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寻找AI的未来发展之路:自主研发适配 强调场景落地

2018-07-13 16:24来源:21世纪经济报道
文章摘要:今年初, 谷歌 CEO Sundar Pichai曾在一次访谈中表示,人工智能是目前人类正在研究的最重要的事,甚至比电力或者火的意义更为深远。 更有业界人士认为,未来所有智能终端或许都将承载一枚具备深度学习算法的芯片,这在手机终端领域已经初见端倪。嗅觉敏锐的

  今年初,谷歌CEO Sundar Pichai曾在一次访谈中表示,人工智能是目前人类正在研究的最重要的事,甚至比“电力或者火的意义更为深远”。

  更有业界人士认为,未来所有智能终端或许都将承载一枚具备深度学习算法的芯片,这在手机终端领域已经初见端倪。嗅觉敏锐的互联网巨头们早已加码,大批AI领域相关独角兽逐步崛起。

  但AI发展的本质在于三大基本要素:大数据、算法和芯片。归根结底,核心竞争力仍旧落在芯片制造上,而制造领域发展的动力,在于资金、技术和人才。

  在7月11日举行的“AI降临——寻找中国创客第四季夏季峰会”上,中国工程院院士倪光南便呼吁,中国芯片发展的短板在于制造环节,为此政府相关产业政策固然重要,但更重要的是企业作为主体也要发挥作用。很高兴看到BAT这类互联网巨头纷纷表示要投入发展中国芯片产业,随着相关意识提高,短板可以加速弥补。

  信中利资本集团创始人、董事长汪潮涌认为,终端AI芯片将是一个机遇,2018年将是AI芯片落地最密集的一年。但对AI创业公司而言,技术和算法难以成为核心壁垒,唯一的道路是成为伟大的AI产品公司。

  自主技术创新

  据中国电子学会统计, 2017年,全球人工智能核心产业规模已超过370亿美元,得益于技术持续进步和商业模式不断完善,预计2020年这一规模将超过1300亿美元,年均增速60%。

  中国的速度不遑多让。2017年,中国人工智能核心产业规模已达56亿美元左右,预计到2020年,规模将超过220亿美元,年均增速接近65%。

  从人工智能产业链细分,主要包括三个层面:基础层,包括大数据、云计算和芯片等;中间层,包括图像识别、语音识别、语义理解和机器学习等技术;应用层则是商业化落地环节。其中,基础层是核心竞争力所在。

  不过,腾讯研究院曾发布报告指出,中国在人工智能应用方面取得的主要是商业模式、应用模式和场景方面的领先,在基础层、技术层的搭建和培育方面仍存短板。

  发展到人工智能阶段,解决的是供需关系不平衡、提高行业效率、降低成本问题。核心靠的则是技术创新。因此,多家独角兽级企业便自主选择了在AI芯片领域的投入。

  地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦表示,公司团队多是做深度学习和算法出身,但在AI时代,发现摩尔定律难以解决很多问题,只能采用新架构,自己介入做芯片。

  云天励飞联合创始人、CEO陈宁也有类似观点。他指出,从现有的芯片架构来看,CPU通用,但完全不适合跑人工智能的算法,这是由其本身架构所决定;GPU虽然并行能力很强,但成本和功耗要求较高;FPGA灵活性足够,但其成本也制约了在嵌入式端大规模应用。“根据我们对场景和算法的理解,我们认为在嵌入式端的人工智能落地,必须要有专用的AI芯片。”

  中天微系统CEO戚肖宁也明确认为,投入AI芯片研发,从战略层面考虑,近期可能不会赚钱,但回头看,对整个公司将有深远影响,将形成竞争壁垒。

  然而,独角兽或巨头的发展只算个案,真正要实现产业共同发展,技术、人才固然不可或缺,资金也是重点。这也是国家近年来在集成电路领域设立基金、大规模推动其发展的根本原因,但行业人士认为,这还不够。

  倪光南就指出,芯片产业发展周期长、投入量大,希望投资界把资金放在有需要的地方,而不只是放在短期见效的项目中去。国家在相关领域已有超千亿投资,但希望不急功近利,要踏实去做。

  联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨对国家资本的投入也提出建议,他认为,芯片领域的创业风险极高,希望国家在投资过程中,允许短期的失败或者波折;同时,在相关企业扩大规模、倍数级成长时,民间资本难以承担,也需要国家二级机构的支持。

  “需要很好的芯片产业投资、培育、成长助推的土壤和氛围,才能让中国芯片创新创业扎根。”宋春雨如此表示。

  探索落地场景

  基础层的实力确定之后,产业落地同样重要。

  陈宁就表示,“AI芯片是人工智能实现无处不在、实现大规模产业化的一把钥匙,只有通过人工智能芯片的突破,才有可能真正让人工智能的技术变成产品,真正实现大规模产业化。”

  在跟人们日常生活联系最紧密的手机端,AI的发展和落地表现较为显性。不仅研发实力强劲的华为,年轻化品牌OPPO、vivo也相继在今年宣布设立AI研究院。

  “我们非常认同业界的共识——未来智能手机将是AI最大的入口,或者说是一大中枢,AI与智能手机的发展是融为一体、无法分割的。”在一次业内分享中,OPPO研究院院长刘畅这样说道。据记者了解,OPPO已经搭建起相关训练集群和数据中心,申请的AI专利超过300项。

  研究机构Gartner则预测,到2020年,搭载AI技术的智能手机数量占比将达80%。

  这只是AI落地的一个场景,但也代表一种趋势。陈宁就明确表示,“我们大胆预测,未来的终端都将具备人工智能的功能和服务,这些将承载在一颗又一颗终端人工智能面向深度学习的芯片之上。”

  不止应用方,投资人也有类似观点。汪潮涌认为,技术层是基础,但不能成为公司的核心商业模式。做图像识别、语音识别等单点通用技术,无法做成很大的公司。“单纯靠技术和算法的红利期已经过去,技术和算法难以成为AI产业的核心壁垒,唯一道路是成为伟大的AI产品公司。AI创业,应该以技术为基础,用户需求为导向,落地场景为核心。”

  中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长徐扬生也认为,在人工智能领域,有了技术后如何找应用、形成产业化十分重要。“要做市场驱动的应用,解决市场需求,15年后的差别就在于此。”

  关于如何落地,汪潮涌的建议是,不止做技术服务商,而是打全套组合拳,形成产品经理和技术专家为主导的产品级公司。通过强大的行业壁垒,不断磨合、提升产品。

  紫光展锐高级副总裁吴慧雄则表示,中国的最大优势是市场,芯片只是帮市场解决问题,带来价值。如果对市场理解够深刻,知道怎么基于自己的能力解决问题,接下来就需要设立长短期发展规划,专注聚焦,分步实施,实现目标。

责任编辑:小龙
文章关键词:  独角兽  芯片  大数据
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