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IP及IC设计厂商多方协作 促进人工智能发展

导读: 授权许可IP是多家企业进行间接的协作,并且分担技术开发成本的一种方法。用于人工智能计算的专用处理器具有更大的计算能力,是人工智能取得进步和获得消费产品采用的一个重要推动力,而授权许可IP是更快地推动专用处理器向前发展的很好方法。

多方协作必不可少 人工智能将在语音和视觉应用先落地

“我们仍然仅在向消费者提供实际人工智能产品的起点上,需要整个行业的大量投资和协作,以期实现这项技术和进步。授权许可IP是多家企业进行间接的协作,并且分担技术开发成本的一种方法。用于人工智能计算的专用处理器具有更大的计算能力,是人工智能取得进步和获得消费产品采用的一个重要推动力,而授权许可IP是更快地推动专用处理器向前发展的很好方法。” Yair Siegel强调行业合作对推动人工智能发展的重要性。金勇斌也表示:“人工智能将会在网络边缘与终端普及,将来数以万亿计的智能设备,需要开放的通用高效能计算IP增加计算能力。同时,所有的应用在终端和云端又需要实现智能互通。这就要求整个产业在通用平台之上构建一个较以往更开放、更灵活的协作模式和生态系统。”

因此我们可以看到,今年6月Arm与多家生态系统合作伙伴发起Arm人工智能生态联盟,旨在联合产业链上下游合作伙伴,围绕以具体应用场景部署为目标,建立以数据、算法、芯片为支撑的互动创新生态体系,拉通云端和终端,加速人工智能产业的爆发。除了人工智能产业链上下游的合作,美国、英国、中国等国家的政府也积极推出相关的政策,鼓励和支持人工智能的发展。

在各方的协作推动下,人工智能也将逐步落地。陈会馨表示:“我看好深度学习在各个领域的应用,从目前的情况来看,语音和视觉应用将先落地。由于语音算法处理的数据量并没有视觉算法那么大,现有的Tensilica HiFi DSP加上库函数或新指令的更新迭代就可以满足大部分语音RNN的算法。另外,选用比较成熟的工艺也可以降低深度学习芯片在语音领域的应用成本。机器视觉虽然有更广泛的应用,但视觉应用对处理器的要求更高,并且处理器之外还有许多其他相关的技术需要突破,目前来看视觉应用在智能监控中更容易落地。“金勇斌也表示,近年来深度学习算法在语音和图像实践中取得了突破性的进展,但总体来说算法还在相对初级阶段,还需要相当一段时间的快速迭代和演变,提高感知和认知水准,同时降低对运算能力的需求。未来视频安防、自动驾驶、智能家居、服务类机器人,还有现有的互联网服务业务智能化都将是人工智能优先发展的领域。

Yair Siegel表示:“我们今天看到的关于深度学习和AI技术的独特之处,就是它并不像许多先前技术热潮一样针对特定应用或市场。这是一项可以用于几乎任何市场和产品的基础技术,这就是说语音识别、文本识别、目标识别算法,似乎是深度学习可以很好地应对的领域,我预期可以使用这些技术在现在的产品中进行增量改进,比如智能手机和家用电子产品,或者引领整个产业的改头换面,比如自动驾驶。”

正是由于各方对人工智能前景的看好,最容易落地的语音应用产品智能音箱在今年如雨后春笋般涌现,再加上资本的涌入,许多人开始担心人工智能热潮已经产生了泡沫。对此,金勇斌表示:“人工智能热潮并不是泡沫, 它已经具备实实在在的产业应用基础,人工智能正在对世界科技格局产生重要影响。根据Arm资助的一项对全球近4000名消费者进行的独立调查显示,这个世界与市场都已准备好迎接人工智能的到来。全球有三分之二的人认为至2023年AI将会显著影响日常生活。该调查中的受访者对未来前景保持乐观,有61%的受访者相信增强的自动化技术和人工智能会’让社会变得更好‘。他们尤其支持健康医疗和科学方面的应用,并已准备好信任机器进行疾病诊断、汽车驾驶等服务。”

陈会馨也认为,业界对于人工智能的讨论确实非常多,各方对人工智能的期望也非常大。随着处理器运算能力的提高,通过软件与硬件的结合,可以看到在三到五年内人工智能将会对许多产业的格局产生很大的影响。弱人工智能和中度人工智能可以替代一些人类靠经验做的事情,大家所期待的强人工智能并非一蹴而就。Yair Siegel最后表示:“AI技术刚刚开始,可以应用于许多具有超越现有技术潜力,或辅助人类活动的产品和市场中。不过,我们建议每个人定期分析技术创新,看看是否有新技术利于其所在领域,纵使它还未出现,相信它即将出现。”

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