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1.大陸AI晶片新創公司融資井噴;
集微網消息, 在PC及智能手機時代, 中國的通用晶片產業幾乎是一片空白. 但在AI時代即將到來之際, 借力中外資本的挹注, 大陸一批AI晶片創業公司正在快速崛起中.
據《華爾街見聞》報導, 除了百度, 華為等較早投身於晶片研發的資訊大廠, 大陸AI晶片新創企業大多成立於2014年至2016年, 並在2017年開始得到媒體與資本的關注. 尤其是過去幾個月裡, AI晶片企業更迎來一波「井噴式」的融資爆發.
首先「寒武紀」8月底宣布完成1億美元的A輪融資, 緊接著是「地平線」上個月底宣布, 獲得來自英特爾旗下的英特爾投資在內的A+輪近億美元融資. 其他包括: 深鑒科技, Kneron, 偉景智能等創業公司, 也都得到數目不小的融資.
高通上周宣布投資九家中國人工智慧演算法, 晶片, IoT等領域的創新公司, 其中也包括深圳的AI晶片創業公司Kneron (耐能) .
除此之外, 阿里巴巴近兩年也已先後投資五家晶片公司. 阿里巴巴2015年與杭州中天微系統有限公司進行深度合作, 共同開發運用於物聯網的「雲晶片」 (Yun on Chip) 架構. 2016年1月, 阿里巴巴入股中天微成為第一大股東.
2016年11月, 阿里巴巴與騰訊共同領投可程序設計晶片公司「Barefoot Networks」的2,300萬美元C輪融資. Barefoot Networks開發號稱全球首個可程序設計晶片, 這個名為「Tofino」的晶片據稱比目前市場上所有晶片快兩倍, 能以每秒6.5兆的速度處理網路數據包.
加上近三個月先後投資的寒武紀, 深鑒科技及Kneron, 阿里巴巴至今已累計投了五家晶片公司, 其中寒武紀的重點在手機業務, 深鑒主要聚焦於安防領域, Kneron的重點在智能家居與智能安防.
大陸半導體產業快速發展也引起韓國媒體關注, 《朝鮮日報》就指出, 在韓國最領先的半導體領域, 中國也開始了強勁追擊. 根據國際半導體設備與材料協會 (SEMI) 統計, 從今年到2019年的這三年中, 中國計劃建設的半導體工廠共達15家, 比同期韓國的三家, 日本的四家, 台灣的七家加起來都還要多.
韓國漢陽大學科學技術政策學系教授金昌經說, 「中國半導體至少能在短期內掌控巨大的本國市場」, 「韓國半導體產業不能陶醉在史無前例的最佳業績中, 應該具備可能被中國奪走尖端製造業主導權的危機感. 」
2.阿里系AI晶片戰隊成形 重金投資加快布局;
在PC及手機時代, 主流晶片廠家仍被英特爾, 高通, 聯發科, 三星等長期把持, AI時代到來, 似乎給大陸的晶片業帶來了新的變局與機會, AI晶片企業頭角崢嶸乘勢崛起, 連網路巨頭阿里也在過去短短三個月內 , 連續投資三家AI晶片公司, 累積阿里系AI晶片網路共已達五家, 初見雛形. 日前高通創投一口氣宣布投資9家大陸人工智慧演演算法, 晶片 , IoT等領域的創新公司; 除了高通, 半導體巨頭英特爾也鎖定大陸AI與無人機, 物聯網相關產業積極投資布局. 其中, 在高通的投資內容裡除了商湯科技, 摩拜單車, 還包括AI晶片新創耐能(Kneron), 也將耐能提升到大眾的視野. 值得注意的是, 耐能本次融資中領投方並不是高通, 高通僅是作為參投方, 領投的是阿里巴巴創業者基金. 這也已經是阿里或阿里系相關公司繼寒武紀, 深鑒科技(由螞蟻金服領投)之後, 三個月以內大手筆投資的第三家AI晶片公司. 網路巨頭緊抓AI晶片切入點 縱覽這些主要AI晶片公司的成長史, 其中大多數於2014~2016年成立, 2017年AI應用廣泛受到市場關注, 成為大陸AI晶片浮上檯面的崛起之年, 並更獲得市場大量的曝光與資本方的高度關注, 而且每家的融資資金都為數不小. 同時阿里與華為, 騰訊, 百度, 聯想等公司也正在以各種方式迅速向AI晶片產業靠攏, 正因為, 多元的終端市場中的各種垂直應用場景, 包括手機, 智能家庭, 安防, 自動駕駛等領域, 都需要各種專用AI晶片作為底層架構. 無論從市場前景還是為了佔據AI產業鏈的上遊資源的角度, 對AI晶片的早期布局都很重要. 其次, AI晶片在智能手機上的終端應用火熱, 各AI晶片未來在AI入口處如智能音響, 機器人中居於核心戰略地位, 促使網路巨頭意識到必須加速布局發展AI晶片. 日前雲棲大會上, 阿里巴巴成立 '達摩院' , 馬雲宣示啟動 '新技術戰略' 計劃, 面向機器學習, 晶片, 物聯網, 作業系統, 生物識別這些核心技術, 組建嶄新的團隊, 建立新的機制和方法. 其中, 阿里巴巴CTO張建鋒更提及, 阿里研發的 '阿里AI芯' 將會很快面市, 這將促使阿里雲的服務更加趨向穩定, 可控及高效; 而AI晶片已經成為一個戰略性的武器, 作為巨頭的阿里自然不會放過. 另一方面, 從晶片產業來看 , AI晶片的打造存在兩個挑戰: 一是做晶片的資金人力投入比較大, 二是需要有足夠的場景可供使用. 這兩點對於創業公司來說都是極度缺乏的, 因而通過引入資本選對 '靠山' 很重要. 阿里除了擁有逐漸成熟的雲端運算平台, 多樣化的應用場景, 還有強大的新零售和線上銷售資源. 尤其阿里雲每產生海量的使用者資料, 這些資料都是用來訓練AI場景最肥沃的養分, 但同時也需要有更高計算力, 更低功耗, 更小體積的AI晶片來滿足運算要求. 阿里系已累計投資五家AI晶片企業 2015年, 阿里就與杭州中天微進行深度合作, 面向物聯網各細分領域開發雲晶片(Yun on Chip)架構. 2016年1月, 阿里正式入股中天微成為其第一大股東, 據悉持股比重近三成. 至今中天微累積SoC出貨已經逾6億顆. 2016年11月, 阿里還與騰訊一起領投了FPGA可程式設計晶片公Barefoot Networks 的2,300萬美元C輪融資 . Barefoot Networks開發可程式設計晶片Tofino, 據稱, 比現在市場上任何其他晶片快2倍, 能以每秒6.5兆的速度處理網路資料包. 再加上, 近三個月投資的寒武紀, 深鑒科技及Kneron, 阿里體系已經在過去的兩年裡, 累計投了5家晶片公司, 正在默默布局AI晶片產業, 掌握自主的AI核心晶片. 然而, 阿里投資的各家公司的產品應用場景並不完全相同: 杭州中天微聚焦於IoT等低功耗與資訊安全領域; 寒武紀的重點在手機業務與高運算需求的資料中心; 深鑒主要聚焦於安防應用領域, 而耐能(Kneron)重點在智能家庭與智能安防應用. 此外, 不同於寒武紀, 深鑒科技, 地平線等誕生於大陸本土, 耐能(Kneron)2014年成立於美國聖地牙哥, 2015年才在深圳設立分公司. 創辦人劉峻誠曾在三星, 高通從事研發工作, 因為看好人工智慧故自行創業投入神經網路深度學習NPU處理器晶片. DIGITIMES
3.商湯科技計劃IPO並在美國設研發中心;
集微網消息, 據路透社報道, 中國人工智慧初創公司商湯科技創始人湯曉鷗接受路透採訪時稱, 該公司正計划進行首次公開募股 (IPO) , 並準備最早明年在美國設立一個研發中心.
本月較早時, 商湯科技剛剛獲得美國高通公司的戰略注資. 該公司與高通上個月宣布將在人工智慧領域展開戰略合作, 商湯科技自主研發的演算法將應用在智能設備中.
今年7月, 商湯科技宣布完成4.1億美元B輪融資, 創下全球人工智慧領域單輪融資最高紀錄, 商湯科技當時也成為全球融資額最高的人工智慧獨角獸企業.
商湯科技成立於2014年, 主要研究方向為面部識別, 視頻分析, 無人駕駛等人工智慧領域, 同時是國內諸多企業的服務商. 人工智慧在2017年的大熱, 顯然成為了商湯科技的信心來源.
在問到公司發展時, 湯曉鷗說: 「我們的目標絕對不是建立一個被收購的小公司, 而是一個像穀歌和 Facebook 等擁有原始核心技術為主導的平台型公司」.
4.國家戰略大協作 '六跑道' 攻關AI;
日前, 我國宣布新一代人工智慧發展規劃全面啟動實施, 將用13年的時間, 將我國打造成世界主要人工智慧創新中心.
新一代人工智慧發展如何布局? 誰來引領? 怎樣突破? 記者採訪權威部門, 獨家呈現發展規劃.
15個部委合力打造國家級專家庫
2016年全球科技巨頭人工智慧投資已達300億美元, 重視人工智慧已成為全球共識. 與世界領先國家相比, 我國人工智慧在部分領域核心技術實現重要突破, 但仍缺少重大原創成果, 在基礎理論, 核心演算法及關鍵設備, 高端晶片等方面差距較大.
新一代人工智慧發展如何布局? 科技部部長萬鋼說: '新一代人工智慧的發展, 是國家層面的戰略大協作. '
——15部委形成合力. 由科技部, 發改委, 財政部, 教育部, 工信部, 中科院, 工程院, 軍委科技委, 中國科協等15個部門構成的新一代人工智慧發展規劃推進辦公室應運而生, 著力推進項目, 基地, 人才統籌布局.
與此同時, 打造國家級專家庫. 由潘雲鶴院士任組長, 包括陳純院士, 李未院士, 高文院士等27名頂級專家在內的新一代人工智慧戰略諮詢委員會也宣布成立.
'從前瞻的角度聚集集體智慧, 對一些人工智慧的方向性, 專業性的重大問題進行實質性的, 潛在性的研究, 為國家層面的人工智慧重大決策提供進一步的諮詢和評估. ' 中科院院士, 戰略諮詢委員會組長潘雲鶴說.
——兩種屬性高度融合. '把握人工智慧技術屬性與社會屬性高度融合的特徵, 充分發揮政府在規劃引導, 政策支援等方面的重要作用. ' 萬鋼講了一個故事: '好多老外好奇地問我, 你們第四代移動通訊是怎麼弄起來的? 他們覺得很迷茫. 我說很簡單, 從世博會開始我們就在做試點, 然後在杭州, 廣州搞實驗區. 等經驗慢慢成熟了, 再搞幾十個城市, 最後實驗區差不多覆蓋所有地區, 不就這麼解決了嘛. '
——開闢六個 '跑道' . 新一代人工智慧發展規劃, 明確了構建開放協同的人工智慧科技創新體系, 建設安全便捷的智能社會, 構建安全高效的智能化基礎設施體系, 加強人工智慧領域的軍民融合, 培育高端高效的智能經濟, 前瞻布局新一代人工智慧重大科技項目六大任務.
潘雲鶴說, 以前只有技術層面一個跑道, 新一代人工智慧發展規劃在原有跑道外又增加了五個跑道, 拓展了人工智慧的發展空間.
科技部高新司司長秦勇說, 新一代人工智慧重大科技項目選擇大數據智能, 跨媒體智能, 群體智能, 混合增強智能和自主智能系統五個主力方向, 從基礎理論, 支撐體系, 關鍵技術, 創新應用四個層面進行系統性, 前瞻性任務布局.
確定首批4家國家新一代人工智慧開放創新平台
經充分調研和論證, 確定了首批國家新一代人工智慧開放創新平台: 分別依託百度, 阿里雲, 騰訊, 科大訊飛公司, 建設自動駕駛, 城市大腦, 醫療影像, 智能語音4家國家新一代人工智慧開放創新平台.
'這四個領域, 我國已走在世界的前列. ' 科技部黨組書記, 副部長王志剛說, 加快實施新一代人工智慧重大科技項目, 儘快在基礎前沿領域取得突破. 開放創新平台將在匯聚創新資源, 促進眾創共用方面發揮更大的作用.
6年前, 科大訊飛推出了全球首個語音雲開放平台. 目前, 該平台的日處理次數達到40億次. '在語音合成方面, 中國已是國際上的領先者. ' 科大訊飛副總裁胡鬱說.
近年來, 科大訊飛還與公檢法系統開展創新合作. 2016年在安徽開展的測試顯示, 人工智慧判斷詐騙電話的準確率極高; 人工智慧還充當起法庭書記員, 經測試, 智能語音識別參與庭審取得實際效果, 庭審時長縮短30% .
'讓創新產生實實在在的影響力, 創造實實在在的價值. ' 阿里巴巴公司副總裁華先勝說, 城市大腦的目標是基於人工智慧, 大數據, 雲計算的綜合技術, 構建一套主要開放計算數據應用層的共用平台, 為城市行政管理, 公共服務和其他行業的智能應用構建開放未來的生態體系.
科技部副部長李萌說, 新一代人工智慧重大科技項目的實施期限到2030年, 此次公布的只是首批, 未來還將繼續根據規劃和項目實施的需要進行擴展.
'國際競爭的新焦點, 就是在深度學習, 跨界融合, 人機協同, 群體智能方面新的競爭. ' 萬鋼說.
共用成果在碰撞中實現創新
新一代人工智慧發展要取得突破, 需要新的發展理念. 專家認為, 群智開放將成新一代人工智慧發展的新特徵.
今年7月, 百度正式開放 '阿波羅' 自動駕駛平台, 合作夥伴目前已超過70家, 來自世界各國. '阿波羅計劃' 旨在向汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供一個開放, 完整, 安全的開放創新平台, 匯聚眾多參與者的力量, 共同促進自動駕駛技術的發展.
'它是一個開源開放的系統, 也是目前全球最大的自動駕駛生態. ' 百度公司副總裁鄔學斌表示, 百度未來將投資100億元, 扶持100家初創公司, 打造成國家級具有世界先進水平的自動駕駛系統的開放創新平台.
記者了解到, 騰訊人工智慧實驗室去年一成立, 就將全面的基礎研究與快速的技術應用結合起來, 聚集了70多位國內外一流科學家和300多位經驗豐富的工程師.
'騰訊的AI醫療產品 騰訊覓影 , 發現早期食道癌的準確率大幅度提高. ' 騰訊公司人工智慧實驗室總經理劉永升說, 企業共用研究與應用成果, 將快速推進技術迭代, 讓醫療這樣的傳統產業能夠產生新的動能.
'強化開源開放和政策引導, 構建開放協同的人工智慧科技創新新體. ' 萬鋼說: '過去我們常說實驗是靠冥思苦想和靈光一現, 現在不同了, 需要把冥思苦想變為集思共議, 在學術交流的碰撞過程中來激發創新靈感. '
新華社北京11月23日電
百度
自動駕駛
今年7月, 百度正式開放 '阿波羅' 自動駕駛平台, 合作夥伴目前已超過70家, 來自世界各國. '阿波羅計劃' 旨在向汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供一個開放, 完整, 安全的開放創新平台, 匯聚眾多參與者的力量, 共同促進自動駕駛技術的發展. 它是一個開源開放的系統, 也是目前全球最大的自動駕駛生態.
騰訊
醫療影像
騰訊人工智慧實驗室去年一成立, 就將全面的基礎研究與快速的技術應用結合起來, 聚集了70多位國內外一流科學家和300多位經驗豐富的工程師. 騰訊的AI醫療產品 '騰訊覓影' , 發現早期食道癌的準確率大幅度提高. 企業共用研究與應用成果, 將快速推進技術迭代, 讓醫療這樣的傳統產業能夠產生新的動能.
阿里雲
城市大腦
城市大腦的目標是基於人工智慧, 大數據, 雲計算的綜合技術, 構建一套主要開放計算數據應用層的共用平台, 為城市行政管理, 公共服務和其他行業的智能應用構建開放未來的生態體系.
科大訊飛
智能語音
6年前, 科大訊飛推出了全球首個語音雲開放平台. 目前, 該平台的日處理次數達到40億次. 在語音合成方面, 中國已是國際上的領先者. 近年來, 科大訊飛還與公檢法系統開展創新合作. 南方日報
5.IEEE發布三項人工智慧新標準 涉及高層次倫理問題;
IEEE (美國電氣和電子工程師協會) 最新宣布了三項新的人工智慧發展標準. IEEE 號稱為 '世界上最大的先進技術專業組織' . 根據最近發布的一份報告, 他們的人工智慧標準將優先考慮人類, 因為他們承諾要跟上AI領域不斷髮展的腳步.
在發布的《合乎倫理的設計: 將人類福祉與人工智慧和自主系統優先考慮的願景》報告中, 共分為八個部部分闡述了新的人工智慧發展問題. 分別是: 一般原則, 人工智慧系統賦值; 指導倫理學研究和設計的方法學; 通用人工智慧和超級人工智慧的安全與福祉; 個人數據和個人訪問控制; 重新構造自動武器系統; 經濟/人道主義問題; 法律.
一般原則涉及高層次倫理問題, 適用於所有類型的人工智慧和自主系統. 在確定一般原則時, 主要考慮三大因素: 體現人權; 優先考慮最大化對人類和自然環境的好處; 削弱人工智慧的風險和負面影響.
人類利益原則要求考慮如何確保AI不侵犯人權. 責任原則涉及如何確保AI是可以被問責的. 為了解決過錯問題, 避免公眾困惑, AI系統必須在程序層面具有可責性, 證明其為什麼以特定方式運作. 透明性原則意味著自主系統的運作必須是透明的. AI是透明的意味著人們能夠發現其如何以及為何做出特定決定.
在關於如何將人類規範和道德價值觀嵌入AI系統中, 報告中表示由於AI系統在做決定, 操縱其所處環境等方面越來越具有自主性, 讓其採納, 學習並遵守其所服務的社會和團體的規範和價值是至關重要的. 可以分三步來實現將價值嵌入AI系統的目的:
第一, 識別特定社會或團體的規範和價值;
第二, 將這些規範和價值編寫進AI系統;
第三, 評估被寫進AI系統的規範和價值的有效性, 即其是否和現實的規範和價值相一致, 相相容.
雖然上述的相關研究一直在持續, 這些研究領域包括機器道德 (Machine Morality) , 機器倫理學 (Machine Ethics) , 道德機器 (Moral Machine) , 價值一致論 (Value Alignment) , 人工道德 (Artificial Morality) , 安全AI, 友好AI等, 但開發能夠意識到並理解人類規範和價值的計算機系統, 並讓其在做決策時考慮這些問題, 一直困擾著人們. 當前主要存在兩種路徑: 自上而下的路徑和自下而上的路徑. 這一領域的研究需要加強.
報告中還指出需要指導倫理研究和設計的方法論, 通用人工智慧和超級人工智慧的安全與福祉, 重構自主武器系統, 以及經濟/人道主義問題等八個人工智慧發展面臨的問題. 報告中收集了超過一百位來自人工智慧領域學術界, 科學界, 以及政府相關部門的思想領袖的意見, 整合了人工智慧, 倫理學, 哲學和政策等多個領域專業知識. 它的修訂版EAD (Ethically Aligned Design) 版本將會在2017年底推出, 報告增至為十三個章節, 含二百五十多個全球思想領袖的精華分享.
IEEE 機器人和自動化協會的主席Satoshi Tadokoro 解釋了他們為什麼想要制定這樣的標準: '機器人和自動系統將為社會帶來重大創新. 最近, 公眾越來越關注可能發生的社會問題, 以及可能產生的巨大潛在利益. 不幸的是, 在這些討論中, 可能會出現一些來自虛構和想象的錯誤資訊. '
Tadokoro 繼續說道: 'IEEE 將基於科學和技術的公認事實來引入知識和智慧, 以幫助達成公共決策, 使人類的整體利益最大化. ' 除了AI倫理標準外, 還有其他兩個人工智慧標準也被引入報告中, 每個項目都由領域專家領導.
第一個標準是: '機器化系統, 智能系統和自動系統的倫理推動標準' . 這個標準探討了 '推動' , 在人工智慧世界裡, 它指的是AI會影響人類行為的微妙行動.
第二個標準是 '自動和半自動系統的故障安全設計標準' . 它包含了自動技術, 如果它們發生故障, 可能會對人類造成危害. 就目前而言, 最明顯的問題是自動駕駛汽車.
第三個標準是 '道德化的人工智慧和自動系統的福祉衡量標準' . 它闡述了進步的人工智慧技術如何有益於人類的益處.
這些標準的實施可能比我們想象的要早, 因為像 OpenAI 和 DeepMind 這樣的公司越來越快地推進人工智慧的發展, 甚至創造出能夠自我學習又擴大 '智能' 領域的人工智慧系統. 專家們認為, 這樣的人工智慧會破壞世界穩定, 導致大規模的失業和戰爭, 甚至轉向創造 '殺人武器' . 最近, 聯合國的重要討論促使人們開始認真思考, 需對將人工智慧技術當作武器使用進行更嚴格的監管. 雷鋒網
6.馬斯克: 阻止AI消滅人類的成功率只有一成
被稱為 '鋼鐵俠' 的埃隆·馬斯克總是喜歡做出一些預測, 你可能見過一些例子, 比如我們生活在計算機類比世界中, 或者到 2025 年, 特斯拉市值將超過蘋果, 再或者人類可以通過核武器使火星適宜居住.
馬斯克最近又提出了另一個問題: 人工智慧可能會把我們所有人都殺光. 在最近的一次談話中, 馬斯克表示, 所有讓人工智慧安全的努力都只有 '5% 到 10% 的成功率' . 在過去的幾年裡, 馬斯克曾多次警告過人工智慧的威脅. 早在 2014 年, 他就預言人工智慧正處於 '嚴重危險' 的邊緣.
就在去年, 馬斯克宣布, 人類實際上已經輸掉了與人工智慧的戰鬥, 而打敗他們的唯一辦法就是加入他們. 馬斯克表示: '在人工智慧領域的任何進展中, 我們都將被遠遠甩在後面. 超智能人工智慧的良性發展是, 我們的智商遠遠低於人工智慧, 我們就像寵物, 或者家貓. '
為了解決這個問題, 馬斯克變成了 neural lace 的重要支援者, 這是一種含有電極的網狀植入物, 能監測大腦的功能. 從本質上講, 它是你大腦和 PC 之間的一條帶狀電纜, 允許同時進行數據傳輸. 這是 Neuralink 的基礎, Neuralink 是馬斯克最近成立的創業公司之一.
也許是時候敲響警鐘了, 哪怕只是一點點. 作為 Neuralink 和 OpenAI 的領導者, 馬斯克最近開發了一種能夠自我教學的人工智慧技術, 並且在人工智慧領域投入了大量資金. 威鋒網