AI应用聚焦新兴产业 自动驾驶将“慢成熟”

2019年04月11日08:16  来源:广州日报
 
原标题:AI应用聚焦新兴产业 自动驾驶将“慢成熟”

  ①峰会现场展出的最新AI应用产品

  ②峰会现场展出的最新AI应用产品

  ③峰会现场展出的最新AI应用产品

  “2019全球人工智能应用创新峰会”圆桌论坛是整个峰会的重头环节。记者昨天从圆桌论坛获悉,来自AI领域学界、业界、投资界的大咖们现场就AI的落地和前景进行了思想碰撞,认为目前人工智能(AI)应用落地呈现分化,现在高热度的自动驾驶仍将“慢成熟”,而未来AI应用机遇在新兴产业。

  落地: AI技术正向可靠性迈进 成熟的自动驾驶应用“或等10年”

  中国计算机学会高级会员、工委委员卢昱明回顾了互联网的发展历程,他称最早的互联网成功案例是雅虎,然后是谷歌,它们的的确确解决了用户的实际问题,而AI落地要回归到一个本源的问题:技术的发展是否能够满足市场的需求?

  “现实的情况是,人工智能技术到目前为止只是解决了准确性的问题,正在向可靠性迈进,还没有真正实现用户所渴求的需求。”卢昱明说。

  可靠性问题,最典型的莫过于自动驾驶,尽管国内外已有不少实验性的自动驾驶车辆,但离真正上路行驶还有很长的距离。星瀚资本创始人杨歌说,两个月前就有国外科技界的大咖认为,自动驾驶不会在30年内产生特别大的爆发。

  杨歌认为,自动驾驶的难点在于它的鲁棒性很难,鲁棒性即系统的健壮性和抗变换性,但凡有对路况和周边环境有一点判断不出来,就很容易出事故。所以对容错性低、鲁棒性高的场景,AI的落地有很大难度。但是,在百度、谷歌等科技公司纷纷布局自动驾驶背景下,待技术慢慢成熟,自动驾驶可能在10年、15年之后变成真正的应用商业产品。

  分化:

  图象处理AI“较成熟”

  新兴产业应用近“临界点”

  在目前,AI落地最直接的场景是对企业领域(To B),杨歌介绍道,例如量化金融行业、供应链行业、企业资源配置方向,有大量数据直接进行数据运算的,AI在落地过程中不需要太多硬件,从云端和大型服务器可以直接进行算法分析,然后得出一些简单的分析结果。此外就是一些比较成熟的简单应用场景,比如人脸识别、智能安防。“有数据显示,目前所有跟硬件相关的AI项目和模块相关的AI项目,90%是跟图像处理有关。”

  而AI落地比较成熟的机遇在新兴产业,这些产业生产资料和基础元素是成熟的,但需求是新的,比如语音控制,会开启智能家居、智能家装包括机器人的语音互动等很多场景应用,目前已经进入到一个临界点。杨歌说,这种新应用需要比较长的市场培育过程,就像智能家居,80后觉得东西很时尚,但我不需要,动动手就能解决,但对00后的孩子可能就觉得是必需品。

  前瞻:构筑AI生态“软件定义芯片” 未来AI技术将“人人可用”

  面对巨大的应用前景,着力构筑一个AI生态是与会专家学者关注的焦点话题。鲲云科技联合创始人、CTO蔡权雄认为,芯片在AI生态中起骨架、基础作用,“芯片决定了什么东西可以做,什么东西不可以做,能够做的东西可以做到多好,能够做到多优秀。” 清华大学微纳电子学系主任魏少军教授也指出,以前是软件适用硬件,未来将是硬件适用软件,“软件将定义芯片”。

  天津大学微电子学院副院长刘强则认为,回顾信息产业的发展,第一次信息产业大发展是个人电脑时代,英特尔最赚钱,因为掌握了X86架构;第二次大发展是移动互联网,终端、4G的出现,ARM最赚钱,因为掌握了嵌入式的计算体系结构;面临人工智能产业这第三个发展时期,最赚钱的就是AI芯片的掌握者。之所以芯片厂商赚钱,是因为有完整的生态,这也是谷歌、百度、阿里等巨头涌入AI芯片领域的逻辑。

  围绕AI芯片构筑生态系统,专家学者们也给出了自己的思考。作为AI芯片公司的代表,蔡权雄说,生态拼的是人多。要吸引生态伙伴围绕芯片搞研发,需要芯片厂商做的有两点,第一是在同样的价格下,性能高不高。第二是易用性,开发人员在芯片上开发应用程序,编写程序容易与否,快不快,这就需要芯片厂商对工具链有很大投入。

  在讨论中,刘强认为,大学在构筑AI生态中是很重要的环节,大学可以扮演三个角色。一是培养AI从业者,包括AI芯片、算法的研发人员;二是培养用户,如果医学院、水利学院学生都在学AI,他们在以后的工作中就会想到用这个技术;三是虚拟仿真等新技术目前在大学教育中应用广泛,“AI+教育”也是AI很好的落地市场。刘强建议,对AI企业来讲,一定要加强产学合作,培养好自己的生态系统。

  “算法落地需要支付价格、功耗、延时等成本,这些都将随着人工智能芯片技术发展大规模降低。”鲲云科技联合创始人兼CEO牛昕宇博士说,未来“人工智能技术将变为人人可用的商品”,全面改变我们的生活方式。(文、图/广州日报全媒体记者刘畅、崔宁宁)

(责编:李昉、车柯蒙)