这场峰会汇集了语音, 芯片等人工智能基础领域的玩家, ARM中国市场副总裁金勇斌, 英特尔副总裁李炜, 科大讯飞执行总裁胡郁, 思必驰CEO高始兴等产业人士以及中国科学院计算技术研究所研究员韩银和等学界代表. 同时, 中国信息通讯研究院副院长何桂立也在现场发布了《全球人工智能产业地图》.
一, 芯片领域: 产业巨头带路, 学界纷纷献身
'未来算法会像APP一样普遍' , 第一个进行演讲的是ARM中国市场副总裁金勇斌, 他提到了ARM在人工智能生态上正在建设开放协作的创新生态. 上个月, ARM推出了超迷你GPU: 一套全新的Mali多媒体IP套件, 适用于手机, 平板, 电视等终端芯片. 这套全新的Mali多媒体IP套件中包括Mali-G52 GPU, Mali-G31 GPU, Mali-D51显示处理器, Mali-V52视频处理器, 其中Mali-G52 GPU将机器学习方面性能提高了3.6倍, Mali-G31则是ARM最小的处理器, 能够为中低端智能设备带来人工智能能力. 同时, ARM也与英伟达联合打造IOT设备的AI芯片专用IP并将其集成到Arm的Project Trillium平台上, 以实现机器学习能力.
除了芯片巨头ARM, 本场峰会还邀请到了芯片界的另一位巨头英特尔公司的副总裁李炜, 他提到数据的爆发, 计算基础设施的增长以及目前人工智能在健康, 金融, 教育, 医疗等应用方向的增长将成为中国人工智能行业发展的优势. 英特尔在AI方面也积累了自己的资产, 包括硬件, 软件库, 框架, 工具到平台. 英特尔在硬件有通用CPU志强, 在终端和云端也在做芯片. 同时他也说到, 人工智能算法的发展上框架非常重要, 根据英特尔的经验这种优化使得CPU性能两年内增长了100倍.
近年来, 中国的研究所也在进行芯片领域的探索, 全球首个能够 '深度学习' 的 '神经网络' 处理器芯片 '寒武纪' 就是中国科学院计算技术研究所发布的. 今天中科院计算技术研究所控制计算实验室主任韩银和也来到了峰会现场, 这一次他们正在打造机器专用芯片. 韩主任说到计算平台演化方式已从pc机向智能手机转变, 未来机器人将成为新的计算平台. 然而机器人领域现有芯片都是直接借用了电脑或手机中的芯片, 没有考虑机器人的特点. 而用于机器人上的处理器应借鉴人脑, 采用分区异构多核计算. 中科院计算技术研究所目前就在进行Dadu机器人芯片平台的的研发, 利用分时复用结构算法实现小型嵌入式设计, 利用近似算法进行超低功耗设计, 目前这款处理器的研发将分为三项工作: 面向机器人的神经网络处理器, 运动控制能力设计, 机器人视觉感知建设, 最终将形成一个开放的软硬结合的机器人生态平台.
二, 机器人领域: 人形机器人是下一代人机交互中心
作为国内智能机器人界的代表优必选一直在仿人机器人上进行探索, 并成立了人工智能实验室. 在峰会现场优必选CTO熊友军从技术的角度, 详细阐述了服务机器人技术的发展趋势. 首先, 他提到了硬件方面的关键技术, 机器人本体各个关节的活动需要高性能, 高精度的伺服电机, 而在手部, 关节等对灵活性要求不同的部分, 对伺服电机的要求也不同. 而在这些核心硬件方面, 国内企业与世界先进水平还有很大差距. 机器人的智能化是从整机的智能化, 这还包括传感器, 电机, 马达, 运控等硬件的支持.
除了硬件方面的能力, 人形智能机器人步态想要达到高能量效率也需要相应的技术支持, 这包括手眼协调抓取和操作能力, 步态行走技术, 3D视觉导航技术, AI人体行为理解和识别技术, 识别肢体语言, 分析理解环境等多项技术的发展.
对于未来服务机器的发展趋势, 他认为人形智能机器人将是服务机器人的发展趋势, 只有在形态上更接近人, 才能更好地被人类接受, 更好地进行人机交互. 未来, 人形智能机器人在运动控制和人工智能上将无限接近人, 甚至超越人类. 但熊友军也说到虽然目前机器人在下棋等单一场景胜过人类, 无论从形态还是人工智能能力上, 现在的机器人还处于发展早期, 但未来人形机器人将成为下一代的消费级的人机交互中心, 逐步赢得家庭成员信任, 最终成为家庭成员. 同时, 新的交互方式将重新定义数据价值, 现有的产业生态将被颠覆, 基于场景的智能机器人数据生态将是未来大数据入口. 未来5-10年智能服务机器人将迎来大规模的产业应用.
三, 《全球人工智能产业地图 (V1.0) 》发布
在2018中国人工智能行业企业家峰会上, 中国信息通讯研究院副院长何桂立还发布了《全球人工智能产业地图 (V1.0) 》. 他提到目前全球科研机构和企业都在进行人工智能的研究和创新, 人工智能发展普遍被看好, 尤其是在语音, 视觉等技术已逐步进入实用和商用阶段, 带动产业规模增长.
在计算机基础设施上, GPU, DSP, FPGA , ASIC以及类脑等人工智能芯片的创新非常活跃, 不仅实现了云端只呢个, 更多地在满足终端AI计算需求. 中国的芯片企业也在推动各类AI芯片的研究和创新, 比如寒武纪, 深鉴科技.
在软件算法和平台建设上, 全球的数据流量增在快速增长, 年复合增长率达到了24%, 这为深度学习提供了数据流量, 同时在机器视觉, NLP和语音识别领域全球不同的公共数据集也在为创企提供相应资源.
从全球的发展来看, 中国和美国已经成为全球人工智能产业的带路者, 美国方面在核心技术上更具有实力, 但落定应用上铺展的并不全面; 中国方面以北京为带领着, 上海, 广东和江浙地区也在逐步加速发展.
最后, 何院长指出, 资本, 人才和监管是加快人工智能基础环境建设的保障. 资本方面应加大人工智能基础前沿研究, 关键共性技术攻关, 成果转化, 基地平台建设, 创新应用示范支持, 同时优化人工智能创企的融资环境. 在人才方面, 应培育或引进顶尖人才, 在原创性技术研究上突破, 同时培养符合产业要求的工程师型人才. 在监管方面, 应加强人工智能相关法律, 伦理和社会问题的研究, 尤其在智能驾驶, 智慧医疗等领域.
此外, 该峰会还邀请到了Synopsys董事长兼联席CEO Aart de Geus博士, 云天励飞联合创始人兼CEO陈宁, 大华技术副总裁张兴明, 腾讯智能平台产品部副总经理陈谦, 云从科技合伙人兼高级副总裁孙庆凯, 星环科技创始人孙元浩, 深鉴科技CEO姚颂和清华大学教授, 博士生导师, 清华—伯克利深圳学院院长张林等产业和学界代表对人工智能产业的发展进行了精彩的圆桌论坛.