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人工智能加速渗透 真正落地并不遥远

http://www.secu.hc360.com2017年10月13日09:32 来源:数字化企业网T|T

    慧聪安防网讯 随着《新一代人工智能发展规划》的发布,国务院开始从整体上部署我国的人工智能发展规划,并对2030年前的我国新人工智能发展的总体思路、战略目标和主要任务、保障措施进行系统的规划和部署。

    从国家战略来看,未来一段时间内,人工智能和制造业的结合将成为推进智能制造的主要手段。从产业发展情况来看,人工智能产业架构已经初具雏形,主要包括基础支撑层、技术驱动层和场景应用层,笔者将主要从这三个层面对人工智能产业链进行梳理和解析。      

  图人工智能产业链三层结构

图人工智能产业链三层结构

    基础支撑层:国际IT巨头长期盘踞,中国初创企业很难进入

    在人工智能领域,传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求,这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。基础层主要以硬件为核心,其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件,这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力,目前多以国际IT巨头为主。

    目前在GPU领域,英伟达主打工业级超大规模深度网络加速,并于日前推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla;英特尔主要围绕FPGA构建产业,推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片,为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。除了这些谈到的行业巨头,在这一领域还有众多的初创公司,如中星微、寒武纪以及西井科技等,但在产业布局能力和研发实力方面还不可与这些巨头匹敌。

    技术驱动层:算法和计算力成主要驱动力,开源化是趋势

    技术层是人工智能发展的核心,对应用层的产品智能化程度起到决定性作用,在这一发展过程中,算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模,以及开发面向不同领域的应用技术,包含感知智能和认知智能两个阶段。其中,感知智能阶段通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接,获得建模所需的数据,如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等;认知智能阶段对获取的数据进行建模运算,利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果,如机器学习、预测类API和人工智能平台等。在此基础上,人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力,才能向用户层面演变出更多的应用型产品。

责任编辑:刘文娟

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