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中國(guó)人工智能(néng)産業鏈“顯山露水” 芯片、語音識别成(chéng)産業熱點

中國(guó)人工智能(néng)産業鏈“顯山露水” 芯片、語音識别成(chéng)産業熱點

  近日,中國(guó)人工智能(néng)産業發(fā)展聯盟組建成(chéng)立。據介紹,聯盟將(jiāng)快速推動人工智能(néng)技術在生産制造、健康醫療、生活服務、城市治理等場景的應用,提升産業發(fā)展能(néng)力與水平。同時(shí),將(jiāng)整合全産業鏈資源,促進(jìn)人工智能(néng)科技成(chéng)果和資源的積累與轉化。

  業内比較一緻的看法是,人工智能(néng)産業鏈可分爲基礎層、技術層和應用層。對(duì)此,全球巨頭立足自身核心技術進(jìn)行擴散,積極進(jìn)行布局。與此同時(shí),中國(guó)人工智能(néng)産業鏈也已“顯山露水”,20餘家A股公司正在“搶灘”産業鏈。

 基礎層:中國(guó)芯片嘗試“彎道(dào)超車”

 基礎層主要包括計算芯片、大數據、存儲。微軟的最新研究報告稱,在人工智能(néng)領域,傳統的芯片計算架構已無法支撐深度學(xué)習等大規模并行計算的需求,這(zhè)就(jiù)需要新的底層硬件來更好(hǎo)地儲備數據、加速計算過(guò)程。基礎層主要以硬件爲核心,其中包括GPU/FPGA等用于性能(néng)加速的硬件、神經(jīng)網絡芯片、傳感器與中間件,這(zhè)些是支撐人工智能(néng)應用的前提。這(zhè)些硬件爲整個人工智能(néng)的運算提供算力,目前多以傳統的國(guó)際IT巨頭爲主。

 目前,在GPU領域,英偉達主打工業級超大規模深度網絡加速,并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的處理器Tesla;英特爾主要圍繞FPGA構建産業,推出了模仿人腦的人工智能(néng)芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片,爲自己的開(kāi)源TensorFlow框架提供芯片支撐。此外,在這(zhè)一領域還(hái)有衆多的初創公司,如中星微、寒武紀以及西井科技等,但在産業布局能(néng)力和研發(fā)實力方面(miàn),還(hái)不能(néng)與上述巨頭匹敵。

《經(jīng)濟參考報》記者注意到,中國(guó)在類人腦芯片上的探索起(qǐ)步并不晚。2015年,由浙江大學(xué)計算機學(xué)院牽頭,浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)的學(xué)者合作研制出了國(guó)内首款基于矽材料(CMOS)的支持脈沖神經(jīng)網絡(SNN)的類腦芯片——“達爾文”芯片。該課題組認爲,“達爾文”雖是國(guó)内首款支持脈沖神經(jīng)網絡的類腦芯片,但與國(guó)際先進(jìn)水平的IBM TrueNorth芯片比較,還(hái)有一定距離。

 中國(guó)在類人腦計算上的探索目前比較受關注的是中國(guó)科學(xué)院計算技術研究所陳雲霁、陳天石主導的“寒武紀”課題組。計算所的有關專家告訴記者,寒武紀深度學(xué)習處理器的能(néng)效比主流CPU和GPU有兩(liǎng)個數量級的提升,具有較強的市場競争優勢。從2017年起(qǐ),“寒武紀”課題組獲得了中科院爲期18個月共計1000萬元的專項資金支持,用于項目研發(fā)及産業化。據中國(guó)科學(xué)院計算技術研究所智能(néng)處理器研究中心介紹,這(zhè)1000萬元專項資金一方面(miàn)用于人工智能(néng)芯片的基礎性研究,探索下一代人工智能(néng)芯片的架構、算法以及在一些新型場景(如AR/VR)中的應用開(kāi)發(fā)方法。這(zhè)將(jiāng)爲我國(guó)參與智能(néng)時(shí)代國(guó)際芯片市場角逐打下科學(xué)和技術基礎。專項資金另一方面(miàn)用于寒武紀芯片在各種(zhǒng)智能(néng)雲服務器、智能(néng)終端和智能(néng)機器人市場中的推廣,力争在18個月内初步奠定寒武紀芯片在智能(néng)芯片市場上的地位。

 中科院計算所有關負責人表示,“‘龍芯’是一條路,寒武紀是一條路,而與IBM、英特爾、AMD合作是另一條路。‘龍芯’走的是‘人有我有’之路,寒武紀走的是‘彎道(dào)超車’之路。”

 技術層:國(guó)産語音識别算法取得突破

 技術層包括算法平台、圖像識别、自然語言識别處理和智能(néng)機器人。當前,國(guó)内的人工智能(néng)技術平台主要聚焦于算機視覺、語音識别和語言技術處理領域,國(guó)内技術層公司發(fā)展勢頭也随之迅猛,其中有代表性的企業包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲(靈雲)、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、雲知聲等。

 麥肯錫的一份研究報告對(duì)中國(guó)人工智能(néng)發(fā)展狀态進(jìn)行了全面(miàn)而細緻的梳理。麥肯錫認爲,中國(guó)在算法開(kāi)發(fā)方面(miàn)與其他國(guó)家相當。中國(guó)的研究者在開(kāi)發(fā)用于語音識别和定向(xiàng)廣告的算法方面(miàn)已經(jīng)取得突破。得益于全球的開(kāi)源平台,中國(guó)企業能(néng)夠快速複制其他地方開(kāi)發(fā)的最先進(jìn)的算法。

 中國(guó)科技戰略研究院有關專家對(duì)記者表示,“人工智能(néng)産業的發(fā)展離不開(kāi)海量數據的支撐,數據訓練量的大小影響著(zhe)算法實現的成(chéng)熟度。”阿裡(lǐ)雲IDST總監初敏表示,算法、數據、計算平台、用戶、商業模式,用互聯網的思維把這(zhè)五個因素串起(qǐ)來,人工智能(néng)叠代才能(néng)非常快。以更快的速度使用反饋數據來更新模型,形成(chéng)這(zhè)樣的正循環周期後(hòu),效果就(jiù)會(huì)越來越好(hǎo)。哪怕就(jiù)是算法不變,隻要能(néng)不斷地反饋數據并不斷優化,過(guò)一兩(liǎng)個月之後(hòu),它的能(néng)力也會(huì)好(hǎo)很多。


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