人工智能产业将寻求三方面突破 跨界融合创新为智能生态“必修课”

发布时间:2018-03-05 09:17:00
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来源:经济参考报
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未来将扎实推进理论发展,加强新技术整合能力

如今,“智能+”社会已步步临近,社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断,在基础技术、应用领域方面都有诸多突破,可以总结为三点:基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

我国在深度学习、识别技术等领域实力突出,在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁,未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点,审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进,在巩固现有优势的同时,补足短板,推动中国人工智能产业可持续发展。

基础层研究成人工智能“硬指标”

人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层,美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面,不断取得研究以及实践进展;而中国在基础层方面能力稍弱,在技术层和应用层发力更多。

基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力;技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术;应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。

人工智能浪潮的兴起,使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例,美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU,可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时,帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中,英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速,被评论界称为“摩尔定律的平方”,保持目前的性能提升速率,到2025年,GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司,也开始发力芯片和处理器,这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目,展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发,并声称,随着语音识别技术的爆发,高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月,苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片,进一步掌握产业链主导权。消息一出,苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

但是,中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业,对进口芯片的需求居高不下。

从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示,在图像识别领域,公司同时应用英伟达和英特尔的芯片,目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认,我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示,在PC电脑与移动互联网时代,我们都错失了如操作系统等基础平台性技术,人工智能时代需要迎头赶上。

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