科技正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實存在的難題。人工智能的出現，重新定義了文物保護的方法，克服了傳統方式中的困難和挑戰，以更快、更高效的方式解決憑借人力無法解決的問題。

通過英特爾人工智能技術、深度學習技術、無人機技術等，如何實現對于箭扣長城的保護與修繕？

無人機高精度圖像采集：因為長城的跨度很大，修繕之前首先需要進行環境勘測。傳統的辦法是通過尺子測量以及目測，很難得到精準的數據。通過英特爾?獵鷹8+（Intel? Falcon? 8+）無人機，工作人員能夠近距離檢測到長城的破損情況，可以獲取高分辨率圖像，幫助文保人員清晰、全面了解長城現狀。

基于英特爾? 至強處理器的3D建模和損毀檢測：這個過程包含了多個算法和步驟。根據無人機采集的數據，采用英特爾? 至強處理器能夠快速分析處理上萬張圖片，并計算出破損的長度和寬度，規劃修繕所需材料，并提供裂縫和塌方等破損的測量數據用于指導物理修繕。有了這些數據，修繕團隊就無需再現場測量，而是可以通過AI算法得到最終需要的時間、人力、物力和成本。

基于人工智能和深度學習技術的數字化修復：在3D模型損毀識別基礎上，利用最新的3D模型對抗生成網絡，以及回歸卷積網絡，對城墻缺損部位進行數字化修復，并據此對實際的長城修繕和維護提供指導和參考數據。

這將是一個全新的探索，先進的無人機航拍和人工智能技術參與文物建筑的修繕和保護，英特爾的計算技術深度參與其中。數據顯示，僅僅700米的長城城墻，獵鷹8+無人機采集了上萬張高分辨率圖像，原始數據超過200GB，整個處理過程會頻繁訪問這些數據，還會產生超過100GB的中間和仿真數據，即便是高性能的計算，處理如此龐大的數據量也極其復雜。

解決方案還涉及多種AI算法，包括視覺特征抽取與索引，相機參數恢復，光束平差（bundle adjustment），稠密匹配，幾何模型網格生成，深度神經網絡2D及3D模型訓練，紋理合成等。

英特爾的方案是，基于Xeon至強可擴展處理器，英特爾固態盤，同時結合OpenMP/MPI并行優化技術，采用針對英特爾CPU優化的英特爾?深度神經網絡數學核心函數庫（MKL-DNN），以及面向英特爾架構優化的深度學習框架Tensorflow等工具，高效地實現長城3D建模和數字化修復，并達到厘米級精度的效果。

整個長城3D建模和數字化修復過程中，需要進行大規模的方程迭代計算，其中一些基于大規模稀疏矩陣的方程求解會存在收斂穩定性問題。這個時候，大規模矩陣計算庫MKL的作用就凸現了，它不僅能夠提升計算效率，還能夠大大提高復雜計算的穩定性。

如今，英特爾開發的MKL-DNN庫已經廣泛應用在Tensorflow，Caffe等流行的深度學習框架中。可以說，針對深度學習領域不同算法實現的解決方案中，英特爾至強架構是能夠全面高效、低成本支持這么多種算法的理想選擇，并可以明顯提高人工智能修繕長城的效率和速度。

有了更領先的技術和更精準的數據，我們創造了更快、更高效的解決問題的辦法，幫助各行各業解決那些尚未解決的問題。