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1.大陆AI芯片新创公司融资井喷;
集微网消息, 在PC及智能手机时代, 中国的通用芯片产业几乎是一片空白. 但在AI时代即将到来之际, 借力中外资本的挹注, 大陆一批AI芯片创业公司正在快速崛起中.
据《华尔街见闻》报导, 除了百度, 华为等较早投身于芯片研发的信息大厂, 大陆AI芯片新创企业大多成立于2014年至2016年, 并在2017年开始得到媒体与资本的关注. 尤其是过去几个月里, AI芯片企业更迎来一波「井喷式」的融资爆发.
首先「寒武纪」8月底宣布完成1亿美元的A轮融资, 紧接着是「地平线」上个月底宣布, 获得来自英特尔旗下的英特尔投资在内的A+轮近亿美元融资. 其他包括: 深鉴科技, Kneron, 伟景智能等创业公司, 也都得到数目不小的融资.
高通上周宣布投资九家中国人工智能算法, 芯片, IoT等领域的创新公司, 其中也包括深圳的AI芯片创业公司Kneron (耐能) .
除此之外, 阿里巴巴近两年也已先后投资五家芯片公司. 阿里巴巴2015年与杭州中天微系统有限公司进行深度合作, 共同开发运用于物联网的「云芯片」 (Yun on Chip) 架构. 2016年1月, 阿里巴巴入股中天微成为第一大股东.
2016年11月, 阿里巴巴与腾讯共同领投可程序设计芯片公司「Barefoot Networks」的2,300万美元C轮融资. Barefoot Networks开发号称全球首个可程序设计芯片, 这个名为「Tofino」的芯片据称比目前市场上所有芯片快两倍, 能以每秒6.5兆的速度处理网络数据包.
加上近三个月先后投资的寒武纪, 深鉴科技及Kneron, 阿里巴巴至今已累计投了五家芯片公司, 其中寒武纪的重点在手机业务, 深鉴主要聚焦于安防领域, Kneron的重点在智能家居与智能安防.
大陆半导体产业快速发展也引起韩国媒体关注, 《朝鲜日报》就指出, 在韩国最领先的半导体领域, 中国也开始了强劲追击. 根据国际半导体设备与材料协会 (SEMI) 统计, 从今年到2019年的这三年中, 中国计划建设的半导体工厂共达15家, 比同期韩国的三家, 日本的四家, 台湾的七家加起来都还要多.
韩国汉阳大学科学技术政策学系教授金昌经说, 「中国半导体至少能在短期内掌控巨大的本国市场」, 「韩国半导体产业不能陶醉在史无前例的最佳业绩中, 应该具备可能被中国夺走尖端制造业主导权的危机感. 」
2.阿里系AI芯片战队成形 重金投资加快布局;
在PC及手机时代, 主流芯片厂家仍被英特尔, 高通, 联发科, 三星等长期把持, AI时代到来, 似乎给大陆的芯片业带来了新的变局与机会, AI芯片企业头角峥嵘乘势崛起, 连网路巨头阿里也在过去短短三个月内 , 连续投资三家AI芯片公司, 累积阿里系AI芯片网路共已达五家, 初见雏形. 日前高通创投一口气宣布投资9家大陆人工智能演算法, 芯片 , IoT等领域的创新公司; 除了高通, 半导体巨头英特尔也锁定大陆AI与无人机, 物联网相关产业积极投资布局. 其中, 在高通的投资内容里除了商汤科技, 摩拜单车, 还包括AI芯片新创耐能(Kneron), 也将耐能提升到大众的视野. 值得注意的是, 耐能本次融资中领投方并不是高通, 高通仅是作为参投方, 领投的是阿里巴巴创业者基金. 这也已经是阿里或阿里系相关公司继寒武纪, 深鉴科技(由蚂蚁金服领投)之后, 三个月以内大手笔投资的第三家AI芯片公司. 网路巨头紧抓AI芯片切入点 纵览这些主要AI芯片公司的成长史, 其中大多数于2014~2016年成立, 2017年AI应用广泛受到市场关注, 成为大陆AI芯片浮上台面的崛起之年, 并更获得市场大量的曝光与资本方的高度关注, 而且每家的融资资金都为数不小. 同时阿里与华为, 腾讯, 百度, 联想等公司也正在以各种方式迅速向AI芯片产业靠拢, 正因为, 多元的终端市场中的各种垂直应用场景, 包括手机, 智能家庭, 安防, 自动驾驶等领域, 都需要各种专用AI芯片作为底层架构. 无论从市场前景还是为了占据AI产业链的上游资源的角度, 对AI芯片的早期布局都很重要. 其次, AI芯片在智能手机上的终端应用火热, 各AI芯片未来在AI入口处如智能音响, 机器人中居于核心战略地位, 促使网路巨头意识到必须加速布局发展AI芯片. 日前云栖大会上, 阿里巴巴成立 '达摩院' , 马云宣示启动 '新技术战略' 计划, 面向机器学习, 芯片, 物联网, 作业系统, 生物识别这些核心技术, 组建崭新的团队, 建立新的机制和方法. 其中, 阿里巴巴CTO张建锋更提及, 阿里研发的 '阿里AI芯' 将会很快面市, 这将促使阿里云的服务更加趋向稳定, 可控及高效; 而AI芯片已经成为一个战略性的武器, 作为巨头的阿里自然不会放过. 另一方面, 从芯片产业来看 , AI芯片的打造存在两个挑战: 一是做芯片的资金人力投入比较大, 二是需要有足够的场景可供使用. 这两点对于创业公司来说都是极度缺乏的, 因而通过引入资本选对 '靠山' 很重要. 阿里除了拥有逐渐成熟的云端运算平台, 多样化的应用场景, 还有强大的新零售和线上销售资源. 尤其阿里云每产生海量的使用者资料, 这些资料都是用来训练AI场景最肥沃的养分, 但同时也需要有更高计算力, 更低功耗, 更小体积的AI芯片来满足运算要求. 阿里系已累计投资五家AI芯片企业 2015年, 阿里就与杭州中天微进行深度合作, 面向物联网各细分领域开发云芯片(Yun on Chip)架构. 2016年1月, 阿里正式入股中天微成为其第一大股东, 据悉持股比重近三成. 至今中天微累积SoC出货已经逾6亿颗. 2016年11月, 阿里还与腾讯一起领投了FPGA可程式设计芯片公Barefoot Networks 的2,300万美元C轮融资 . Barefoot Networks开发可程式设计芯片Tofino, 据称, 比现在市场上任何其他芯片快2倍, 能以每秒6.5兆的速度处理网路资料包. 再加上, 近三个月投资的寒武纪, 深鉴科技及Kneron, 阿里体系已经在过去的两年里, 累计投了5家芯片公司, 正在默默布局AI芯片产业, 掌握自主的AI核心芯片. 然而, 阿里投资的各家公司的产品应用场景并不完全相同: 杭州中天微聚焦于IoT等低功耗与资讯安全领域; 寒武纪的重点在手机业务与高运算需求的资料中心; 深鉴主要聚焦于安防应用领域, 而耐能(Kneron)重点在智能家庭与智能安防应用. 此外, 不同于寒武纪, 深鉴科技, 地平线等诞生于大陆本土, 耐能(Kneron)2014年成立于美国圣地牙哥, 2015年才在深圳设立分公司. 创办人刘峻诚曾在三星, 高通从事研发工作, 因为看好人工智能故自行创业投入神经网路深度学习NPU处理器芯片. DIGITIMES
3.商汤科技计划IPO并在美国设研发中心;
集微网消息, 据路透社报道, 中国人工智能初创公司商汤科技创始人汤晓鸥接受路透采访时称, 该公司正计划进行首次公开募股 (IPO) , 并准备最早明年在美国设立一个研发中心.
本月较早时, 商汤科技刚刚获得美国高通公司的战略注资. 该公司与高通上个月宣布将在人工智能领域展开战略合作, 商汤科技自主研发的算法将应用在智能设备中.
今年7月, 商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资, 创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录, 商汤科技当时也成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业.
商汤科技成立于2014年, 主要研究方向为面部识别, 视频分析, 无人驾驶等人工智能领域, 同时是国内诸多企业的服务商. 人工智能在2017年的大热, 显然成为了商汤科技的信心来源.
在问到公司发展时, 汤晓鸥说: 「我们的目标绝对不是创建一个被收购的小公司, 而是一个像谷歌和 Facebook 等拥有原始核心技术为主导的平台型公司」.
4.国家战略大协作 '六跑道' 攻关AI;
日前, 我国宣布新一代人工智能发展规划全面启动实施, 将用13年的时间, 将我国打造成世界主要人工智能创新中心.
新一代人工智能发展如何布局? 谁来引领? 怎样突破? 记者采访权威部门, 独家呈现发展规划.
15个部委合力打造国家级专家库
2016年全球科技巨头人工智能投资已达300亿美元, 重视人工智能已成为全球共识. 与世界领先国家相比, 我国人工智能在部分领域核心技术实现重要突破, 但仍缺少重大原创成果, 在基础理论, 核心算法及关键设备, 高端芯片等方面差距较大.
新一代人工智能发展如何布局? 科技部部长万钢说: '新一代人工智能的发展, 是国家层面的战略大协作. '
——15部委形成合力. 由科技部, 发改委, 财政部, 教育部, 工信部, 中科院, 工程院, 军委科技委, 中国科协等15个部门构成的新一代人工智能发展规划推进办公室应运而生, 着力推进项目, 基地, 人才统筹布局.
与此同时, 打造国家级专家库. 由潘云鹤院士任组长, 包括陈纯院士, 李未院士, 高文院士等27名顶级专家在内的新一代人工智能战略咨询委员会也宣布成立.
'从前瞻的角度聚集集体智慧, 对一些人工智能的方向性, 专业性的重大问题进行实质性的, 潜在性的研究, 为国家层面的人工智能重大决策提供进一步的咨询和评估. ' 中科院院士, 战略咨询委员会组长潘云鹤说.
——两种属性高度融合. '把握人工智能技术属性与社会属性高度融合的特征, 充分发挥政府在规划引导, 政策支持等方面的重要作用. ' 万钢讲了一个故事: '好多老外好奇地问我, 你们第四代移动通讯是怎么弄起来的? 他们觉得很迷茫. 我说很简单, 从世博会开始我们就在做试点, 然后在杭州, 广州搞实验区. 等经验慢慢成熟了, 再搞几十个城市, 最后实验区差不多覆盖所有地区, 不就这么解决了嘛. '
——开辟六个 '跑道' . 新一代人工智能发展规划, 明确了构建开放协同的人工智能科技创新体系, 建设安全便捷的智能社会, 构建安全高效的智能化基础设施体系, 加强人工智能领域的军民融合, 培育高端高效的智能经济, 前瞻布局新一代人工智能重大科技项目六大任务.
潘云鹤说, 以前只有技术层面一个跑道, 新一代人工智能发展规划在原有跑道外又增加了五个跑道, 拓展了人工智能的发展空间.
科技部高新司司长秦勇说, 新一代人工智能重大科技项目选择大数据智能, 跨媒体智能, 群体智能, 混合增强智能和自主智能系统五个主力方向, 从基础理论, 支撑体系, 关键技术, 创新应用四个层面进行系统性, 前瞻性任务布局.
确定首批4家国家新一代人工智能开放创新平台
经充分调研和论证, 确定了首批国家新一代人工智能开放创新平台: 分别依托百度, 阿里云, 腾讯, 科大讯飞公司, 建设自动驾驶, 城市大脑, 医疗影像, 智能语音4家国家新一代人工智能开放创新平台.
'这四个领域, 我国已走在世界的前列. ' 科技部党组书记, 副部长王志刚说, 加快实施新一代人工智能重大科技项目, 尽快在基础前沿领域取得突破. 开放创新平台将在汇聚创新资源, 促进众创共享方面发挥更大的作用.
6年前, 科大讯飞推出了全球首个语音云开放平台. 目前, 该平台的日处理次数达到40亿次. '在语音合成方面, 中国已是国际上的领先者. ' 科大讯飞副总裁胡郁说.
近年来, 科大讯飞还与公检法系统开展创新合作. 2016年在安徽开展的测试显示, 人工智能判断诈骗电话的准确率极高; 人工智能还充当起法庭书记员, 经测试, 智能语音识别参与庭审取得实际效果, 庭审时长缩短30% .
'让创新产生实实在在的影响力, 创造实实在在的价值. ' 阿里巴巴公司副总裁华先胜说, 城市大脑的目标是基于人工智能, 大数据, 云计算的综合技术, 构建一套主要开放计算数据应用层的共享平台, 为城市行政管理, 公共服务和其他行业的智能应用构建开放未来的生态体系.
科技部副部长李萌说, 新一代人工智能重大科技项目的实施期限到2030年, 此次公布的只是首批, 未来还将继续根据规划和项目实施的需要进行扩展.
'国际竞争的新焦点, 就是在深度学习, 跨界融合, 人机协同, 群体智能方面新的竞争. ' 万钢说.
共享成果在碰撞中实现创新
新一代人工智能发展要取得突破, 需要新的发展理念. 专家认为, 群智开放将成新一代人工智能发展的新特征.
今年7月, 百度正式开放 '阿波罗' 自动驾驶平台, 合作伙伴目前已超过70家, 来自世界各国. '阿波罗计划' 旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放, 完整, 安全的开放创新平台, 汇聚众多参与者的力量, 共同促进自动驾驶技术的发展.
'它是一个开源开放的系统, 也是目前全球最大的自动驾驶生态. ' 百度公司副总裁邬学斌表示, 百度未来将投资100亿元, 扶持100家初创公司, 打造成国家级具有世界先进水平的自动驾驶系统的开放创新平台.
记者了解到, 腾讯人工智能实验室去年一成立, 就将全面的基础研究与快速的技术应用结合起来, 聚集了70多位国内外一流科学家和300多位经验丰富的工程师.
'腾讯的AI医疗产品 腾讯觅影 , 发现早期食道癌的准确率大幅度提高. ' 腾讯公司人工智能实验室总经理刘永升说, 企业共享研究与应用成果, 将快速推进技术迭代, 让医疗这样的传统产业能够产生新的动能.
'强化开源开放和政策引导, 构建开放协同的人工智能科技创新新体. ' 万钢说: '过去我们常说实验是靠冥思苦想和灵光一现, 现在不同了, 需要把冥思苦想变为集思共议, 在学术交流的碰撞过程中来激发创新灵感. '
新华社北京11月23日电
百度
自动驾驶
今年7月, 百度正式开放 '阿波罗' 自动驾驶平台, 合作伙伴目前已超过70家, 来自世界各国. '阿波罗计划' 旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放, 完整, 安全的开放创新平台, 汇聚众多参与者的力量, 共同促进自动驾驶技术的发展. 它是一个开源开放的系统, 也是目前全球最大的自动驾驶生态.
腾讯
医疗影像
腾讯人工智能实验室去年一成立, 就将全面的基础研究与快速的技术应用结合起来, 聚集了70多位国内外一流科学家和300多位经验丰富的工程师. 腾讯的AI医疗产品 '腾讯觅影' , 发现早期食道癌的准确率大幅度提高. 企业共享研究与应用成果, 将快速推进技术迭代, 让医疗这样的传统产业能够产生新的动能.
阿里云
城市大脑
城市大脑的目标是基于人工智能, 大数据, 云计算的综合技术, 构建一套主要开放计算数据应用层的共享平台, 为城市行政管理, 公共服务和其他行业的智能应用构建开放未来的生态体系.
科大讯飞
智能语音
6年前, 科大讯飞推出了全球首个语音云开放平台. 目前, 该平台的日处理次数达到40亿次. 在语音合成方面, 中国已是国际上的领先者. 近年来, 科大讯飞还与公检法系统开展创新合作. 南方日报
5.IEEE发布三项人工智能新标准 涉及高层次伦理问题;
IEEE (美国电气和电子工程师协会) 最新宣布了三项新的人工智能发展标准. IEEE 号称为 '世界上最大的先进技术专业组织' . 根据最近发布的一份报告, 他们的人工智能标准将优先考虑人类, 因为他们承诺要跟上AI领域不断发展的脚步.
在发布的《合乎伦理的设计: 将人类福祉与人工智能和自主系统优先考虑的愿景》报告中, 共分为八个部部分阐述了新的人工智能发展问题. 分别是: 一般原则, 人工智能系统赋值; 指导伦理学研究和设计的方法学; 通用人工智能和超级人工智能的安全与福祉; 个人数据和个人访问控制; 重新构造自动武器系统; 经济/人道主义问题; 法律.
一般原则涉及高层次伦理问题, 适用于所有类型的人工智能和自主系统. 在确定一般原则时, 主要考虑三大因素: 体现人权; 优先考虑最大化对人类和自然环境的好处; 削弱人工智能的风险和负面影响.
人类利益原则要求考虑如何确保AI不侵犯人权. 责任原则涉及如何确保AI是可以被问责的. 为了解决过错问题, 避免公众困惑, AI系统必须在程序层面具有可责性, 证明其为什么以特定方式运作. 透明性原则意味着自主系统的运作必须是透明的. AI是透明的意味着人们能够发现其如何以及为何做出特定决定.
在关于如何将人类规范和道德价值观嵌入AI系统中, 报告中表示由于AI系统在做决定, 操纵其所处环境等方面越来越具有自主性, 让其采纳, 学习并遵守其所服务的社会和团体的规范和价值是至关重要的. 可以分三步来实现将价值嵌入AI系统的目的:
第一, 识别特定社会或团体的规范和价值;
第二, 将这些规范和价值编写进AI系统;
第三, 评估被写进AI系统的规范和价值的有效性, 即其是否和现实的规范和价值相一致, 相兼容.
虽然上述的相关研究一直在持续, 这些研究领域包括机器道德 (Machine Morality) , 机器伦理学 (Machine Ethics) , 道德机器 (Moral Machine) , 价值一致论 (Value Alignment) , 人工道德 (Artificial Morality) , 安全AI, 友好AI等, 但开发能够意识到并理解人类规范和价值的计算机系统, 并让其在做决策时考虑这些问题, 一直困扰着人们. 当前主要存在两种路径: 自上而下的路径和自下而上的路径. 这一领域的研究需要加强.
报告中还指出需要指导伦理研究和设计的方法论, 通用人工智能和超级人工智能的安全与福祉, 重构自主武器系统, 以及经济/人道主义问题等八个人工智能发展面临的问题. 报告中收集了超过一百位来自人工智能领域学术界, 科学界, 以及政府相关部门的思想领袖的意见, 整合了人工智能, 伦理学, 哲学和政策等多个领域专业知识. 它的修订版EAD (Ethically Aligned Design) 版本将会在2017年底推出, 报告增至为十三个章节, 含二百五十多个全球思想领袖的精华分享.
IEEE 机器人和自动化协会的主席Satoshi Tadokoro 解释了他们为什么想要制定这样的标准: '机器人和自动系统将为社会带来重大创新. 最近, 公众越来越关注可能发生的社会问题, 以及可能产生的巨大潜在利益. 不幸的是, 在这些讨论中, 可能会出现一些来自虚构和想象的错误信息. '
Tadokoro 继续说道: 'IEEE 将基于科学和技术的公认事实来引入知识和智慧, 以帮助达成公共决策, 使人类的整体利益最大化. ' 除了AI伦理标准外, 还有其他两个人工智能标准也被引入报告中, 每个项目都由领域专家领导.
第一个标准是: '机器化系统, 智能系统和自动系统的伦理推动标准' . 这个标准探讨了 '推动' , 在人工智能世界里, 它指的是AI会影响人类行为的微妙行动.
第二个标准是 '自动和半自动系统的故障安全设计标准' . 它包含了自动技术, 如果它们发生故障, 可能会对人类造成危害. 就目前而言, 最明显的问题是自动驾驶汽车.
第三个标准是 '道德化的人工智能和自动系统的福祉衡量标准' . 它阐述了进步的人工智能技术如何有益于人类的益处.
这些标准的实施可能比我们想象的要早, 因为像 OpenAI 和 DeepMind 这样的公司越来越快地推进人工智能的发展, 甚至创造出能够自我学习又扩大 '智能' 领域的人工智能系统. 专家们认为, 这样的人工智能会破坏世界稳定, 导致大规模的失业和战争, 甚至转向创造 '杀人武器' . 最近, 联合国的重要讨论促使人们开始认真思考, 需对将人工智能技术当作武器使用进行更严格的监管. 雷锋网
6.马斯克: 阻止AI消灭人类的成功率只有一成
被称为 '钢铁侠' 的埃隆·马斯克总是喜欢做出一些预测, 你可能见过一些例子, 比如我们生活在计算机模拟世界中, 或者到 2025 年, 特斯拉市值将超过苹果, 再或者人类可以通过核武器使火星适宜居住.
马斯克最近又提出了另一个问题: 人工智能可能会把我们所有人都杀光. 在最近的一次谈话中, 马斯克表示, 所有让人工智能安全的努力都只有 '5% 到 10% 的成功率' . 在过去的几年里, 马斯克曾多次警告过人工智能的威胁. 早在 2014 年, 他就预言人工智能正处于 '严重危险' 的边缘.
就在去年, 马斯克宣布, 人类实际上已经输掉了与人工智能的战斗, 而打败他们的唯一办法就是加入他们. 马斯克表示: '在人工智能领域的任何进展中, 我们都将被远远甩在后面. 超智能人工智能的良性发展是, 我们的智商远远低于人工智能, 我们就像宠物, 或者家猫. '
为了解决这个问题, 马斯克变成了 neural lace 的重要支持者, 这是一种含有电极的网状植入物, 能监测大脑的功能. 从本质上讲, 它是你大脑和 PC 之间的一条带状电缆, 允许同时进行数据传输. 这是 Neuralink 的基础, Neuralink 是马斯克最近成立的创业公司之一.
也许是时候敲响警钟了, 哪怕只是一点点. 作为 Neuralink 和 OpenAI 的领导者, 马斯克最近开发了一种能够自我教学的人工智能技术, 并且在人工智能领域投入了大量资金. 威锋网