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[導(dǎo)讀] 智能音箱的家庭普及率已經(jīng)和PC、智能電視等產(chǎn)品相當(dāng),2019年第一季度智能音箱市場(chǎng)出貨量達(dá)1122萬臺(tái),同比增長(zhǎng)787.2%。 8月28日,中國(guó)工程院主辦的“AICC2019中國(guó)人工智能

智能音箱的家庭普及率已經(jīng)和PC、智能電視等產(chǎn)品相當(dāng),2019年第一季度智能音箱市場(chǎng)出貨量達(dá)1122萬臺(tái),同比增長(zhǎng)787.2%。

8月28日,中國(guó)工程院主辦的“AICC2019中國(guó)人工智能計(jì)算大會(huì)”在北京召開,上述數(shù)據(jù)來自會(huì)上IDC和浪潮集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布的《2019中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》,它只是人工智能走入千家萬戶、百行千業(yè)的一個(gè)小場(chǎng)景。

5G、物聯(lián)網(wǎng)等多種技術(shù)的發(fā)展及融合加速了數(shù)據(jù)井噴,并以前所未有的速度和方式被存儲(chǔ)和計(jì)算。類型豐富、場(chǎng)景各異的數(shù)據(jù)資源為人工智能系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)并建立預(yù)測(cè)模型提供了豐沃的土壤。有賴于此,生物識(shí)別、欺詐分析、智能客服、公共安全及預(yù)警等AI場(chǎng)景在國(guó)內(nèi)加速成熟應(yīng)用。

中國(guó)工程院院士、浪潮集團(tuán)首席科學(xué)家王恩東說:“數(shù)據(jù)爆發(fā)的增長(zhǎng),算法創(chuàng)新加速,和計(jì)算能力的快速提升,讓人工智能在全球范圍內(nèi)迅速?gòu)膶W(xué)術(shù)熱點(diǎn)變成投資熱點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)。AI產(chǎn)業(yè)正在快速上規(guī)模,市場(chǎng)需求開始井噴?!?/p>

人們將算法、數(shù)據(jù)和算力稱為人工智能的三大要素,如果沒有算力的支撐,人工智能難以走向應(yīng)用?;蛟S正是因此,將數(shù)據(jù)和算法協(xié)調(diào)起來的芯片尤為引人關(guān)注。

IDC預(yù)測(cè),GPU依然是數(shù)據(jù)中心加速的首選,隨著邊緣、端側(cè)需求的快速增長(zhǎng),人工智能芯片市場(chǎng)將迎來多元化發(fā)展。但是,推理類芯片將成為未來最大的潛在市場(chǎng)和人工智能芯片市場(chǎng)的重要決勝點(diǎn)。

據(jù)浪潮技術(shù)人員介紹,目前的AI芯片中,GPU芯片主要處理圖像領(lǐng)域的運(yùn)算加速。FPGA芯片適用于多指令、單數(shù)據(jù)流的分析。ASIC芯片為特定場(chǎng)景應(yīng)用定制,在低功耗的移動(dòng)設(shè)備端或邊緣側(cè)尤其具有優(yōu)勢(shì),我國(guó)的寒武紀(jì)、地平線、華為等廠商常與這類芯片扯上關(guān)系。人工智能芯片又分為訓(xùn)練芯片和推理芯片,訓(xùn)練是指在已有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并獲得某些能力的過程。推理過程則指對(duì)新的數(shù)據(jù)使用計(jì)算能力完成特定任務(wù)(比如分類、識(shí)別等)。

從2012年到現(xiàn)在,每三個(gè)半月用于AI計(jì)算的計(jì)算量翻一倍,從2012年到現(xiàn)在,AI計(jì)算的能力增長(zhǎng)了30萬倍,同時(shí)期的芯片性能提高了30倍左右,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律。

“相比云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用,人工智能對(duì)計(jì)算力的需求幾乎無止境。”王恩東說,“計(jì)算力的提升,對(duì)體系結(jié)構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。在半導(dǎo)體技術(shù)逐步接近極限的情況下,計(jì)算機(jī)發(fā)展迎來了體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的黃金期,計(jì)算力的提升將更多通過體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新來滿足?!?/p>

IDC認(rèn)為,人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)品在中國(guó)未來五年的復(fù)合增長(zhǎng)率超過33%,這個(gè)增長(zhǎng)速度是普通的IT基礎(chǔ)設(shè)施投資的三倍多,隨著計(jì)算需求的增長(zhǎng),會(huì)有越來越多的新的架構(gòu)、芯片和其他技術(shù)出現(xiàn)。

雖然看起來不是很快,但“AI產(chǎn)業(yè)化”向“產(chǎn)業(yè)AI化”轉(zhuǎn)變的現(xiàn)象正在發(fā)生。據(jù)IDC數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)依然是中國(guó)人工智能算力投資最大的行業(yè),62.4%的錢是他們?cè)褍夯ǔ鋈サ模瑥?018年起,金融、傳統(tǒng)企業(yè)和政府用戶,在人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域的采購(gòu)量超過了互聯(lián)網(wǎng),這個(gè)趨勢(shì)還將保持下去。

王恩東說:“中國(guó)的AI投資已經(jīng)和美國(guó)相當(dāng),但在核心技術(shù)的投入和面向應(yīng)用的深度研究上還有差距。應(yīng)用是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸也是最大的機(jī)會(huì),要從根本上解決問題,必須建立開放融合的人工智能生態(tài)。”

國(guó)內(nèi)很多人工智能企業(yè)定的都是單點(diǎn)單技術(shù)的應(yīng)用,如人臉識(shí)別、考勤打卡,交通監(jiān)控管理等。美國(guó)則流行用AI改變某些行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用模式,比如,金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理、證券業(yè)的高頻交易等。

IDC也強(qiáng)調(diào),人工智能時(shí)代的用戶需求越來越復(fù)雜,任何企業(yè)都無法提供所有的解決方案,生態(tài)系統(tǒng)將變得和知識(shí)產(chǎn)權(quán)一樣重要。

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