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发展人工智能 专“芯”至关重要

伴随着中国人工智能(AI)政策不断落地,行业良性发展,让AI技术走出实验室迈入市场,是AI企业的使命。“智能客服可极大缓解人工客服冗杂的工作压力,顺丰最新的蓝牙耳机给顺丰小哥带来更便捷更高效的工作体验。”顺丰科技有限公司相关负责人熊波近日在思必驰2019年AI芯片暨战略发布会上称。

智伴科技产品研发副总裁雷泽华表示,在儿童早教产品领域,AI语音在童声、语气、情绪等方面的优化大大提高了产品体验。

“当前我们正处于5G爆发的边缘,5G与人工智能的结合将真正促使万物智联的落地与实现。”云知声创始人黄伟认为,可以预见的是,未来巨量的多维数据(如语音、图像、视频等)集中处理与边缘式分布计算的需求,势必将进一步挑战AI底层支持硬件——芯片的计算能力。

据了解,苹果、谷歌、微软等企业在软件基础之上打磨人工智能功能后,也意识到了硬件的重要性,谷歌甚至专门为人工智能开发了其特有的专用芯片TPU。这也说明,人工智能芯片对于整个产业来说,正在变得至关重要。

据美国知识产权局的数据,2017年AI半导体专利申请量达391件,对比2013年的32件,近4年增长超过10倍,且速度逐年加快。ReportLinker曾预测,到2023年全球AI芯片市场规模将达到108亿美元,复合年均增长率达到53.6%。而在中国,AI芯片承载着集成电路产业弯道超车的期望,得到政府自上而下的推动和扶持。2017年7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出发展智能计算芯片与系统,重点突破高能效、可重构类脑计算芯片。2017年12月14日,工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,提出力争到2020年,神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用。

相关专家表示,对于使用人工智能的人来说,不只看重运算结果,还关心运算的速度,如果反应迟钝也会大大影响使用体验。因此,芯片虽然低调,却是不可或缺的基石。尽管目前云计算是深度学习和人工智能的主流趋势,但在一些场合又免不了在本地处理数据,以实现一些实时的功能,这就需要速度快、能耗低的芯片来提供支撑。

特别对于某些应用,由于网络延迟、带宽和隐私问题等各类原因,必须在边缘节点上执行推断。例如,自动驾驶汽车的推断,不能交由云端完成,否则如果出现网络延时,则会发生灾难性后果;大型城市动辄百万的高清摄像头,其人脸识别如果全部交由云端完成,高清录像的数据传输会让通信网络不堪重负。

业内人士认为,未来相当一部分人工智能应用场景中,要求边缘处的终端设备本身具备足够的推断计算能力。而目前边缘处理器芯片的计算能力,并不能满足在本地实现深度神经网络推断的需求。业界需要专门设计的AI芯片,赋予设备足够的能力去应对未来越发增多的人工智能应用场景。

“AI芯片的最大问题是时钟树。”Arteris IP营销副总裁库Kurt Shuler(音译为库特·疏勒)说,这需要同步通信,因为如果以异步方式处理通信,会占用很多区域。此外,更有可能在大芯片上出现路由拥塞。解决这个问题的方法是创建虚拟通道链接,这样可以减少连线数量并通过一组线路共享通信。

“计算非常简单,压缩或解压缩数据也简单,但在内存中存储和加载数据并不简单。”Arm研究员杰姆·戴维斯说,要构建这些系统,你需要特定领域的专家,比如机器学习专家和一些优化以及性能方面的专家。

此外,芯片中应运用AI,实际是关于数据的质量、数量和移动,这需要一种不同的方式来看待设计,包括团队之间的协作。“在技术落地过程中所遇见的问题是需要通过整合行业资源来解决的,单一企业无法完成,开放协作、产学研一体化都是重要策略。”OPPO研究院软件研究中心总监陈岩说。

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