• 微波炉咖啡机都能变“聪明”

    近年来,人工智能芯片已成为全球半导体产业的热点之一。 
    与传统芯片相比,它具有突出的特点:高计算能力和海量数据的快速处理。 
    具有广阔的前景:应用领域不断扩大,市场潜力巨大。 
    它面临着算法革命和开发周期的挑战,也处于产业发展的战略窗口,有望在相关的生态布局中赢得机会。  ## #面对机遇和挑战,中国的人工智能芯片产业如何主动出击? 
    记者带来了行业专家,从业者和投资者的思考。  
     6月17日,新一代人工智能治理原则 - 负责人工智能发布的发展,提出了人工智能治理框架和行动指南。 
    这个治理原则的背后是近年来人工智能的快速发展及其在经济和社会发展方面的深刻变化。  
    如今,人工智能AI的应用场景如脸支付和语音识别正在加速。 
    没有芯片不是人工智能。如果应用程序被视为地面建筑,那么匹配芯片是地下的基石。人工智能芯片将成为未来智能生活的重要组成部分。  
    什么是人工智能芯片? 
    它的应用前景如何? 
    中国应该如何抓住这一发展机遇? 
    记者进行了采访。  
    功能:及时有效地处理大量信息  
    从广义上讲,可以处理人工智能应用的芯片可以称为人工智能芯片。 
    从狭义上讲,它指的是专为人工智能算法设计的集成电路。  
    数据,算法和计算能力是人工智能突破的三大驱动因素,芯片是他们潜在的核心支持。 
    处理大量数据取决于计算能力的提高,而计算能力的发展依赖于高性能芯片。  
    那么,对计算能力的需求有多高在人工智能应用中?  
     Horizo​​n的创始人兼首席执行官Yu Kai举了一个例子:在接下来的1000个自动驾驶仪中每天要处理的数据量相当于当前的数据。百度图片搜索。 
    对于每个级别的自动驾驶,计算能力需要增加一个数量级。 
    可以看出,及时有效地处理大量信息对于自动驾驶非常重要。  
    在Yu Kai看来,一些人工智能应用,包括自动驾驶,都是难以大规模降落,计算效率是限制因素之一。  
    人工智能芯片的兴起也是半导体产业发展的必然趋势。 
    清华大学微电子研究所副所长尹守义表示,芯片的开发主要是通过改进制造工艺和优化设计来实现的。如今,流程改进的空间正在逐渐缩小。为了满足不断增长的计算需求,业界正在逐步优化算法和设计。 
    在其他方面,人工智能芯片是这种背景的产物。  
    如果将传统芯片与多面手进行比较,人工智能芯片更像是一个职业智能芯片。 
    例如,于凯表示,由于道路设计与交通需求不匹配,交通拥堵严重,传统芯片很难做到这一点。人工智能芯片可以根据出行需求重新设计道路,使交通更加顺畅。  
    应用:字段不是
    突破广泛需求  
    人工智能芯片嵌入智能手机中,使摄像头更加美观,语音输入更加方便;智能音箱配有人工智能芯片,可以与用户交谈,并根据用户的听音习惯推荐内容......此外,从安全,自动驾驶到教育,财务
    人工智能应用领域继续扩大,对人工智能芯片的需求也在增加。  
    根据国际知名咨询公司Gartner发布的报告,2017年人工智能芯片市场规模为48亿美元随着中国市场的快速增长,预计到2020年将达到146亿美元。  
    在万物互联的背景下,将会有大量的智能终端设备未来,在某些特定的性能要求严格,如低功耗和强大的图像处理能力,这正是人工智能芯片的专业知识。  
    去年,mil狮子会的摄像头很聪明,2017年这个数字只有10万多。明年,中国有数十种型号可以辅助驾驶功能。在未来两三年内,预计将引领汽车进入情报领域。 
    在这个时代,这些变化将推动人工智能芯片的发展,实现自动驾驶。 Yu Kai说。  
    原始神剑科技创始人姚震也认为,目前,智能终端将成为人工智能芯片展示自己优势的舞台。 
    例如,在嵌入人工智能芯片后,可以通过语音控制加热微波炉。在不久的将来,咖啡机,真空瓶,甚至耳环和麦克风等小物件将变得聪明。  
    人工智能是一种赋予行业权力的技术手段。未来,它将渗透到各行各业,成为电力和宽带等基础设施。尹守义表示,作为支持人工智能发展的硬件基础,未来五到十年将是人工智能芯片发展的重要时期。  
    挑战:算法演化节省风险,更新迭代速度  
    据统计,在过去一年左右的时间里,中国已有10多个人工智能芯片。 
    芯片研发投入高,风险高,外界担心其前景。  
    作为知名人工智能公司的投资者,如Horizo​​n和Yitu,Gaochun Capital的创始人兼首席执行官张磊认为,人工智能芯片行业的一些泡沫是成熟的必然趋势。  
    在大多数人的发展初期高科技产业,市场将有很高的期望和透支。然而,在理性回调之后,它将恢复健康的轨道并重新稳步发展。 
    张磊说。  
    目前,人工智能芯片的全球探索仍处于起步阶段,发展面临一些不确定因素。  ## #首先是算法演化的风险。 
    目前,人工智能芯片大多是基于深度学习开发的。一旦底层算法彻底改变,就可以创建新的芯片架构。  
    此外,由于人工智能软件系统更新的快速迭代,硬件开发能否与软件和应用程序保持同步要求已成为从业者面临的一个问题。  
    人工智能芯片的开发应遵循软件和硬件的结合。我们必须看到芯片发展的趋势并及时调整。
    增强研发中的软硬件开发和设计能力。 Yu Kai说,大公司开发芯片的平均时间是五年,有些产品制造时可能会过时。这对行业参与者的技术能力来说是一个非常大的挑战。  
    机遇:建立工业生态链,技术积累必须充足  
    人工智能芯片的开发离不开工业生态学的支持。一般情况下,生态布局越早,就越有可能赢得主动权。 
    任何行业都有战略窗口。 
    在高科技领域,有必要介入技术开发的早期阶段,吸引用户使用自己的产品,并根据自己的标准进行研发,以便对其产生持久的影响。生态学。俞凯说。  
    目前,基于人工智能芯片的智能生态尚未形成。一个强大的企业应该指导开发人员围绕自己的资源开发并构建人工智能行业生态学。俞凯告诉记者。  
    没有生态思维,人工智能芯片的产业化并不遥远。 
    投资界有必要利用与行业联系和沟通的优势,促进生态参与者的良性互动,帮助加强智能生态,使人工智能更好地服务于人们的生活,并促进传统产业的转型升级。 
    张磊说。  
    目前,中国在建设智能生态系统方面有自己的优势。尹守义说:中国市场广阔,电子信息机械行业的生态链相对完整。 
    人工智能的应用更多地依赖于场景,并且利用了这些优点。中国将在全球人工智能生态链中占有一席之地。  
    同时,中国也应该在人工智能生态链中做点什么。余凯说,全球信息产业高度分化。理想的情况是你有我,我有你。 
    我们应该构成短板并在核心技术(如底层算法和芯片开发)中积累足够的资源。  
    半导体行业涉及广泛的领域。除微电子学外,它还与物理学,材料化学和精密制造密切相关。 
    有些技术需要很长时间才能积累。我们应该有耐心和信心。尹守义说。
     
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