Bitcoin fiel in den ersten 24 Stunden um 10% und fiel unter 9000 US-Dollar;
Nur zwei Tage vorbei für Bitcoin Bergleute, sollte es ein sehr harten 2 Tage sein, in kurzer Zeit stark gesunken Bitcoin 10%, wieder unter der 9.000 $ Marke.
Nicht nur Bitcoin, sondern auch die zweitgrößte elektronische Währung, Ether, fielen um 7% und die drittgrößte elektronische Währung, Ripple, fiel um 10%.
Natürlich ist der Aktienmarkt aus einem Grund so schlecht ist, nach Bloomberg News am 11. berichtete, überfielen Südkorea einer der weltweit größten elektronischen Wechsel Upbit, wegen seiner angeblichen Transfer von Kundengeldern auf das Konto des Unternehmens.
Die ehemals größte Bitcoin-Börse der Welt (Konkurs) bereitete sich darauf vor, die verbleibenden Zehntausende von Bitcoins zu verkaufen, und Bitcoin kollabierte.
Es muss gesagt werden, dass elektronisches Geld tatsächlich ein finanzielles Werkzeug ist, um die psychologische Qualität zu testen.Wissen Sie nicht, ob Bitcoin in Zukunft auf den Höchstwert von 20.000 US-Dollar zurückkehren kann?
2. Bitcoin erlitt einen Dreisprung Angriff Mehr Möglichkeiten in der KI?
Reporter der Securities Times Wu Jiaming
Vor kurzem wurde eine Serie von drei schweren Schlag, so dass der Preis von Bitcoin scharf fiel diesmal wieder, schien einige Anleger ihre Aufmerksamkeit auf andere Bereiche zu drehen: künstliche Intelligenz (KI).
Laut ausländischen Medien Berichte, kann der jüngste Bitcoin Markt als schlechte Nachricht beschrieben wird, von dem ersten schweren Schlag war der größte Bitcoin Austausch ist aber jetzt bankrott Mt.Gox, groß angelegte Verbringung von seinem Hausmeister wieder nach dem Mt.Gox Die Cold Wallet Monitoring-Website zeigt, dass in der Mt.Gox Wallet noch 138.000 Bitcoins übrig sind und der Preis für Bitcoin gesunken ist.
Der zweite schwere Schlag von NVIDIA. NVIDIA vor kurzem Geschäfts 2018 Ergebnisse des ersten Quartals veröffentlicht, mit dem Bergbaugeschäft erreichte der Umsatz $ 289 Millionen, aber Nvidia Chief Financial Officer Colette Kress sagte Zusammenhang das Unternehmen zweiten Quartal erwartet, die unternehmensbezogenen Einnahmen 65 sinken % In gewisser Weise hat es auch den Verkaufsdruck der digitalen Währung ausgelöst.
Der dritte schwerer Schlag aus Südkorea, nach Südkorea zu sagen Büro Bezirk Staatsanwaltschaft von Seoul, einem Beamten der südkoreanischen Staatsanwaltschaft am Donnerstag und Freitag das Büro eines der weltweit größten digitalen Austausch Upbit wird Razzia berichtet, Upbit Verdacht Kunden bewegter Konto Geld in das Firmenkonto. Upbit Gebühr von etwa $ 1,6 Milliarden im wert von Bitcoin ist es Südkoreas größte, die viertgrößte Bitcoin Börse der Welt.
Der Preis von Bitcoin schwankt immer noch stark, was auch Unsicherheit mit sich bringt, einige Investoren sahen zu dieser Zeit andere Möglichkeiten.
Apriem Advisors Chief Investment Officer Benjamin Lau sagte, Nvidia hat auch eine ‚für künstliche Intelligenz und Rechenzentren, die Nachfrage nach NVIDIA-Chips exuberant mehr Möglichkeiten als Bergbau, die das Unternehmen die Geschäftsentwicklung in der nahen Zukunft fahren sollte "Benjamin Lau schlug vor, dass die kommerziellen Chips von Nvidia für den KI-Sektor Healthcare-, Transport- und Computerdatenzentren umfassen könnten. Das ist die Zukunft.
Zufälligerweise in einem Interview mit Bloomberg News, Festland Mitbegründer Wu Ji Han sagte, das Unternehmen in den US Bitcoin Bergbau haben große Expansionspläne Bits. Er hat auch auf die Position des Unternehmens in der künstlichen Intelligenz kommentierte, sagte, das Festland Bits Auch planen, in diesem Bereich Fuß zu fassen.
Heute hat sich AI in verschiedene Bereiche eingedrungen: Kürzlich gab Total offiziell eine Vereinbarung mit Google Cloud bekannt, die gemeinsam eine Technologie für künstliche Intelligenz entwickeln und eine neue intelligente Lösung für die natürliche Exploration und Erschließung von Ölvorkommen bereitstellen wird Besorgt: Da Alpha Dog die Go-Weltmeisterschaft übertreffen kann, werden Total und Google "Super Smart Oil Man" jenseits der durchschnittlichen Ölperson schaffen, wird die Ölindustrie eine Subversion einleiten?
In der Tat hat der beschleunigte Aufstieg der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren einen großen Einfluss auf die globale Chip-Industrie gehabt: Nvidia hat sich von einem Grafikkarten-Anbieter zu einem Anbieter von Servern mit künstlicher Intelligenz gewandelt, darunter Google, Facebook, Microsoft und andere Technologie-Giganten Der Forschungsleiter setzt die von Nvidia zur Verfügung gestellten Chip-Produkte bereits speziell für die Forschung in diesem Bereich ein: Marktanalysten sagen voraus, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz in den nächsten zehn Jahren rund 500 Milliarden US-Dollar wert sein wird.
3. Das Potenzial der Zukunft der Blockchain-Anwendung ist länger.
Bitcoin, Ethereum und andere virtuelle Währungen sind immer beliebter geworden und die Blockchain-Technologie hat immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Viele Branchen haben begonnen darüber nachzudenken, wie man die Blockchain-Technologie nutzen kann, um mehr Wert zu schaffen. Auch ein neues Geschäft: Unter diesen könnte die Entwicklung der Lieferkettenfinanzierung der wichtigste Trend für Taiwans Industrie sein.
Da im traditionellen Finanzsystem alle Transaktionen und Finanztransaktionen in der zentralen Datenbank der Finanzinstitute gespeichert sind, müssen die Finanzinstitutionen beträchtliche personelle und materielle Ressourcen in die Pflege ihrer Datenbanken investieren, um einen stabilen Betrieb und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Im Hinblick auf das Finanzsystem haben entsprechende Investitionen auch die Kosten von Finanztransaktionen erhöht.
Vor diesem Hintergrund brachte das Konzept der verteilten Bücher ins Leben gerufen. In einer Architektur Bücher verteilt, alle an der Transaktion beteiligten Parteien einen Teil der Bücher haben, so dass keine zentrale Datenbank die gesamte Transaktion zu halten Konten. Jedoch aufgrund der Parteien, die Transaktion Alle Bücher, die Sie haben, stellen nur einen Teil des vollständigen Buches dar. Wie sichergestellt wird, dass die anderen Bücher korrekt sind und die Daten nicht manipuliert wurden, stellt ein großes Problem dar. Die Blockchain ist eine effektive Lösung für dieses Problem.
Es gibt verschiedene Blockchain-Anwendungen, die mit Industrie 4.0 noch leistungsstärker sind
Darüber hinaus kann die Blockchain-Technologie nicht nur in der Finanzbranche eingesetzt werden, Daten mit verteilter Architektur können mithilfe der Blockchain-Technologie ihre Authentizität verifizieren, vor allem ist die Blockchain-Technologie grundsätzlich Open Source, Allein auf Github gibt es 26.000 Blockchain-basierte Entwicklungsprojekte, namhafte internationale Unternehmen wie IBM und SAP unterstützen zudem die Open-Source-Blockchain Hyperledger Fabric, mit der sich implementieren lässt Kommerzielle Anwendungen.
In der Tat wird das Thema Ausbreitung der Industrie 4,0 Jahre, schließlich unweigerlich verwendet Kettentechnologie zu blockieren. Industrie 4.0 hat viele Gesichter, zusätzlich digital, digitale Zwillinge zu verarbeiten (Digital-Zwillinge), Industrie Dinge (IIoT) Konzepte häufiger zu hören außerhalb Substantive, 4,0 in den späteren Stadien der Entwicklung der Industrie, Upstream- und Downstream-Wertschöpfungskette Informationssysteme (zB ERP, MES, etc.) gebunden sind, zusammen aufgereiht werden, Hersteller elastische Produktion erreichen, Inventarerstellung und andere Ziele zu reduzieren.
Nach meinem Verständnis, ändern Sie haben einige großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften für die Industrie begonnen bringt 4.0 einen regnerischen Tag, und der Hersteller der jeweiligen Industrie Geräte / Systeme zu kooperieren, weil das verarbeitende Gewerbe in einem stark digitalisiert, Rohstoffe, Halbfertigproduktdaten Inventar Die Änderung erfolgt in Sekundenschnelle, und es ist auch eine große Herausforderung, auf diese Änderungen in Echtzeit im Rechnungslegungsprozess und im Abschluss zu reagieren.
Auf der anderen Seite müssen die Kunden in der Produktion sehr sensibel auf die oben genannten Zahlen reagieren, insbesondere auf die Herstellung von Elektronik im großen Maßstab, da die Margen im Allgemeinen niedrig sind, egal ob es sich um Rohmaterialien, halbfertige oder fertige Produkte handelt, alles ist ein Kostenfaktor und oft der Gewinn und Verlust des Unternehmens. Der entscheidende Punkt ist, dass, obwohl Wertpapierregulierungsbehörden börsennotierte Unternehmen möglicherweise nicht dazu verpflichten, den Offenlegungszyklus von ertragsbezogenen Informationen zu verkürzen, Echtzeit-Finanzdaten immer noch eine wichtige Referenz für Unternehmensentscheidungen darstellen.
Für eine große Fertigungsindustrie, wie Taiwans Electronics Group, ist es notwendig, eine zentralisierte Architektur zu verwenden, um die Daten tausender Upstream- und Downstream-Hersteller zu handhaben, IT-bezogene Software- und Hardwarekosten müssen sehr auffällig sein, und das System kann auch sein Es wird groß und komplex und stellt eine Herausforderung für Verwaltung und Wartung dar. Die Einführung der Blockchain-Technologie und die Einführung einer verteilten Datenarchitektur werden für diese großen Hersteller eine attraktive Lösung sein.
Neben den Anwendungen im Zusammenhang mit dem Invoicing-Management bieten Blockchains eine Reihe weiterer Anwendungsmöglichkeiten: Im Kontext des industriellen IoT senden Sensornetze immer wieder verschiedene Daten, aber im Falle der Übertragung dieser Daten Nach Manipulationen kann der Betrieb der Produktionslinie chaotisch werden und sogar die Sicherheit der Anlage gefährden: Mit der Blockchain-Technologie kann verhindert werden, dass Daten manipuliert werden, so dass die Informationssicherheit des Industrial Internet of Things weiter gewährleistet werden kann.
Corporate Finance wird aufgrund von Blockchain umkehren
Neben der Überprüfung der Authentizität verteilter Daten und der Sicherstellung, dass Daten nicht manipuliert werden, gibt es eine wichtige Anwendung der Blockchain, Tokens auszugeben, die genau das verursacht hat, dass der virtuelle Devisenmarkt mit vielen Blasen überschwemmt wurde. Der Grund - fast jeder kann Tokens ausgeben, um zu finanzieren, virtuelle Währungen gegen Dollar, Renminbi, NT und andere legale Währungen mit staatlicher Unterstützung zu benutzen.
Unabhängig von der vorhandenen virtueller Währung Marktblase und all dem Chaos, in der Tat ist es eine Token Anwendung Anwendungsmöglichkeiten der tiefen Corporate Finance. Um die Fertigungsindustrie, kann das Produkt nicht aus der Luft geboren werden, einen bestimmten Anbieter zu produzieren Bei Produkten ist es erforderlich, Rohstoffe oder Komponenten von Vorlieferanten zu beziehen und den Kaufpreis zu einem festgelegten Zeitpunkt zu zahlen.
In der aktuellen Situation, obwohl Lieferanten wurden an Kunden ausgeliefert, bekam aber die Hände von ein paar Monate, bevor es im Falle eines plötzlichen Cash-Flow-Bedürfnisse von Lieferanten eingelöst wird, nur die Bank Rabatt zu finden, und eine Summe an die Bank Zinsen zahlen. überprüfen Sie auch die Ermäßigung zu viele Einschränkungen unterliegt, wie lange Zeit der Fahrkartenkontrollen, in der Regel die Banken nicht akzeptieren, und das machte die U-Bahn-Finanzbranche einen Lebensraum hat. in der Tat, viele große Die Fertigungsindustrie nutzt den Zeitunterschied zwischen Debitoren und Kreditoren, um riesige Gewinne zu erzielen, aber das Kapitalrisiko trägt der Lieferant.
Auf der anderen Seite, wenn der Kunde plötzlich eine riesige Menge von Aufträgen, müssen Lieferanten dringend Expansion, es sei denn, der Kunde bereit ist, im Voraus zu bezahlen, sonst bin ich fürchte, dass viele kleine und mittlere Lieferanten nicht verpflichten sich leisten können, weil die Banken haben in der Regel sehr streng für die Finanzierung von KMU Einschränkungen können die KMU eine Kreditkreditlinie oft sehr gering ist, wenn nicht unmöglich, eine Kreditlinie von Kredit zu erhalten. zu diesem Zeitpunkt nur Inhaber von KMU häufig vermögende setzen, ihr eigener Name, um die Immobiliensicherheiten für Darlehen zu nehmen, wenn viele in großen abhängen Die KMU in der Fertigungsindustrie, obwohl ihre Unternehmen stabil zu sein scheinen, haben festgestellt, dass ihr Cashflow nicht richtig funktioniert und sie ihre Positionen nicht mit normalen Finanzinstituten anpassen können. Der Hauptgrund ist hier.
Bis zu einem gewissen Grad ist dies auch eine der Hauptforderungen des Immobilienmarkt in Taiwan, weil der Chef, wenn KMU Ersatz Bargeld, Immobilien-Investment ist in den Angriff, Rückzug der Wahl. Haben Sie eine Chance zu verdienen, den Bid-Ask-Spread, das Unternehmen auch brauchen kann wenn es als Sicherheiten zu verwenden, für Betriebsmittelkredite. Immobilien eine der Kreditsicherheiten Banken sind am ehesten bereit, zu akzeptieren, weil es in der Regel viel niedrigere Preisschwankungen als andere Wertpapiere und Immobilien Kam Preismechanismus ist bereits recht ausgereift.
Wenn Sie einen großen Blockkette Technologie-Hersteller ihre eigenen Token auszustellen, und innerhalb ihrer eigenen Lieferkette fließen, Finanztransaktionen in der gesamten Lieferkette geplant werden eine andere Szene präsentiert werden. In der Tat, um Kettentechnologie im Namen der ausgegebenen zu blockieren Währung, nicht nur die traditionelle Währung ersetzen, sondern auch intelligenter Vertrag (Smart Vertrag) Funktion angebracht werden kann. Emittenten mit der empfangenden Partei kann nicht nur den Inhalt des Vertrages anpassen, wenn die Vertragsbedingungen erfüllt sind, kann die nachfolgende Handel Aktion auch automatisiert werden, Es besteht keinerlei Notwendigkeit für menschliche Eingriffe.Dieses Merkmal kann die Transaktionskosten für Käufer und Verkäufer erheblich reduzieren.
Mit anderen Worten, Token mit Smart-Vertrag ist tatsächlich etwas ähnlich wie Akkreditive (Letter of Credit, LC) im internationalen Handel verwendet, aber es gibt keine Zwischenbank garantiert. Diese Tokens begrenzt, wenn Sekundärmarkt zu öffnen, um zu machen Hersteller Mitglieder der Lieferkette können die Mitglieder innerhalb desselben Lieferkette Transaktion (das einen ähnlichen Rentenmarkt schaffen wird, sondern nur eine bestimmte Gruppe von Teilnehmern in spezifischer Unternehmens-) oder als Sicherheiten für die Finanzierung kaufen und verkaufen, es Dies wird große Störungen auf dem bestehenden Finanzmarkt für Unternehmen verursachen.
Darüber hinaus ist es für die Regierung schwierig, gemäß den geltenden Finanzgesetzen und -vorschriften in die Verordnung einzugreifen, da das gesamte System durch die Transaktionen zwischen Privatunternehmen generiert wird. Die von Käufern und Verkäufern als Tauschmedium verwendete "Währung" oder "Credential" sind zwei. Schaffung von vertraglichen Freiheiten Es ist nicht ungewöhnlich für Unternehmen, Geld zu leihen und sich gegenseitig umzudrehen.Welche Vermögenswerte sollten als Sicherheiten und sogar unbesicherte Kredite verwendet werden.Wenn beide Parteien keine börsennotierten Unternehmen sind, sind sie im Grunde der Chef.
Die goldene Gelegenheit des traditionellen Unternehmensgoldes
Es mag für die Leser leicht nachvollziehbar sein, warum die traditionelle Finanzindustrie bei Fintech-Innovationen, die auf Blockchain-Technologie basieren, so vorsichtig ist, denn in diesen neuen Spielregeln sind Finanzinstitute nicht nur Die Marginalisierung kann sogar ausgeschlossen werden.
Für die traditionelle Finanzindustrie mag die Situation jedoch nicht so pessimistisch sein: Wie oben erwähnt, sind Banken aufgrund verschiedener Faktoren wie Kreditkosten und -risiken grundsätzlich schwer, Kreditdarlehen an KMU zu vergeben und müssen Sicherheiten haben. Wenn die große Fertigungsindustrie Tokens für ihre eigenen Lieferkettenunternehmen ausgibt und ihren Algorithmus für die Banken öffnet, können die Banken die Transaktionsaufzeichnungen von kleinen und mittleren Unternehmen mit großen Fertigungsindustrien in dem System leicht erfassen und die Kreditkosten erheblich reduzieren. Die Regulierungsbehörden sind bereit, weitere Vorschriften zu lockern und diese Token als Quasi-Produkte bestimmter Wertpapiere zu behandeln, die natürlich auch zur Finanzierung von Bankhypotheken verwendet werden können.
Unabhängig davon, ob das erstgenannte oder das letztgenannte für die bestehenden Finanzinstitute ist, hilft das Auftauchen von Marken, den Kreis der Finanzdienstleistungen für KMU noch größer zu machen.
Wenn die Finanzaufsichtsbehörden bei der Produktion in großem Maßstab eingreifen müssen, um Token für ihr eigenes Lieferkettensystem auszugeben, ist es unvermeidlich, diesen Token einen bestimmten Rechtsstatus zu verleihen. Der rechtliche Status der Token muss klar definiert sein, bevor die Regierung fortfahren kann. Kontrolle: Wenn das Token rechtlich nichts ist, werden auch die Regierungsvorschriften nicht genannt.
Langfristiger Plan für die Bergbaumaschinenindustrie
Ab 2017 Bitcoin gegenüber dem Dollar steigen steil an, blies die offizielle die lang erwartete Bergbaumaschinenindustrie boom, Bergbaumaschine Geschäftsmöglichkeit ist ein heißes Thema in Taiwans Elektronikindustrie Kette. Mehrere Design-Unternehmen chinesische IC wegen der Einführung des Bergbaus dedizierter ASIC und Explosion der roten, aber wenn man die Regeln des Bitcoin, Ethernet Währung hinter dem Spiel zu verstehen, können wir behaupten, dass das aktuelle Cash-Bergbau-Geschäftsmodell wird nicht ein lang anhaltendes Geschäft sein kann.
Um Bitcoin, seine insgesamt ausgegebenen 21.000.000, wird es keine neue Voll Bitcoin sein, nachdem die Ausgabe abgeschlossen ist. Dies ist Bitcoin Bergbau Maschinenindustrie „Termin“. Es wird geschätzt, dass bis Mitte 2017 Bits Bargeldumlauf hat 1.638 Millionen Einheiten und bitcoin wie der Rest des Ausgabebetrages erreicht immer tiefer und tiefer, grub ein vertrauliches Bergbau bitcoin Zeit länger wird, was zu einem ROI Bergbaugesetz Es wird allgemein angenommen, dass die restlichen 4 Millionen Bitcoins vor 2040 ausgegeben werden.
Als Ethernet-Währung, obwohl seine Gesamtausgabe im Gegensatz zu Bitcoin sterben wird, aber Mitbegründer Vitalik Buterin Ethernet Währung wurde vor kurzer Ausgabe Limit To Ethernet Währung auf 140 Mio. angepasst vorgeschlagen, das zeigt eine Ethernet-Münzen Bergbau Am Ende kann die Maschine immer noch Probleme wie Bitcoin auftreten.
Auf der anderen Seite, ist die Menge des sozialen Währung Ethernet mit Ethernet Bergbaumaschine Münzen zu produzieren, hält immer die Haltung der Opposition, weil die Besitzer Verschlüsselung übermäßige Konzentration von Geld, das Geld selbst wird viel Verschlüsselung Fehlverhalten und professionell Bergleute führt, insbesondere die Verwendung von ASIC Bergbaumaschine von professionell Bergleuten, wird die Verschlüsselung Währung beschleunigter Konzentration des Eigentums derzeit Ethernet Währung Bergbau die GPU-basierte Bergbaumaschine, Bergbau Effizienz ist schlechter als der ASIC verwendet wird, aber die Vorteile können sein Anpassung an Änderungen im Mining-Algorithmus
Kürzlich Festland China IC-Design-Unternehmen erklärten, die Einführung von Münzen dedizierte Ethernet ASIC Bergbau, alle paar Tage, die Mitglieder der Ethernet-Währung Foundation (ETH) sofort vorgeschlagenen Änderungen Ethernet Währung Mining-Algorithmus-Bits, ist es klar, dass China und andere Bits für ASIC das Verhalten der Entwickler kommen. und das Ergebnis dieser Machtkampf ist sehr einfach, die --ASIC Entwicklungszyklus mindestens drei bis sechs Monate, Maske und andere Kosten Hunderte von Millionen von Dollar voraussehen, aber wenn es einen Konsens innerhalb der Gemeinschaft ist, Es kann nur wenige Wochen dauern, um den Algorithmus zu modifizieren, und die Kosten liegen nahe bei Null.Hardware- und Software- "Ausfallsicherheit" leidet immer, und sogar FPGAs mit der flexibelsten Schaltungsarchitektur haben einige Einschränkungen.
Im Allgemeinen ist das derzeitige Geschäftsmodell von Bergbaumaschinen nicht nachhaltig, aber wenn alle Branchen und Branchen ihre eigenen vertikalen Anwendungen mit Blockchain-Technologie entwickeln, wird die Situation ganz anders aussehen. Berechnung, Datenverarbeitungsblock Kette daher mit der breiten Anwendung modernster Technologie Blockkette, werden die Unternehmen im Zusammenhang Bedürfnisse haben, ist dies die Bergbaumaschinenindustrie langlebigere Geschäft sein kann. in diesem Artikel erwähnt Nehmen Supply Chain Finance, zum Beispiel Hunderttausende von der Elektronik-bezogenen Industrie-Kette Block der Welt, wenn die Verwendung von Supply-Chain-Technologie Finanzfragen zu behandeln, verbunden mit den Bedürfnissen von Banken und anderen traditionellen Finanzinstitute wird Bergbaumaschine ein Unternehmens-IT-Markt geworden Die Tür ist kein kleines Geschäft, aber dieser Markt kann relativ fragmentiert sein und ist möglicherweise nicht für programmierbare Lösungen wie ASIC, FPGA oder GPU geeignet und kann kommerziell durchführbar sein.
4. KI-Intelligenz ist allgegenwärtig Intelligente Terminals führen große Edge-Operationen ein;
Nach reiflicher Cloud Computing, bleibt groß angelegte, breite Palette von Betrieb in den Wolken, in kleinem Maßstab, mit den geochemischen Eigenschaften und Anforderungen von präzisem Betrieb wird an den Kanten oder Enden Nebel Betrieb bis zum Jahr 2019 die weltweiten Marktvolumen von etwa 3,7 $ bewegt werden Milliarden, Im Jahr 2022 wird es weiter auf rund 18,2 Milliarden US-Dollar wachsen, das Konzept der verteilten Architektur wird steigen und Edge Computing wird in den kommenden Jahren der Fokus der Entwicklung werden.
AI AI Computertechnologie an den Rand der in den nächsten Jahren wird nach und nach aus der Wolke entwickeln, das Anwendungsgebiet ist inklusive, und die Nachfrage nach verschiedenen Arten von tragbaren Endgerät-Vorrichtung von hoher intelligenten Funktionen, aber wird in massiven Daten IOT führen Staus, nicht alle durch die Wolke Verarbeitung und damit hochkant computing verlassen müssen, gibt mehr Rechenleistung Terminal.
Kanten arithmetische Operation kann in der Tat umzusetzen Kante zusammengefaßt werden (Mobile Edge Computing) und haze Betrieb (Fog Computing). AI dedizierte Hardware / Beschleuniger letzte Federungs- ausschließlich für arithmetische Operation der neuronalen Netzwerks Chips entstanden, einschließlich AI-Optimized verwendet auftreten Prozessor, Deep Learning-Prozessor, AI-Beschleuniger, neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) usw., arbeitet AI am Rande Sie Neuralnetzwerkmodells müssen rationalisieren, während der operative Effizienz zu stärken, so dass das Modell allgemeinen Business-Training von Kompression auf mobile Geräten verwendet werden.
Verteiltes Architekturkonzept Der Aufstieg von Edge Computing
Arbeitet auf dem Rande (Edge Computing) Konzept entstand in der KI (Künstliche Intelligenz, KI) unter dem Ausleger, nach dem früheren reifen Cloud Computing, großflächige, breite Arbeitsbereich bleibt in den Wolken, in kleinem Maßstab, mit den präzisen geochemischen Eigenschaften und Anforderungen der Betrieb wird an den Rande oder Nebel Ende bewegt werden. nach dem Open Nebel Alliance (Open Nebel Consortium) Studie zeigt, dass die Weltmarktgröße von etwa Nebeln Operationen von $ 3,7 Mrd. im Jahr 2022 weiter auf etwa 18,2 $ wachsen wird Milliarden, vor allem in den Bereichen Anwendung im Jahr 2019 Infrastruktur (Versorger), Transport (Transport), Gesundheitswesen (Healthcare), Industrie (Industrie), Landwirtschaft (Landwirtschaft) und so weiter.
Da darüber hinaus die Entwicklung der Dinge, die Anzahl der Endknoten-Modell in den kommenden Jahren vernetzt explosives Wachstum zeigen werden, eine riesige Menge von Dingen kommen Formen, stellvertretender Direktor des Instituts für Information Industry Wang Bingfeng Center of Things Anwendungen (Abbildung 1) ist der Ansicht, da eine große Menge von Daten erzeugt wird, kann die bestehende Übertragungsinfrastruktur nicht fertig zu werden, und müssen Stauen, unzureichende Bandbreite Problem konfrontiert, um große Datenmengen zu verarbeiten, müssen die Betreiber mehr Cloud-Ausrüstung bauen, so dass Unternehmen daher Kosten weiter erhöhen Betrieb ,. Mit dem Aufkommen des Konzepts der verteilten Architektur wird Edge Computing in den kommenden Jahren zum Fokus der Entwicklung.
Stellvertretender Direktor des Zentrums der Dinge Anwendungen III Abbildung 1 Wangbing Feng glaubt, dass die Daten, die eine große Anzahl von beide Transportarchitektur erzeugen kann sie nicht leisten, daher der Anstieg des Begriffs einer verteilten Architektur, die Kanten operative nächste Jahre werden, um den Fokus der Entwicklung.
Die Cloud-Computing- und Edge-Operationen weisen signifikante Unterschiede in der technischen Architektur und vielen Funktionen auf: Wie in Tabelle 1 gezeigt, erklärte Wang Bingfeng, dass Edge Computing eine verteilte Architektur verwenden und auf zahlreichen Nebelnetzknoten arbeiten wird. die drei technischen Merkmale sind Computing: die Betriebsposition in die Mitte von der Kante, auch da die Betriebsposition in dem Endgerät, die Netzwerk-Zeit niedrige Rate wartet, kann die Anwendung 10 Millisekunden unterstützen, die Netzwerkbandbreite Infrastrukturen Die Anforderung ist gering und kann einige Dienste bereitstellen, wenn keine Verbindungen im Cloud-Netzwerk vorhanden sind.
Wenn die Arbeitskante Betrieb flexibleren Einsatz nehmen, die Randknoten Kosten Dinge, relativ kleines Volumen, sein kann, große Multi-Punkt-Konfiguration; Randknoten gebildet wird, das System nicht zu kompliziert Einsatzplanung erfordern, Architektur relativ flexiblen Punkte visueller Kontext des Anwendungskontext anzupassen, erklärten Wangbing Feng, die Entwicklung der Dinge, die Anwendung einer großen Anzahl von fortgeschrittener Abfrage und Analyse einer großen Anzahl von Sensordatenströmen zu fördern; zweiter Amtszeit als Echtzeit-Ereigniserkennung, drittens Das Networked Control System (NCS) ist das industrielle Automatisierungssystem, das vierte ist das Mobile Crowdsensing (MCS).
Edge und Cloud Computing ergänzen sich ohne Konflikte
AI IoT wird mehr Entwicklung in Kombination mit intelligenten Systemen bringen, das derzeit bestehende Cloud-Infrastruktur, um die Offline-Verarbeitung der Dinge nicht erfüllen kann, Datenschutz und anderen Echtzeit-Antwort Anforderungen, importieren Sie die Edge-Computing-Architektur, die Probleme durch den verstärkten Einsatz von Cloud-Infrastruktur Widerstandsfähigkeit gegenüber zu lösen die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und Recyclinganforderungen zwischen verschiedenen Systemen. Wangbing Feng erklärt, dass der Rand der Kontextintelligenz (Intelligenz via Rand Ambient Computing), die per Definition ist in der Nähe der Fläche der Wolke weg von den Endverbrauchern Vorrichtungen zu adressieren, einen gewissen Grad an Betrieb und Intelligenz haben muß Erzeugt die Fähigkeit, in der Nähe erfasste Daten zu verarbeiten.
Arbeitet auf dem Rand der Entwicklung Herausforderungen sind: Skalierbarkeit (Skalierbarkeit), komplexe Netzwerkstruktur (Complex Inter-Vernetzung), dynamisch und adaptiv (Dynamik und Adaptation), die Vielfalt und Heterogenität (Diverisity und Heterogenität) und andere zukünftige mit Echtzeit und Ressourcen müssen zugeteilt werden, und die drahtlose Verbindung von mobilen Geräten, die Kanten wieder einsetzen Anwendungen der Vernetzung;; Dinge Maßstab erweitern wird sich fortsetzen, wird der Endknoten verschiedenen Bedingungen, eine Vielzahl von Mustern für eine physikalische Verbindung sein, die gleiche Kantenvorrichtung erfordert auch Nahtlose Schnittstelle mit Interoperabilität.
Arbeitet am Rande der Entstehung von Cloud Computing nicht ersetzen, sondern wird in die Richtung der Entwicklung ergänzen, die unmittelbare Reaktion durch das Terminal, kann die Last des Cloud Computing reduzieren, sondern im Rahmen der Gesamtnachfrage Sicht der Dinge, was bedeutet, dass die Ränder der Operationen erscheinen mehr Hetero Verfremdung Nachfragesituationen reagieren, vor allem mit zunehmender IOT Gerätetyp, wird das System mehrere Male ableiten und diese sekundären Systeme effektiv zusammenarbeiten können, wird die Qualität der intelligenten Dienste auswirken.
Deep Learning fördert AI-Wachstum
AI Künstliche Intelligenz Welle von dieser Welle der Entwicklung auf der Grundlage der bisherigen Entwicklung der Pflanzen, sondern auch mit tiefen Lernen (Deep Learning) die meisten Vertreter, Wissenschaftler künstliche Intelligenz Chef DeepBelief.ai Yoon Sang Chi (Abb. 2) sagte, der Erfolg aus der Tiefe kommt von Lernen mehr in die Tiefe versteht den Betätigungsmechanismus des menschlichen Gehirns wird der Kern durch das Lernen aus, in der Machine-Vision hofft auf eine menschliche Sehen und maschinenlesbares Bild der Beziehung zwischen den Pixeln zu etablieren. Menschen leicht den zugrunde liegenden Regeln Dinge wie Tabellen verstehen können, so dass die meisten Menschen können In Ermangelung von Daten, treffen Sie korrekte Urteile und identifizieren Sie viele Computer, die langfristiges Training benötigen.
Abbildung 2 DeepBelief.ai künstliche Intelligenz Chef-Wissenschaftler Yoon Sang Chi sagte, der Erfolg der Tiefe des Lernens von einem tieferen Verständnis des Betriebsmechanismus des menschlichen Gehirns kommt, den Kern der Charakterisierungsstudien.
So tief Lernen, dass wir beginnen, eine Maschine zu lehren, der Welt mit einem komplexen Verfahren zu stellen, durch komplexe Modelle zu schaffen und die Errichtung der Herrschaft der gegenseitigen Unterstützung, denn die Welt ist kompliziert, wenn ein Versuch, das vereinfachte Verfahren und Modell zu verwenden, ist zum Scheitern verurteilt fehlgeschlagen. Yoon Sang Chi erläuterte drei Ebenen der Tiefe Lerntechniken Faltungs neuronales Netzwerk (Faltungs neuronales Netz, CNN), rekurrente neuronale Netz (rekursiven neuronalen Netzwerks, RNN), Verstärkungs Lernen (Verstärkung Lernen) ist die am häufigsten kürzlich angewendet.
Convolution neuronale Netz wird verwendet, um das Bild zu identifizieren, die berühmte IMAGEnet Computer-Vision-Wettbewerb hat sich die letztere eine Faltung Neuralnetzwerkmodells Design-Wettbewerb geworden, die fast alle der teilnehmenden Teams entwerfen ihre Motoren Faltung neuronales Netz, und die Anwendung der Kante des Betriebs, Gesichtserkennung wird erwartet, dass der Mainstream-Rand-Computing zu sein, können Sie mehr Möglichkeiten nutzen, die Kunden zu verstehen, hat das Festland gewesen Erkennungsanwendung Erhöhung zu importieren, einschließlich dem Bahnhof Anschlagfläche Pinsel, Bürste des Gesichts auch mobile payment Zertifizierung verwenden, Universität Das Zutrittskontrollsystem des Wohnheims verwendet auch eine Gesichtserkennung, und das "Gesicht putzen" wird zu einer der beliebtesten Bilderkennungsanwendungen.
Identifizierung der Chinesen ist auch geeignet für die Faltung neuronale Netz in der Tat, Chinese ist ein Bild, ist der größte Unterschied zwischen chinesischen und anderen Sprachen nur schwer in einfache Symbole über die Anerkennung von Sprache auseinander zu nehmen, die derzeit rekurrente neuronale Netz ist am besten geeignet 2016 Google Übersetzung umfassende RNN-Modell ersetzt und effektiv für die Richtigkeit der Übersetzung, Spracherkennung Technologie Microsoft Genauigkeitsrate zu verbessern, offiziell mehr als professionelles Tacho Mitglied der menschlichen, zusätzlich zu den Chinesen, andere Sprachen weltweit Erkennungsrate Computer hat mehr als Die Menschheit.
Die Verstärkung Lernen, die Formel gegen das Netzwerk (Generative Adversarial Networks, GAN) ist eine relativ neue populäre Technik, lernen, wie der Computer die Eigenschaften der Dinge, die alle Studien GAN Tiefe zu bestimmen, die Gruppen mit verantwortlich für eine wahre oder falsche Kartenzeichnung Bestimmung, eine andere verantwortlich ist fake Geburt schwieriger, die wahr und falsch, unmöglich zu bestimmen, wahres und falsches Identifikation Modell für das zeichnen zu trennen, wenn sie sagen, dass sie die volle Kontrolle über die zugrunde liegenden Merkmale der Dinge, nehmen sie die Vorteile dieser Funktion haben ein trügerisches Bild erstellen kann, jedes Bild der GAN-Engine Ersetzen Sie es durch einen anderen Protagonisten.
Durch Muster natürliche Sprachkenntnisse zu organisieren und Wissenslandkarte dann durch natürliche Sprache Argumentation, wird erwartet, dass in der künstlichen Intelligenz die nächste Welle der Wachstumsdynamik sein. Yoon Sang Kwong sagte, 20 das Weiße Haus jährlichen wirtschaftlichen Aussichten Bericht prognostiziert, den Stundenlohn von weniger als $ 83% ige Chance der Arbeit wird von AI, Junior-Datenanalysten, wird bald ersetzt Reihen, jedoch ersetzt werden, das Verschwinden von dieser Welle der AI Entwicklung nicht funktioniert, und in der geistigen Befreiung, wir haben keine Zeit und Mühe aufwenden, um Führen Sie sich wiederholende Arbeit mit geringem Wert durch und arbeiten Sie auf höherer Ebene kreativ.
Optimieren Sie die Architektur, um die Kantenleistung zu verbessern
Zur Beobachtung aus der aktuellen Anwendung von Technologie und Entwicklung, ist AI nicht ganz voll auf den Einsatz in Schwellen Geräte, aber der erste Import bestehender Anlagen, einschließlich: VR / MR, Roboter, unbemannte Luftfahrzeuge, Auto, IoT Knoten, smart home , medizinischer, mobile Endgeräte, Server, Transport und Logistik. Cai Takeo Arm Senior regional Marketing Manager (Abbildung 3), dass die am weitesten verbreitete gemeinsame AI Randbetriebsendgerät Smartphone Anwendungen wie Spracherkennung (speech), prädiktive Text (Predictive Text), Gesichtsverfolgungskamera, Digitaler Assistent, Erweiterte Realität, Fingerabdruckidentität, etc.
Cai Takeo 3 Arm älterer Regional Marketing Manager sagte, dass die Verwendung von neuronalen Netzen eingehende Untersuchung der Anwendung optimierten Bibliotheken laufen ähnliche Funktionen, kann die Leistung von fünf Mal verbessern, die Software, die Betriebsgeschwindigkeit von fünfzehn Mal verbessern kann.
Arm eingebettete CPU-Architektur als führenden Hersteller, hat AI nicht aktiv an der Entwicklung von vor einigen Jahren beteiligt, aber nach einem umfassenden zeigen Trends in AI ist das Unternehmen arbeitet auch Hard- und Software für KI-Anwendungen zu optimieren, einschließlich dem maschinellen Lernen Prozessor (Machine Learning Processor), Objekterkennungsprozessor, Neuronale Netzwerk-Software-Link-Bibliothek usw.
Basierend auf Netzwerk-Bandbreite, Stromverbrauch, Kosten, Echtzeitverhalten, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Schutz der Privatsphäre und anderen Bedürfnissen, Computer- eine Phase der raschen Entwicklung geben wird, wiesen Cai Wu Männer darauf hin, dass bei der Anwendung des tiefen Lernens, die Verwendung von optimierten neuronalen Netzen Link Libraries läuft Mit ähnlichen Funktionen kann die Leistung fünf Mal verbessert werden, die Software kann 15-mal schneller als zuvor ausgeführt werden.
Integration von Cloud- und Edge-Software- und Hardwarearchitekturen
AI-Technologie-Architektur kann in etwa drei Teile unterteilt werden: Ausbildung (Training), die Tiefe des neuronalen Netzes (Tief Neural Network) -Modell, Inferenz (Inferenz) in drei Stufen, NVIDIA Technical Marketing Manager Su Jiaxing (4), die in den letzten Jahren von AI das Gesamtentwicklungsmodell immer komplexer und groß, der Bildidentifikationsabschnitt 2016 Googles Inception-v4-Komplex 350-mal mehr als im Jahr 2012 worden ist AlexNet, seine 2014 Baidu 2017 veröffentlicht DeepSpeech 3 Spracherkennungs-Engine, verglichen Die erste Generation ist 30-mal komplexer, die Übersetzungs-Engine 2017 MoE ist auch 10-mal komplizierter als die 2015 OpenNMT.
Abbildung 4 NVIDIA Technical Marketing Manager Su Jiaxing, sagte der letzten Jahre AI Neuralnetzwerkmodells komplexer wird und große hohe Genauigkeit der zunehmend hohen Kosten von AI zu produzieren.
Mit Blick auf das komplexe Netzwerk von tiefen Lern hohe Genauigkeit zu erzeugen AI Kosten höher und höher, einschließlich Stromverbrauch, Rechenleistung, Netzwerk-Bandbreite und anderen Ressourcen, Su Jiaxing Beschreibung, Schlussfolgerungen NVIDIA neue Beschleuniger werden versuchen, auch die Architektur zu vereinfachen, durch Fusion wiederholte Berechnungsverfahren, um unnötige Operation zu reduzieren, um die Hardware zu belasten, optimierte Hardware zu vereinfachen, der Bilderkennungsabschnitt kann von 140 bis 5.700 Bildern pro Bild angehoben werden, 40x; übersetzte Satz wird auch von 4 pro angehoben Zu 550 Sätzen, 140 mal erhöhen.
Darüber hinaus ist Smart City eine Kombination der Wolke und der Rand kontextueller Anwendungen vieler Endgerätedaten, nachdem Abtastknoten gesammelt und bald eine Vorbearbeitung Terminal durch die Kamera, und dann an die Integrationswolkendaten gesendet werden, um die Sicherheit der Stadt, Verbrechen Prävention hat die Katastrophenhilfe stark dazu beigetragen, Su Jiaxing glaubt, dass die Zukunft dieser großen Integration und Anwendung von Cloud-Computing-Kante, vor allem am Rande der Wolke Hardware, Software und Hardware-Integration und AI Operationen fordert mehr höher und höher, aber auch voller Chancen in den Schwellenländern.
AI gewidmet Beschleunigerentwicklung zu beschleunigen
Die meisten der Entwicklung von Wissenschaft und Technologie, das Ziel ist nichts anderes als ein Low-Power-, Low-Cost, High-Performance, AI Entwicklung ist keine Ausnahme, ist auch der Grund für den Anstieg des Rand Betriebes mit immer häufigen Bilderkennungstechnologie zum Beispiel Feng Chia zu verfolgen Chen Guanhong Associate Professor, Fakultät für Elektrotechnik der Universität (Fig. 5) beschrieben, Faltungs neuronalen Netzwerkarchitekturen, etwa neunzig Prozent sind in der Faltungsberechnung Schicht (Faltungsschicht) konzentriert, so die Komplexität der Schicht Faltungsoperation zu reduzieren, kann wirksam reduzieren Inferenz Hardware-Rechenlast, zusätzlich zu dem off-line-Betrieb, eine vereinfachte Struktur außerhalb der Duplikation von Daten ist eine der wichtigen Prinzipien der Verwendung.
Associate Professor, Fakultät für Elektrotechnik der Universität von Fig. 5 Chia Chen Guanhong beschrieb etwa neunzig Prozent Faltungsschicht neuronales Netzwerk Faltungs Arithmetik konzentriert, die Rechenkomplexität der Faltungsschicht zu verringern, kann die Belastung für den Hardware-Betrieb reduzieren.
Darüber hinaus, um die Rolle des neuronalen Netzes Anregungsfunktion (Aktivierungsfunktionen) in der Lage, einige Elemente der nichtlinearen neuronalen Netzwerk hinzufügen, so dass das neuronale Netzwerk komplexe Probleme lösen kann, machen die Ergebnisse näher an den Gewohnheiten der menschlichen Entscheidungsfindung mit seiner Nichtlinearität, Differenzierbarkeit Monotoniewert und Umfang Ausgangscharakteristiken, in der Regel von -1 bis +1 reicht, und das Ergebnis wird in der Mitte enger werden, wobei die Anzahl der Iterationen das neurale Netzwerk Berechnungs die Ergebnisse höher desto genauer sein wird. von der Netzwerk-Hardware-Beschleunigungsleistung Sicht sollte die Zukunft mehr und mehr spezifische AI oder AI-Beschleunigerchip sein kam.
Massachusetts Institute of Technology (MIT) Forscherteam veröffentlicht die Implementierung eines speziellen Chip „Eyeriss“ kann eine Studie in der Tiefe solcher Algorithmen auf mobilen Geräten direkt als Gesichtserkennung durchgeführt werden und können Daten im Netzwerk offline bearbeiten. Chenguan Hong die normale Wirkung der GPU ist Leistung, Eyeriss-Chip-Kern 168, um den Einsatz des neuronalen Netzes gewidmet ist, 10-mal erklärt, aber auch wegen seiner hohen Effizienz, durch das Netz ohne Datenverarbeitung kann künstliche Intelligenz auf dem Mobilgerät direkt durchgeführt werden, Algorithmus zur Gesichtserkennung, Sprachkenntnisse kann in Smartphones, tragbaren Geräten, Roboter, automatisiertes fahren Sie das Auto und andere Netzwerkanwendungen Gerät verwendet werden. die neuen elektronischen
5. Yun Zhisheng CEO Huang Wei: Die ungestüme Ära der KI ist vorbei, 2018 wird es einen Wendepunkt geben.
Anmerkung der Redaktion: Dieses Problem ist Panelisten CEO Michael Wolke bekannte Gründer des Sounds, er, wie eine Wolke bekannte Sound ‚Pyramide‘ Stil der R & D-Modells, Unternehmen für sechs Jahre zu schaffen, und wie wir in die Branche Status quo und Zukunft mit ihm zuhören sollen, wie? Sag!
In sechs Jahren geschehen viele Dinge, und die Zeit wäscht jede Industrie.
Gegründet im Jahr 2012 Wolke bekannten Klang wie ein langer Marsch in Richtung des Ziel Vormannschaft, ein klares Mandat Truppen stetige Fortschritte gemäß den Standards den operativen Pläne zu senden.
Dies ist die Quelle des Vertrauens Gründer Michael, zeigen die Daten, dass die Anzahl der Cloud bekannt Sound von mehr als 20.000 Partnern, mehr als 200 Millionen Nutzer täglich Anrufvolumen Cloud-Plattform 330 Millionen mal bedeckt, mehr als 647 Städte abdeckt.
Michael von der University of Science abgeschlossen und Technologie von China und einem Ph.D., leitender Forscher nach dem Studium arbeitete Motorola China Research Center, entwickelt während der ersten Handy Stimmabdruck-Authentifizierungssystem der Welt. Nach dem großen Innovation Krankenhaus als Führungskräfte, und eine Stimme erstellen Branch, gefolgt von der Gründung von Yun Zhisheng im Jahr 2012.
Er wurde in drei aufeinander folgenden Jahren beteiligt, die Nationale Agentur für Standards und Technologie (NIST) Sprechererkennung Auswertung (SRE) Projekt, die ersten Platz in der Hauptaufgabe hat, ist bei weitem der einzigen Keynote Speaker für zwei aufeinander folgende Jahre in der NIST Auswertung Chinesisch zu tun.
Pyramidenartiger F & E-Plan
Seiner Ansicht Wolke bekannten Klang der ‚Pyramide‘ Stil der Entwicklungsplanung, um sicherzustellen, dass sie in den vergangenen sechs Jahren in der Branche Linie bleiben, während die nächsten sechs Jahre noch der Fall ist, wegen ihrer ‚Infrastruktur‘ sehr gut.
Also, was ist der ‚Pyramide‘ Stil von R & D? DeepFlow Boden der Pyramide ein Cluster ist, kann der Isomerisierung Hardware-Server-Cluster intensive Rechen- und Speicherkapazität bietet bis diese Forschungs- und Entwicklungsteam als ausreichend Kraft unterstützen, um sicherzustellen, sagte Huang Wei, dass in Im Jahr 2018 soll es auf mehr als 1000 GPUs erweitert werden.
Die mittlere Schicht ist Atlas Supercomputer-Plattform, die parallel Rechnerplattform für maschinelles Lernen verteilt ist, kollaborative Sharing AI darunter liegende interne R & D und technologische Errungenschaften können gemultiplexte Anwendungen in verschiedenen Bereichen wandert.
‚Wir werden tun, eingehende Studie kam im Jahr 2012 heraus, das ist die Richtung unserer großen Daten die Gesamttiefe des Lernens, um zu bestimmen, ich verantwortungsvoll sagen kann, wenn 95 Prozent der chinesischen Universitätsprofessoren, nicht tiefer Lernen gehörten »Huang Wei hat Netease informiert.
Die ‚Pyramide‘ in der obersten Etage ist die Anwendungsschicht-Technologie, wie der Ausgang ASR, TTS, NLU und andere Anwendungsschicht-Technologie, sagte Huang, können als die Schaffung eines soliden Kenntnis der Cloud Kernkompetenzen zu verstehen, diese Fähigkeit ist ein Kern AI, dann AI verwendet eine Cloud-Core-Produktarchitektur, um es zu erstellen und dann auf verschiedene Anwendungsszenarien anzuwenden.
Sprechen Anwendungen, 2018 ist das erste Jahr, bekannt als künstliche Intelligenz Landung, Landung von entscheidender Bedeutung sein wird, ist Michaels Fokus auf das Internet der Dinge und medizinischen Bereichen, ‚wir die akkumulierte potentielle Energie wollen freigegeben wird, gibt es keinen Zweifel in diesem Jahr Wir werden große Sendungen in intelligenten Häusern und Robotern versenden.
Das Ableiten von AI-Chip-R & D aus Anwendungsszenarien ist der beste Weg für KI-Startups
Derzeit künstliche Intelligenz Chip populär, ob traditionelle Chip-Riese Nvidia, Intel, Qualcomm oder Handy-Hersteller veröffentlichen AI-Chip von Apple AI1, Hass Einhorn 970, Qualcomm Xiaolong 845, Samsung Exynos 9810, MediaTek Steve Kraft P60 und unternehmerische Der Skyline-Reise-Chip des Unternehmens usw.
Wir sind gekommen, um den Geschmack des Roten Meeres, der Grund zu riechen, der Chip sehr wichtig ist, die Vektoren der künstlichen Intelligenz zu berechnen und Wahrnehmung Träger, der einen sehr wichtigen Teil der künstlichen Intelligenz trägt, ist von wesentlicher Bedeutung.
Aber Michael glaubt, dass wir alle sterben, aber in der Tat enthält der Chip mehrere Hauptkategorien, haben wir überlappende aber hat seinen eigenen Markt und Kraftpunkt, wie Nvidias GPU verwendet wird, eine besonders hohe Menge an Berechnungen in dieser Hinsicht zu unterstützen, ohne Zweifel die Riesen auf dem Schlachtfeld, es gibt eine Wolke-Chip ist, werden diese Chips in erster Linie für die kognitive Entscheidung einiger Wolken verwendet, wie Googles TPU und so weiter, ein anderer die Wolke bekannten Sound ist, Horizont tun, Diese Art von Chip ist ein Terminal-Chip.
Die wichtigste Sache, um den Terminal-AI-Chip zu machen, besteht darin, die Produktform und die Logik des gesamten Chips aus dem Anwendungsszenario zu definieren.
Michael wies darauf hin, dass in Bezug auf Form-Chip-Produkte, Cloud bekannt Sound hat sich für eine lange Zeit vom Markt untersucht worden, um fortzufahren, Wolke bekannte Stimme auf dem Markt Smart Home, intelligente Lautsprecher, Roboter und andere Ausbildung der Kinder hat auf IVM (generic-Chip-Lösungen) zugrunde gelegt worden von Produktform, überprüfen die Märkte, Produkte, vernünftige Nutzungsszenarien. und mit der Zusammenarbeit von Kunden in Form von mehr Produktkategorie und fordert Kosten, Stabilität, und so je höher der Grad der Integration, dann selbst entwickelte gestartet AI-Chip werden Eine Selbstverständlichkeit.
Michael sagte, bereits im Jahr 2015 auf die Bildung einer Wolke bekannten Sound-Chip-Team, das Unternehmen begann, das Produkt auf den Markt, die technische Strecke sehen und zu bewerten, die Downstream-Partner des Chip 2016. 2017 Start-Chip Produktdefinition, IP-Auswahl, Optimierungsalgorithmus , Werkzeugvorbereitung und detaillierte Produktdefinition und technische Modulbewertung Gegenwärtig ist der UniOne AI-Chip aufgenommen worden und wird bald veröffentlicht.
‚In den Chip, was Kindern darüber, wir mindestens drei Jahre vor der Zeit Knoten aus den Zeitpunkt sein kann mit dem Zeitpunkt AI heißen Chips zusammenfiel, aber es wäre eine Belohnung für unsere anfängliche Investition in es sein,‘ Huang Wei erzählte Netease Intelligenz.
Der erste AI-Chip für IoT-Szenarien für die menschliche Interaktion
Als Positionierungs Wolke Soundchip bekannt, so Michael, im Zusammenhang mit der Mensch-Computer-Interaktion IOT die AI-Algorithmus parallel Rechenleistung und Speicherbandbreite der Vorrichtung Seite des Chips eine höheren Anforderungen, die beide in der herkömmlichen Chip-Architektur derdiedas eine Seite hat gestreckt, auf der anderen Seite, obwohl der Inferenz-Algorithmus kann in einem Terminal-basierte GPU, aber der Stromverbrauch, niedrig Kosten Fehlverhalten soll nicht übersehen realisiert werden und IoT-Geräte mit unterschiedlichen Mobiltelefonen, ständig wechselnden Formen, fragmentierte Nachfrage ernster, so schwieriges Problem auf verschiedenen Geräten Form. Daher werden nur von der IoT Anwendungsszenarien, Design angepasst Chip-Architektur, die gleichzeitig kann die Leistung erheblich verbessern, Energieverbrauch und Kosten zu senken, während die Bedürfnisse der Betreiber AI Kraft treffen und geräteübergreifende Form .
‚Zur gleichen Zeit, egal wie groß oder klein das Produkt aus dem Produkt, kein Bildschirm oder Bildschirm, Mensch-Computer-Interaktion im Zusammenhang Dinge gemeinsam, sollte es extrahiert werden, und Härten nach unten, in diesem Sinne ist der Chip die am besten geeignete Art und Weise wir können sagen, dass dieser Chip Interaktionsszenarien für IoT AI-Chip ‚Michael sagte, aus betriebswirtschaftlicher Sicht, alle Chips auf dem Markt die ersten Mensch-Computer ist, nicht für künstliche Intelligenz ausgelegt ist, es Es ist schwierig, die Leistungsfähigkeit des Algorithmus zu nutzen.
Darüber hinaus hat der Modulanordnungsmodus, den jeder annimmt, den Vorteil, dass er schnell versenden kann, aber aufgrund der Kostenbeschränkungen ist es oft nur möglich, Chips mit schlechter Rechenleistung auf dem Markt auszuwählen, und nach dem Patchwork wird es niedrige Erträge geben. Andere Probleme.
Daher Wolke bekannte Klang der Praxis aus der Sicht der Algorithmen des Unternehmens hat End-Chip, ist es nicht besonders hohe Rechenleistung benötigt, genug, um einen Chip zu schaffen, glauben sie, dass keine noch so großen Worte, Kosten, Energieverbrauch Alle Aspekte sind vergeudet, und ihre Chip-Auswahl beschleunigt die Berechnungen. Die Beschleunigung des Algorithmus bedeutet, dass Sie seine Fähigkeiten einschränken, und das Beschleunigen der Berechnungen bedeutet "intern lernen".
Huang betonte, dass die wichtigste Sache ist, um den Chip zu finden, anstatt den Trend zu folgen. Sie möchten wissen, was die Zukunft eco ist? Wo ist der Kunde? Weil der Chip eine hohe Eingang, mit hohem Risiko Industrie.
Die ungestüme Ära der KI ist vorbei, 2018 wird es einen "Wendepunkt" geben.
Michael Kreis von Freunden reden, ‚alt, wacht vor kurzem oft in der Nacht‘, das Gesicht von Reportern, räumte er ein, dass es aus Gründen des schwierigen Geschäfts, als Unternehmer zu kämpfen hat von Investoren, Kunden, Mitarbeitern und so dem Markt Wenn es um Verantwortung geht, kann er nicht warten, er kann nicht aufhören.
Intelligente Hardware-Industrie erlebt hat, impulsiv vergangenen zwei Jahren begann Grund, zurückzukehren, Michael glaubt, dass 2018 die branchenweit Watershed sein, begannen wir bei der Landung zu konzentrieren, die Fähigkeit des Unternehmens, begann potentielle Energie freizusetzen und zu keinem First-Mover-Vorteil das Unternehmen, wenn Sie nicht subversiv Sachen zu tun, ist es schwer, die Aufmerksamkeit der Investoren und den Markt zu bringen, weil das Fenster der Zeit vergangen ist, und in einigen Mainstream-AI-Industrie Innenbahn, sind Horn geboren Beast, also werden die Ressourcen zur Hauptfirma gekippt.
"Gewöhnlich kann man sich in den letzten Jahren immer noch auf Investitionen verlassen, aber dieses Jahr war nicht so einfach", sagte Huang Wei.
Denn wie künstliche Intelligenz und Mensch-Computer-Interaktion Entwicklung der Industrie, sprach er vor allem auf die menschliche Interaktion Ohren und Mund verlassen, ermöglicht es uns, mehr visuelle Präsentationsinhalte zu sehen, die Stimme, die uns die Initiative zu ergreifen erlaubt auszudrücken, und weder entbehrlich und ergänzen sich gegenseitig, so dass die Stimme und das Bild muss der nächste große interaktiven Modus, Tastatur oder Maus eingegeben werden, im Wesentlichen vor, ist gegen die menschliche Natur, die Zukunft von Mobiltelefonen ist nicht unbedingt unsere Bedürfnisse.
Laut Marktforschungsunternehmen GfK-Daten 2015 China Smart Speaker-Einzelhandelsvolumen erhöhte sich nur 1 Million Einheiten im Jahr 2016 auf 60.000 Einheiten im Januar 2017 - - August kumulierte Gesamtumsatz von mehr als 100.000 Einheiten, während das dritte Quartal 2017 so viele Einführung neuer Produkte, erst im August 2017 der intelligente Lautsprecher-Markt erreichte 178 Prozent über das Vorjahreswachstumsrate.
Die interaktive Revolution ist gekommen.
Natürlich auch die Öffentlichkeit der Existenz der künstlichen Intelligenz in Frage gestellt, Stimme, die vor kurzem Autopiloten Fußgänger Todesfälle Uber verursachten Probleme zahlreich waren, jede Panik verursacht, wieder AI Bedrohung heiß all dies sollte Michael erinnert, Technologie sicher sein erste Fortschritte in Wissenschaft und Technologie zwischen der Sicherheit und des menschlichen Lebens, es besteht kein Zweifel, dass dieser ist wichtiger. Finanznachrichten