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资讯 > 人工智能 > 【趋势】人工智能的势头比想象得要凶猛;DARPA宣布投入20亿美元,开发人工智能新技术
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【趋势】人工智能的势头比想象得要凶猛;DARPA宣布投入20亿美元,开发人工智能新技术

时间:09-10 00:00 阅读:71次 转载来源:深圳创客空间订阅号

1.人工智能的势头比想象得要凶猛;

2.DARPA宣布投入20亿美元,开发人工智能新技术;

3.谷歌中国副总裁林妤真:AI技术应被“触手可及”;

4.AI、高效能运算、5G 未来新趋势;

5.IBM副总裁沈晓卫:未来企业级AI商业化将全面兴起

1.人工智能的势头比想象得要凶猛;

过去六七年,国内领先的数据中心产品及方案供应商浪潮信息增速明显。根据IDC报告,2017年全球服务器市场出货量增速6.7%,浪潮服务器全球出货量同比增长28.8%。目前,浪潮服务器的市场占有率位居中国第一,全球第三。浪潮集团副总裁彭震在接受《财经天下》周刊采访时表示,浪潮过去几年的快速增长主要得益于互联网。 “我们围绕着互联网采取了JDM(联合设计开发,Join Design Manufacture)的模式,和互联网客户围绕着云计算、大数据的应用场景,做了很多和传统服务器完全不同的产品,这些产品在大规模的云部署,大数据以及AI的方面非常有竞争力。”

近两年,人工智能发展迅速,浪潮也将AI视为下一个增长点,加大AI投入,对原有部门做出调整,成立AIHPC(人工智能与高性能计算产品部)。彭震透露,浪潮在AI服务器市场的占有率已达到57%,特别在BAT的占有率超过90%。浪潮也推出T计划,尝试围绕AI做新生态,并在传统行业做应用试点。AI为云计算、大数据带来新的机会,彭震认为其势头远超想象。

AI 的势头比想象得要凶猛

  EW:从去年开始,BAT和其他人工智能公司都在拼抢传统行业市场。传统行业落地人工智能的情况是快还是慢?

  彭震:坦率讲,我们发现AI在传统行业的应用速度远远超出想象。我们一开始认为可能不会太快,但最近几件事让我感受到“刺激”。

  我们看到,最近金融、证券、通信、能源等传统行业,客户对于AI服务器的需求在不断上升。虽然我已经预判到了这个趋势,但这种迅猛的势头,依然超出我的想象。我们看到,在很多相对比较成熟的场景,对于比较成熟的人工智能技术,像语音识别、视频识别、行为描述,落地的速度是比较快的。而且,中国有几百家AI相关创业公司,通过算法就创造了经济效益。

  EW:我们也看到一些AI算法独角兽,表面很风光,其实生存很艰难,因为算法卖不到钱。对他们的商业模式,你怎么思考?

  彭震:为什么很艰难?还是要回到最初的问题。很多独角兽公司有技术没市场,他们拿无数的奖,就是没摸到AI应用落地的门道,因为很多创业公司的老板都是技术型的,坐在家里研发东西行,真正去市场上卖东西并不是很在行。所以大家要一起来找生态,结合在一起,把AI行业应用带起来。

  AI这个市场纯靠单打独斗很难。而且一旦打下来了,服务和交付也很困难。对于初创型企业甚至AI独角兽,需要做很多系统对接工作,它不建这个队伍搞不定客户,但它建了队伍,人员又都陷到应用和运维中,这种平衡很难把握。从某种角度来说,这是一个生态的特点,有的企业有技术没市场,有的有市场没技术,怎么串在一起,这是构建新生态很重要的一点。

  EW:这个生态新在哪里?挑战在哪里?

  彭震:最近我们在一家金融类客户那落地AI方案,客户对AI算法和算力的要求很高,但传统系统集成商和开发商没有这种能力;AI独角兽公司,有应用、有算法,但怎么和客户业务整合、对接,包括交互服务,他也需要合作伙伴支持。于是,我们依托浪潮AI计算平台和应用优化工具与合作伙伴做了联合方案适配,又把它交给传统的系统集成商进行实施交付,完成客户系统交付运维,这种三方合作的合作伙伴模式,成了AI在传统行业应用落地的“新型铁三角”。我们这个生态里多了一个新角色,以AI算法为核心的基础型公司。并且,在我们生态模式里,数据作为生产资料变得越来越重要。算法实际上源于数据,数据要整理归类、标签化,就有了做数据服务的合作伙伴,这是构建新生态很重要的一环。

  EW:这两年AI人才培养赶不上行业发展,浪潮是怎么做的?

  彭震:我觉得最好的培养方式是深入到业务场景里去。从大学里学到的知识,离真正的应用还很遥远。我们的业务在不断发展,做业务的人只能在不断地试错中成长,实践出真知,这样他才会成为最优秀的人才。培养人就是让他在实际业务中去锻炼,要想让他学会游泳最好的办法是直接把他带到大海里。

  ASC世界大学生超级计算机竞赛,浪潮是发起人之一,我们每年都在坚持做,光比赛用的机器就有百万甚至千万的投入。每年比赛题目都是我们联合客户和国际顶尖的研究机构共同开发的,我们的题目大多源自客户应用。大学生在赛事中不只是接触理论,而是接触全新的纯粹的实际应用。我们也会通过比赛吸引一些优秀赛手加入浪潮。

  EW:在互联网发展过程中,行业的试错成本很高。从互联网到人工智能,有没有一些经验规避试错成本?

  彭震:任何产品和技术的开发都有风险,即便我们做过的产品也是需要走弯路,有试错成本的。有时候有些坑是绕不过去的,该交的学费还是要交,所以选择方向是需要勇气和成本的。当你走在正确的方向上,所有的付出都是值得的。方向定对了就坚定地执行,这个还是要下定决心。

工业物联网元年还没有到来

  EW:从几年前起,行业人士开始说工业互联网,请问它的元年到了吗?

  彭震:个人判断大家现在还处于探索期,路已经清楚了,但还没到枪一响往前跑的时候。某种角度,我们在看几个场景,但总体离大家心目中还有一些距离,技术规范标准上有一些问题,技术层面也有一些挑战,我们正在做项目和尝试。

  EW:技术层面卡在哪里?

  彭震:举两个例子,一类是无人驾驶领域。不可否认,无人驾驶汽车研究确已取得长足进步,但一般的人工智能系统,像搜索、翻译等允许犯错,而无人驾驶系统与生命相关,不允许犯错。无人驾驶技术要大规模普及,一方面有待在低成本、高性能的传感技术方面取得突破,还需大幅提升无人驾驶的计算能力。

  另一类是视频监控领域边缘计算处理场景。现在客户对视频的要求越来越高,所有视频如果都放在后台存储处理,一个是反应慢,二是数据量太大。所以,现在一方面摄像头要有AI芯片在前端处理,另一方面,摄像头要接到后台小型边缘服务器上。我们现在在做这个,这里需要大量的GPU相关产品。GPU在边缘计算场景应用,还需要在能效、散热等方面不断地优化,这也是我们在不断努力的一个方向。

  预测未来是最有挑战的,就像我们两年前预测AI。我们目前已经拿到一些边缘计算的订单,也做了一些产品。也许有些东西看不清楚,但是动作不能迟,你也许看不太清楚,当你发现这个方向是对的时候,无论看不看得清楚都要坚定地往前跑。

  EW:服务互联网客户与工业互联网客户应该有一些不同?

  彭震:肯定不同,互联网客户太大了,而工业互联网客户不知道要小多少倍。所以在互联网客户上,IT系统就几个套餐。但在工业互联网里面,没有这个概念,这就需要我们基于它的场景和应用归纳,实际上是一个产品规划和设计的过程。工业互联网实际上是“互联网+”的结果,也是互联网技术和思想赋能传统企业的结果。

  从理论上讲,云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在传统行业的应用会比互联网行业更容易,因为互联网公司经历了这些技术从萌芽到成熟的整个过程,而行业用户可以奉行“拿来主义”,用互联网公司验证过的成熟方案。但实际情况是,这些技术进入传统行业的过程不是“复制”,而是“移植”,传统行业用户需要更加产品化、系列化的解决方案,需要更为易用和易维护的解决方案。

  EW:大家喜欢说,技术和商业模式如果领先太多,先驱就变成先烈了。你是怎么看的?

  彭震:从某种角度讲,我们更倾向于只要在正确的方向上,能跑快就一定要跑快。当我们看到正确方向就使劲走,能走十步就走十步。当然也脱离不了现实,你很难一天从一做成十。两年前,浪潮就断定AI将是服务器产业的增长点,公司提出了智慧计算发展战略,在AI领域不断加大投入。我们今天很好地抓住了AI机会,成为中国最大的AI基础架构供应商。未来,我们会继续朝这个方向坚定地走下去,AI优先,加速快跑。

2.DARPA宣布投入20亿美元,开发人工智能新技术;

网易科技讯 9月8日消息,据福布斯网站报道,美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布计划投入20亿美元开发新的人工智能(AI)技术,这是该机构“AI Next(下一代人工智能)”计划的一部分。这笔钱将用于资助DARPA新的和现有的人工智能研究项目。

DARPA曾资助美国波士顿动力公司(Boston Dynamics)著名的“大狗机器人”(BigDog robot)的研发。该机构投资人工智能引发了一些争议,因为该机构隶属于美国国防部,负责开发供美国军方使用的新兴技术。

美国时间周五,DARPA局长史蒂文·沃克(Steven Walke)在该机构成立60周年大会上表示:“通过AI Next计划,我们正在投资多项人工智能项目研究,旨在将计算机从专门工具转化为解决问题的合作伙伴。目前,机器缺乏语境推理能力,对它们的训练必须涵盖所有可能发生的情况,这不仅代价高昂,而且最终是不可能做到的。我们希望探索机器如何获得类似人类的交流和推理能力,以及识别新情况和环境并适应它们的能力。”

DARPA在一份声明中称,该机构将致力于打造具有常识、能感知语境和更高能源效率的系统。

上月,DARPA宣布,计划斥资数百万美元,向一系列新的人工智能研究项目提供资金,以为缺乏资金的人工智能研究人员提供资金支持。

人工智能的最新进展意味着自动驾驶坦克、无人驾驶飞机、自动发射导弹和自动机关枪并不是不可能的。

上周,特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)和谷歌旗下人工智能公司DeepMind的戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等商界领袖签署了一份承诺书,承诺永远不去开发致命的人工智能武器。

3.谷歌中国副总裁林妤真:AI技术应被“触手可及”;

2018年9月7日至9日,由太和智库发起主办、每日经济新闻战略合作的第二届“太和文明论坛”在北京举行。谷歌中国副总裁林妤真出席了前沿科技分论坛并做了主旨演讲,重点介绍了谷歌AI技术开发的原则。

林妤真指出,AI的未来发展应该能够有所用处,必须能够人人“触手可及”。相信只有跟大家一起合作,保持开放的态度,才有可能让这件事情提早实现。

谷歌中国副总裁  林妤真

2018年9月7日至9日,由太和智库发起主办、每日经济新闻战略合作的第二届“太和文明论坛”在北京举行。谷歌中国副总裁林妤真出席了前沿科技分论坛并做了主旨演讲,重点介绍了谷歌AI技术开发的原则。

电影场景中时常有人工智能系统“占领人类世界”、“机器人失控”的片段,这不免让人产生了一定程度上的恐惧。

“听到AI,有些人可能会觉得有点吓人,不知道是不是下一个破坏性技术。”林妤真表示,AI技术蕴含巨大的能量,但并非只属于高科技行业,更为重要的是AI技术要为人类带来好处,AI应该被触手可及。

林妤真在现场介绍了一些现实生活中的真实案例。木薯是世界上约10亿人口的营养来源,但其植物叶子非常容易发生病变,且树叶病变演变周期非常长。没有办法在一开始时就知道植物得了什么病,农夫没有办法有效预先防治。

林妤真介绍,现在科学家把很多不同木薯叶子照片上传到AI系统里,将不同疾病叶子的照片做分类,训练机器模型。农户通过手机APP就可以判断特定照片代表什么样的疾病,这是AI图像识别技术对全球粮食带来的一大好处。

林妤真指出,AI的未来发展应该能够有所用处,必须能够人人“触手可及”。相信只有跟大家一起合作,保持开放的态度,才有可能让这件事情提早实现。

“谷歌希望AI是公平的,能够引入到更多的研究领域里。以及让这样的工具可以被广泛使用,并不只是某一些人的特权,也不仅仅只属于大公司。”林妤真表示。

4.AI、高效能运算、5G 未来新趋势;

台湾国际半导体展(SEMICON Taiwan)落幕,但由各参展厂商的未来展望来看,市场已经点出新趋势,那就是人工智能及高效能运算(AI/HPC)、新一代5G通信应用等,均将成为驱动先进制程前进的新动能。 此外,AI/HPC、5G通信也开始应用在汽车电子、医疗科技等新市场,预期将成为半导体厂商明年重要布局焦点。

由国际半导体产业协会(SEMI)主办的全球第二大及全台最具影响力的SEMICON Taiwan落幕,如同全球半导体产业持续成长,SEMICON Taiwan今年展览规模再创历届之最,展出逾2,000个摊位,吸引了超过45, 000位专业人士参观,聚集680家国内外领导厂商,举办22场国际论坛,超过200位重量级讲师莅临演说,再次为展会规模创下新纪录。

2018年全球半导体总产值有望成长12.4%,突破4,630亿美元,如此稳定成长的态势,更加凸显半导体对人类生活持续进步举足轻重的地位。 未来,半导体将无所不在也无所不能,这趋势对半导体产值占整体GDP超过15%的台湾来说更是一大契机。 台湾半导体总产值今年也将维持成长态势,较去年成长5.9%,预估达到新台币2.6兆元,且估计2025年将突破新台币4兆元。

台湾半导体协会理事长、台积电总裁魏哲家指出,在政府与业者长年努力下,台湾半导体已达制造第一、封装测试第一、设计第二的全球领先地位,更是驱动其他产业发展不可或缺的动能。

SEMI全球总裁暨执行长Ajit Manocha表示,台湾以完整的半导体产业聚落,高度专业分工以及水平整合能力独步全球。 统计2013~2017年之间,半导体产值总共成长了1,000亿美元,超越过去13年来的成长总和,而能有这样的成就,台湾半导体产业生态圈可以说是功不可没。

以今年半导体展 的参展厂商及与会人士的展望来看,人工智能、智能应用、及5G通信,将取代手机芯片成为下世代驱动半导体成长应用,预期将在2030年前为半导体产业带来超过1兆美元产值。

SEMICON Taiwan展会也聚焦五大新兴应用,包括物联网、大数据、智能制造、智能运输、智能医疗等趋势,也说明了AI/HPC、5G的未来重要性。

5.IBM副总裁沈晓卫:未来企业级AI商业化将全面兴起

IBM副总裁 沈晓卫 

2018年9月7日至9日,由太和智库发起主办、每日经济新闻战略合作的第二届“太和文明论坛”在北京举行。IBM副总裁、IBM中国研究院院长、大中华区首席技术官沈晓卫出席了前沿科技分论坛并做了主旨演讲。

全球人工智能竞赛已经延伸到各个领域,作为前沿计算机技术的AI,也越来越深刻地影响到人们的生活。在沈晓卫看来,迄今为止,人们谈到人工智能大多数还是面向消费者的人工智能,诸如语音识别技术、图像识别技术、人脸识别技术等。接下来的三年、五年、十年,人工智能会进入企业,会看到企业级人工智能全面兴起,以及垂直领域人工智能的创新。

沈晓卫将人工智能能取得今天如此迅速的进步,归纳为三大原因。首先是人工智能核心技术本身的进步,包括算法、模型;其次是大数据的出现,为机器学习提供了大量的样本;最后是计算力的提升,过去三十年,计算机技术进步使得计算能力的提高大概是100万倍。

沈晓卫表示,谈到人工智能,大家往往会谈到数据、算法、计算力,其实非常重要的另外一个要素就是应用场景,即人工智能与行业结合是什么样的应用场景。

如何把人工智能应用在医疗领域,来构建未来人工智能时代的医生助手,帮助医生更好地对病情进行诊断。如何构建基于人工智能的人类律师,能够帮助人类律师更好地理解法律条文,更好地分析案件,为人类的律师提供有价值的建议等。沈晓卫称,这些都是我们利用人工智能技术来改变社会所要思考的。

在演讲中,沈晓卫分析称,人工智能应用在行业中主要有两大类:一是用人工智能取代部分人力,使社会生产效率取得极大提高。如今天可以用图像识别技术应用在传统制造业的生产线,对产品质量进行控制,今天这样的技术已经开始逐渐出现,能够代替一部分人力。

二是人工智能技术能够提供基础知识和基础数据,赋能人类专家,为人类专家做更好的决策提供支持。无论是帮助医生看病的系统,还是帮助律师分析法律案件的系统,都是人工智能作为一个助手来帮助人类。在可预见的将来,大家所期待的无所不知的通用的人工智能还非常遥远,通用人工智能是不太容易实现的。沈晓卫认为,人工智能要成功,非常重要的一点是需要有商业成功,需要有行业的成功,特别重要的一点是人工智能与人类的结合。

END

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