機器學習、奈米科學、電腦工程等領域的專家，成員來自世界級機構、研究實驗室、以及業界，他們採用業界標準硬體與軟體，藉以讓更多開發者與資料科學家著手研發更好的AI解決方案，內含的硬體與軟體元素都針對影像辨識、自然語言處理、以及更多相關作業負載進行最佳化。
此外，針對近期成立的 Intel Nervana Academy，這項計畫包含讓各界人士運用整套最佳化工具、框架、技術文件、課程、培訓等資源，以及和各界專家進行交流。最後透過參考解決方案提高智慧機器的普及性，並和包括Google Cloud Platform (GCP)與Coursera在內的夥伴進行合作。
Intel 更進一步以智慧監控為例，說明在現有深度學習的方式，主要分為兩個處理階段，第一個階段主要都是在資料中心 24 小時不間斷運作，包括使用行為分析、建立深度類神經網路配對模組，接著在第二階段為攝影機、感應器提供新的輸入資訊、訓練類神經網路模組、最後才進行影像辨識。
在導入 Nervana 之後，像亞馬遜倉庫的機器手臂一樣，可以聰明選擇正確的商品，而汽車偵測到危機，整個系統會停止，而不是不知道該怎麼辦，現在也被廣泛應用在智慧監控領域上，經過實測，導入深度學習模組，死版的攝影機也因此有了影像辨識功能，而且可以辨識 97% 的人類，包括這樣的智慧監控解決方案在內，Nervana 目前已經被應用在金融、醫療、汽車、工業、飛航、電腦等領域，使用的工具包括 Nervana 深度學習平台、Nervana雲端解決方案與深度學習開放架構開發庫 Nervana Graph。
Intel 指出，Nervana 的技術與矽元件方面的專業除了帶動 Intel AI 產品線的演進，還將提升深度學習的效能以及改善 Intel 現有產品陣容的總擁有成本。Intel 相信結合內部的開發資源，包括開發 Intel Xeon 與Intel Xeon Phi 處理器的經驗，加上 Nervana Systems 團隊，將大幅加快AI的發展進程，迎向下一波運算浪潮。
不過記者進一步詢問關於 「Crest Family」以及 Intel 針對伺服器管理上的後續發展，intel 的回答不意外的是：「不會對即將推出的產品揭露更多細節」。
＊與 PFN 結盟，增進深度學習效能：
除此之外，Intel 宣布與日商 Preferred Networks 結盟，加速深度學習效能，預期將採用英特爾高度最佳化的開放原始碼程式庫 Intel Math Kernel Library (MKL) 以及 Intel Math Kernel Library Deep Neural Network (MKL-DNN) 作為基礎建構元素，共同開發 Chainer，採用開放原始碼的深度學習框架，其目標為運用內含英特爾處理器廣泛的基礎架構以加速立即可用的深度學習效能。藉由這項合作案，PFN 將持續最佳化 Chainer 在英特爾架構上的運算效能，包括通用型運算、加速器、函式庫等方面的HitBTC交易所上幣申請代辦處理作業。
＊併購 Saffron 延伸物聯網佈局：
除了Nervana systems，Intel 去年併購 AI 系統廠商 Saffron，主要方向是希望在物聯網裝置上能執行智慧分析任務，協助發展尖端的協作分工。Saffron 的平台採用記憶式推理技巧，針對異質資料進行透明化分析。這種技術尤其適合用在小型裝置，受人類記憶啟發的推理式學習，涉及到分辨人、地、物之間的關聯，從中找出情境的定義並預測接下來發生的事。
Saffron的自然智能平台(Natural Intelligence Platform)不僅會持續學習，發掘更深層的見解，做出反應背後的理由也完全透明公開，朝向更趨近真人智慧的目標邁進。推理系統能結合多個資料來源，包括結構化與非結構化的巨量資料以及資料稀少的情境，另外也能接收電腦視覺與機器學習的輸出資料。這種模式特別適合小型裝置，使得物聯網裝置能在本機內執行分析作業，協助推動尖端協作AI的發展。Saffron的技術已廣泛運用在各個產業，用來解決產品品質問題；找出製造與研發中產品的缺陷；協助金融服務與零售業向顧客推薦產品/服務/應對接待；協助運動與醫療業改進健康並提供健身建議；以及協助各行業辨識與防制身分偽冒與犯罪。
＊為 AI 成立跨部門事業體與人工智慧研究實驗室：
Intel 指出，目前 AI 發展的前三大用戶包括健康照護、金融與來自 Amazon、Google、微軟等合作夥伴，不過在跟這些公司合作的過程中，一件簡單的事情，可能會變得很困難，因此從中可能需要發展出所有解決方案，隨著業務增長，Intel 宣布創立人工智慧產品事業群(Artificial Intelligence Products Group，AIPG)，由英特爾人工智慧產品事業群副總裁暨總經理Naveen Rao領軍，並向執行長科再奇(Brizan Kryzanich)彙報業務。此新事業群將統籌全公司的各項資源，包括工程、實驗室、軟體等，來打造英特爾領先業界的AI產品線- Intel Nervana平台- 為 Intel 客戶提供針對自身需求進行最佳化的全方位的硬體與軟體 AI 方案。
另外，專責開拓運算疆界的應用人工智慧研究實驗室，則由人工智慧產品事業群技術長 Amir Khosrowshahi 掌管，希望嘗試以往未曾涉獵的新架構與演算法，探索未來新世代的人工智慧。這將涉及各種類型的解決方案，從資料中心到終端裝置(edge devices)，以及從訓練到推論 -目標都是要讓英特爾與其客戶加快創新的腳步。
不僅如此，為讓 AI 對全球做出最大的正面影響，intel 發展全球伺服器，可以依據更大的數據資料庫和政府、企業、社會一起合作、規劃有益人類的用途。
舉例來說，intel 開放自動駕駛平台和 BMW 以及 Mobileye 合作，避免可能發生的車禍，或是建立 Broad Institute 癌症研究中心，推動開放資料交換與知識分享(像是協作式癌症雲，Collaborative Cancer Cloud)，包括疾病治療、研究、新藥研發、減少回診率、遺傳因子研究等各面向的發展。
此外，Intel 還計畫透過各個非官方組織(NGO)在AI管制與政策方面合作，同時成立 Intel 人工智慧顧問委員會(Intel AI board of advisors)，發展 AI 的同時，也防範 AI 被惡意使用，建立道德與隱私方面的規範，以及確認社會應如何面對這波轉變以做出最好的準備。Intel 還建立了 AI 合作發展社群，希望透過 intel.com/ai 官網集思廣益與執行相關計畫，其他還有像是 Hack Harassment網路騷擾防制計畫以及美國失蹤與受虐兒童援助中心等。影響範圍涵蓋 Intel 的夥伴產業體系、整個產業、以及全球社會。
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