如果說小成靠機(jī)會和技巧,大成靠趨勢和周期,那么AI業(yè)的大成來了嗎?顯然目前對于AI來說,仍在持續(xù)上演的是“冰與火之歌”。一方面,AI在自動駕駛以及IoT碎片化市場的深耕與開拓,加上5G的商用,為AI芯片提供了更廣闊的成長空間。另一方面,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在智能升級的驅(qū)動下,也在著力讓AI“落地”,但成效卻難如預(yù)期。AI之路仍需艱辛跋涉?！　?/p>

不斷試錯(cuò)

盡管如此,目前仍可說是最好的時(shí)代。如今的AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G正處于“混合”狀態(tài),創(chuàng)新不斷加速。Arm全球技術(shù)市場總監(jiān)Lionel Benlnet認(rèn)為,在第五次浪潮的推動下,5G成為促進(jìn)萬物互聯(lián)的核心,而諸多應(yīng)用場景都要借力于AI的發(fā)展。

但同時(shí)也是最難的時(shí)代。細(xì)數(shù)AI業(yè)的掣肘,用地平線副總裁紀(jì)鵬的話來說,即存在隱私安全遭遇挑戰(zhàn)、功耗高、碎片化需求、零散功能模塊等諸多挑戰(zhàn)。

這些問題的本質(zhì)蘊(yùn)含著路線之爭。“越來越多的AI加速需與芯片結(jié)合,即專用芯片,而專用芯片設(shè)計(jì)周期較長,這需要克服。” 在最近舉辦的以“AI聚能·智領(lǐng)未來”為主題的2019中德中小企業(yè)合作交流大會·AI分論壇上,德累斯頓工業(yè)大學(xué)教授Christian Mayr闡述了自己的觀點(diǎn)。

如果說專用芯片還能以摩爾定律的節(jié)奏向前,但場景落地顯然更需要實(shí)踐的考驗(yàn)以及思維的解放。

神思電子技術(shù)研究院院長許野平以高速鐵路全天候智能視頻精度技術(shù)為例,分享了技術(shù)落地到具體場景中所面臨的問題和考驗(yàn)。他舉例說,例如夜間遠(yuǎn)距離目標(biāo)監(jiān)控,當(dāng)列車駛過時(shí),燈光造成的光線干擾會導(dǎo)致視頻分析算法產(chǎn)生很多誤報(bào);實(shí)驗(yàn)場景條件理想于實(shí)際應(yīng)用場景,導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中錯(cuò)誤率大大提升;控制系統(tǒng)由原來的人工操作更換為7X24小時(shí)無人值守工作時(shí),偶然一次錯(cuò)誤就會導(dǎo)致后續(xù)工作無法順利進(jìn)行等等,這都需要在實(shí)踐時(shí)一一攻克。

而相較于熱火朝天的IoT及自動駕駛的AI語音或視覺應(yīng)用,在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化改造中,AI看來更是一項(xiàng)長跑。

“對于傳統(tǒng)行業(yè)來說,他們擁有大量的數(shù)據(jù)和自己的技術(shù),但在智能化改造中將面臨跨平臺、跨應(yīng)用軟硬件差異化落地的困擾,需要改變思路,用自身數(shù)據(jù)助力AI訓(xùn)練。” OPEN AI LAB業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)付仲韜提出,“這其中要認(rèn)識到AI芯片不僅僅是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的SoC,它可應(yīng)用于設(shè)備的諸多層面。AI作為一項(xiàng)技術(shù),與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合將是未來5-10年長期演進(jìn)的過程。”

生態(tài)助力

既然明了AIoT貫穿應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)難度,以及持續(xù)演進(jìn)的進(jìn)程指向,生態(tài)的重要性已不言而喻。

安創(chuàng)生態(tài)CTO程斌就提到,AI廠商是基于算法的公司,對于行業(yè)并不理解,需要與對行業(yè)有深刻理解的服務(wù)商或方案商強(qiáng)捆綁和合作,但從中會出現(xiàn)大量的溝通和合作成本,導(dǎo)致落地難。目前AIoT行業(yè)里大公司的做法是著力建設(shè)生態(tài),這為中小型包括初創(chuàng)公司創(chuàng)造了大量市場機(jī)會。

“AI業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素除算法、數(shù)據(jù)和芯片之外,還需要外部的生態(tài)、資金、市場等支持。”安創(chuàng)加速器董事長楊宇欣也明確說,“安創(chuàng)依托Arm全球豐富的產(chǎn)業(yè)生態(tài)資源及強(qiáng)大的技術(shù)背景,可助力創(chuàng)業(yè)企業(yè)對接生態(tài)資源、投資機(jī)構(gòu)、銷售渠道等一站式深度加速服務(wù)。同時(shí),還可幫助城市和產(chǎn)業(yè)園區(qū)定制創(chuàng)新方案,助力科技加速與產(chǎn)業(yè)升級。”

與之相呼應(yīng)的是,安創(chuàng)加速器相繼在北京、上海、深圳等落地之后,第七家安創(chuàng)加速器(濟(jì)南)也正式落地。濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)局局長呂建濤強(qiáng)調(diào),豐富的應(yīng)用場景為濟(jì)南AI業(yè)發(fā)展提供了強(qiáng)大動力,加上濟(jì)南自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)、新舊動能轉(zhuǎn)換先行區(qū)建設(shè)等重大機(jī)遇,濟(jì)南將通過多項(xiàng)舉措支持打造AI產(chǎn)業(yè)集群,推動AI創(chuàng)新應(yīng)用。

提及差異化優(yōu)勢時(shí),濟(jì)南高新區(qū)投促中心外聯(lián)部部長沈洋提到,濟(jì)南將立足于當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)特色,通過開放政策、引進(jìn)人才、搭建AI平臺等多方舉措,拓展與已有的智能制造、機(jī)器人等產(chǎn)業(yè)聯(lián)動,并從需求出發(fā)擴(kuò)展到產(chǎn)業(yè)鏈上游,帶動關(guān)鍵核心技術(shù)和軟件開發(fā),深度拓展AI應(yīng)用,打造集創(chuàng)新孵化、資源聚合、產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化功能于一體的AI生態(tài),實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)集聚和規(guī)?；l(fā)展。

據(jù)悉,目前安創(chuàng)加速器加速的企業(yè)有100多家,孵化過的企業(yè)95%以上已開始融到下一輪,在濟(jì)南的落地也將為濟(jì)南AI業(yè)發(fā)展注入新活力。楊宇欣對此滿懷期望地說,安創(chuàng)一方面將深度挖掘和服務(wù)當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)的項(xiàng)目和創(chuàng)業(yè)公司,另一方面也會將全國乃至全球好的創(chuàng)業(yè)公司帶到濟(jì)南,促進(jìn)他們與濟(jì)南本地產(chǎn)業(yè)需求的結(jié)合。安創(chuàng)還將通過政府渠道、產(chǎn)業(yè)渠道等與濟(jì)南龍頭企業(yè)做精準(zhǔn)對接與深度交流,為創(chuàng)業(yè)公司提供更多落地應(yīng)用場景搭建橋梁。

未來風(fēng)向

AI圍繞技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地已在穩(wěn)步向前,智領(lǐng)未來仍需洞悉風(fēng)向,腳踏實(shí)地。

對此楊宇欣提到,IoT面向碎片化的場景,對硬件和軟件都有更特殊的要求。一顆芯片通吃的局面會慢慢變化,開放更多讓客戶定制的能力和空間,讓他們能夠更多地針對自己的場景做出適合場景的芯片,這是AIoT帶來的機(jī)會和市場變化,業(yè)界需要順勢而為。

從現(xiàn)有應(yīng)用來看,AIoT主流應(yīng)用來自視覺AI和語音AI芯片。程斌提到,AIoT不能割裂來看,因?yàn)锳I需要算法、算力和數(shù)據(jù),而大量數(shù)據(jù)來自于IoT。目前一些公司在做觸覺AI的探索,這有巨大的機(jī)會和亮點(diǎn)。此外,向邊緣側(cè)轉(zhuǎn)移將是AIoT的整體趨勢。

雖然目前機(jī)器學(xué)習(xí)是通用的AI解決問題的范式,但在諸多前沿的領(lǐng)域,類腦的技術(shù)已慢慢顯現(xiàn),盡管離商用還有一定距離。楊宇欣的看法是類腦在未來解決更多機(jī)器替代人的場景下有更廣闊的空間,但還要不斷攻堅(jiān)。

而AI企業(yè)的分野也取決于一個(gè)個(gè)做決定的路口。盡管AI主流是數(shù)字化模式,但或許模擬模式亦有所作為。程斌就認(rèn)為,AI包括深度學(xué)習(xí)最大的瓶頸在于它與現(xiàn)有人類思維方式差異很大,需依靠大量的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,而且數(shù)據(jù)是要標(biāo)注過的。真正的AI技術(shù)應(yīng)該與人腦的思考方式靠近,包括脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一大嘗試。而目前現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還基于數(shù)字化模式,已有一些公司在嘗試模擬切入的方式,將處理集成到前端傳感器的控制器,而不是將模擬轉(zhuǎn)換成數(shù)字之后再做訓(xùn)練。從人腦的角度來說,人腦傳輸?shù)亩际悄M的脈沖電頻信號,這或是未來AI的方向。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。