這場峰會彙集了語音, 晶片等人工智慧基礎領域的玩家, ARM中國市場副總裁金勇斌, 英特爾副總裁李煒, 科大訊飛執行總裁胡鬱, 思必馳CEO高始興等產業人士以及中國科學院計算技術研究所研究員韓銀和等學界代表. 同時, 中國資訊通訊研究院副院長何桂立也在現場發布了《全球人工智慧產業地圖》.
一, 晶片領域: 產業巨頭帶路, 學界紛紛獻身
'未來演算法會像APP一樣普遍' , 第一個進行演講的是ARM中國市場副總裁金勇斌, 他提到了ARM在人工智慧生態上正在建設開放協作的創新生態. 上個月, ARM推出了超迷你GPU: 一套全新的Mali多媒體IP套件, 適用於手機, 平板, 電視等終端晶片. 這套全新的Mali多媒體IP套件中包括Mali-G52 GPU, Mali-G31 GPU, Mali-D51顯示處理器, Mali-V52視頻處理器, 其中Mali-G52 GPU將機器學習方面性能提高了3.6倍, Mali-G31則是ARM最小的處理器, 能夠為中低端智能設備帶來人工智慧能力. 同時, ARM也與英偉達聯合打造IOT設備的AI晶片專用IP並將其整合到Arm的Project Trillium平台上, 以實現機器學習能力.
除了晶片巨頭ARM, 本場峰會還邀請到了晶片界的另一位巨頭英特爾公司的副總裁李煒, 他提到數據的爆發, 計算基礎設施的增長以及目前人工智慧在健康, 金融, 教育, 醫療等應用方向的增長將成為中國人工智慧行業發展的優勢. 英特爾在AI方面也積累了自己的資產, 包括硬體, 軟體庫, 框架, 工具到平台. 英特爾在硬體有通用CPU志強, 在終端和雲端也在做晶片. 同時他也說到, 人工智慧演算法的發展上框架非常重要, 根據英特爾的經驗這種優化使得CPU性能兩年內增長了100倍.
近年來, 中國的研究所也在進行晶片領域的探索, 全球首個能夠 '深度學習' 的 '神經網路' 處理器晶片 '寒武紀' 就是中國科學院計算技術研究所發布的. 今天中科院計算技術研究所控制計算實驗室主任韓銀和也來到了峰會現場, 這一次他們正在打造機器專用晶片. 韓主任說到計算平台演化方式已從pc機向智能手機轉變, 未來機器人將成為新的計算平台. 然而機器人領域現有晶片都是直接借用了電腦或手機中的晶片, 沒有考慮機器人的特點. 而用於機器人上的處理器應借鑒人腦, 採用分區異構多核計算. 中科院計算技術研究所目前就在進行Dadu機器人晶片平台的的研發, 利用分時複用結構演算法實現小型嵌入式設計, 利用近似演算法進行超低功耗設計, 目前這款處理器的研發將分為三項工作: 面向機器人的神經網路處理器, 運動控制能力設計, 機器人視覺感知建設, 最終將形成一個開放的軟硬結合的機器人生態平台.
二, 機器人領域: 人形機器人是下一代人機交互中心
作為國內智能機器人界的代表優必選一直在仿人機器人上進行探索, 並成立了人工智慧實驗室. 在峰會現場優必選CTO熊友軍從技術的角度, 詳細闡述了服務機器人技術的發展趨勢. 首先, 他提到了硬體方面的關鍵技術, 機器人本體各個關節的活動需要高性能, 高精度的伺服電機, 而在手部, 關節等對靈活性要求不同的部分, 對伺服電機的要求也不同. 而在這些核心硬體方面, 國內企業與世界先進水平還有很大差距. 機器人的智能化是從整機的智能化, 這還包括感測器, 電機, 馬達, 運控等硬體的支援.
除了硬體方面的能力, 人形智能機器人步態想要達到高能量效率也需要相應的技術支援, 這包括手眼協調抓取和操作能力, 步態行走技術, 3D視覺導航技術, AI人體行為理解和識別技術, 識別肢體語言, 分析理解環境等多項技術的發展.
對於未來服務機器的發展趨勢, 他認為人形智能機器人將是服務機器人的發展趨勢, 只有在形態上更接近人, 才能更好地被人類接受, 更好地進行人機交互. 未來, 人形智能機器人在運動控制和人工智慧上將無限接近人, 甚至超越人類. 但熊友軍也說到雖然目前機器人在下棋等單一場景勝過人類, 無論從形態還是人工智慧能力上, 現在的機器人還處於發展早期, 但未來人形機器人將成為下一代的消費級的人機交互中心, 逐步贏得家庭成員信任, 最終成為家庭成員. 同時, 新的交互方式將重新定義數據價值, 現有的產業生態將被顛覆, 基於場景的智能機器人數據生態將是未來大數據入口. 未來5-10年智能服務機器人將迎來大規模的產業應用.
三, 《全球人工智慧產業地圖 (V1.0) 》發布
在2018中國人工智慧行業企業家峰會上, 中國資訊通訊研究院副院長何桂立還發布了《全球人工智慧產業地圖 (V1.0) 》. 他提到目前全球科研機構和企業都在進行人工智慧的研究和創新, 人工智慧發展普遍被看好, 尤其是在語音, 視覺等技術已逐步進入實用和商用階段, 帶動產業規模增長.
在計算機基礎設施上, GPU, DSP, FPGA , ASIC以及類腦等人工智慧晶片的創新非常活躍, 不僅實現了雲端只呢個, 更多地在滿足終端AI計算需求. 中國的晶片企業也在推動各類AI晶片的研究和創新, 比如寒武紀, 深鑒科技.
在軟體演算法和平台建設上, 全球的數據流量增在快速增長, 年複合增長率達到了24%, 這為深度學習提供了數據流量, 同時在機器視覺, NLP和語音識別領域全球不同的公共數據集也在為創企提供相應資源.
從全球的發展來看, 中國和美國已經成為全球人工智慧產業的帶路者, 美國方面在核心技術上更具有實力, 但落定應用上鋪展的並不全面; 中國方面以北京為帶領著, 上海, 廣東和江浙地區也在逐步加速發展.
最後, 何院長指出, 資本, 人才和監管是加快人工智慧基礎環境建設的保障. 資本方面應加大人工智慧基礎前沿研究, 關鍵共性技術攻關, 成果轉化, 基地平台建設, 創新應用示範支援, 同時優化人工智慧創企的融資環境. 在人才方面, 應培育或引進頂尖人才, 在原創性技術研究上突破, 同時培養符合產業要求的工程師型人才. 在監管方面, 應加強人工智慧相關法律, 倫理和社會問題的研究, 尤其在智能駕駛, 智慧醫療等領域.
此外, 該峰會還邀請到了Synopsys董事長兼聯席CEO Aart de Geus博士, 雲天勵飛聯合創始人兼CEO陳寧, 大華技術副總裁張興明, 騰訊智能平台產品部副總經理陳謙, 雲從科技合伙人兼高級副總裁孫慶凱, 星環科技創始人孫元浩, 深鑒科技CEO姚頌和清華大學教授, 博士生導師, 清華—伯克利深圳學院院長張林等產業和學界代表對人工智慧產業的發展進行了精彩的圓桌論壇.