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未來人工智能發(fā)展的八大應(yīng)用趨勢

當(dāng)特斯拉(Tesla)推出電動(dòng)車,蘋果(Apple)新機(jī)iPhone X推出FaceID之后,讓市場體驗(yàn)到AI芯片的無限商機(jī),哪種架構(gòu)的芯片會在 AI 大戰(zhàn)獲勝?未來人工智能發(fā)展的趨勢有哪些?

人工智能(AI)是物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)4.0發(fā)展的核心。各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片需求不斷增加,以中國在半導(dǎo)體的龐大市場優(yōu)勢絕對在全球可扮演關(guān)鍵的角色。




AI芯片包含三大類市場

分別是數(shù)據(jù)中心(云端)、通信終端產(chǎn)品(手機(jī))、特定應(yīng)用產(chǎn)品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機(jī)、機(jī)器人...)。

當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)多采用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領(lǐng)域龍頭,但是,有些業(yè)者認(rèn)為GPU處理效率不夠快,而且因應(yīng)眾多特定新產(chǎn)品的不同需求,于是,推出NPU、VPU、TPU、NVPU等。

目前還不清楚哪種架構(gòu)的芯片會在 AI 大戰(zhàn)獲勝。但(手機(jī))終端市場對于AI芯片的功耗、尺寸、價(jià)格都有極為嚴(yán)格的要求,難度上比云端數(shù)據(jù)芯片更高。為搶未來AI應(yīng)用市場商機(jī),科技巨頭如Google、微軟、蘋果企圖建構(gòu)AI平臺生態(tài)模式吃下整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。




目前來看,未來AI發(fā)展有八大新趨勢

趨勢一:AI 于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力

人工智能市場在零售、交通運(yùn)輸和自動(dòng)化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動(dòng)市場的主要因素,是人工智能技術(shù)在各種終端用戶垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加,尤其是改善對終端消費(fèi)者服務(wù)。

當(dāng)然人工智能市場要起來也受到IT基礎(chǔ)設(shè)施完善、智能手機(jī)及智能穿戴式設(shè)備的普及。其中,以自然語言處理(NLP)應(yīng)用市場占AI市場很大部分。隨著自然語言處理的技術(shù)不斷精進(jìn)而驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)的成長,還有:汽車信息通訊娛樂系統(tǒng)、AI機(jī)器人及支持AI的智能手機(jī)等領(lǐng)域。




趨勢二:AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長

由于醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能,進(jìn)而精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗(yàn)、大型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長,預(yù)計(jì)從2016年的6.671億美元達(dá)到2022年的79.888億美元年均復(fù)合增長率為52.68%。

趨勢三:AI取代屏幕成為新UI / UX接口

過去從PC到手機(jī)時(shí)代以來,用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來互動(dòng)。隨著智能喇叭(Smart Speaker)、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(VR/AR)與自動(dòng)駕駛車系統(tǒng)陸續(xù)進(jìn)入人類生活環(huán)境,加速在不需要屏幕的情況下,人們也能夠很輕松自在與運(yùn)算系統(tǒng)溝通。這表示著人工智能透過自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)讓技術(shù)變得更為直觀,也變得較易操控,未來將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗(yàn)的地位。人工智能除了在企業(yè)后端扮演重要角色外,在技術(shù)接口也可承擔(dān)更復(fù)雜角色。例如:使用視覺圖形的自動(dòng)駕駛車,透過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)翻譯,也就是說,人工智能讓接口變得更為簡單且更有智能,也因此設(shè)定了未來互動(dòng)的高標(biāo)準(zhǔn)模式。

趨勢四:未來手機(jī)芯片一定內(nèi)建AI運(yùn)算核心

現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快,若要進(jìn)行大量的圖像運(yùn)算仍嫌不足,所以未來的手機(jī)芯片一定會內(nèi)建AI運(yùn)算核心。正如,蘋果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后,Android陣營智能手機(jī)將在明年(2017)跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測相關(guān)應(yīng)用。

趨勢五:AI芯片關(guān)鍵在于成功整合軟硬件

AI芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片,且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,而成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進(jìn)的封裝技術(shù)??傮w來說GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以AI硬件選擇就看產(chǎn)品供貨商的需求考慮而定。例如,蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經(jīng)引擎運(yùn)算功能,整合高達(dá)8個(gè)組件進(jìn)行分析,分別是紅外線鏡頭、泛光感應(yīng)組件、距離傳感器、環(huán)境光傳感器、前端相機(jī)、點(diǎn)陣投影器、喇叭與麥克風(fēng)。蘋果強(qiáng)調(diào)用戶的生物識別數(shù)據(jù),包含:指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內(nèi)部,所以不易被竊取。

趨勢六:AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)

AI“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行,從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí),再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前,仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段,若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問題。首先,是為自主機(jī)器打造一個(gè)AI平臺;還要提供一個(gè)能夠讓自主機(jī)器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境,必須符合物理法則,碰撞,壓力,效果都要與現(xiàn)實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機(jī)器的框架中;最后建立虛擬世界入口(VR)。目前,NVIDIA推出自主機(jī)器處理器Xavier,就在為自主機(jī)器的商用和普及做準(zhǔn)備工作。

趨勢七:最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來

未來,還會推出許多專門的領(lǐng)域所需的超強(qiáng)性能的處理器,但是CPU是通用于各種設(shè)備,什么場景都可以適用。所以,最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來。例如,NVIDIA推出CUDA計(jì)算架構(gòu),將專用功能ASIC與通用編程模型相結(jié)合,使開發(fā)人員實(shí)現(xiàn)多種算法。

趨勢八:AR成為AI的眼睛,兩者是互補(bǔ)、不可或缺

未來的AI需要AR,未來的AR也需要AI,可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機(jī)器人學(xué)習(xí)而創(chuàng)造的在虛擬世界,本身就是虛擬現(xiàn)實(shí)。還有,如果要讓人進(jìn)入到虛擬環(huán)境去對機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練,還需要更多其它的技術(shù)。

迎物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨

至于 CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應(yīng)該不會。

因?yàn)?,新出現(xiàn)的處理器只是為了處理新發(fā)現(xiàn)或尚未解決的問題,而且未來傾向?qū)PU整合。同時(shí),芯片市場期望能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨(dú)大。

迎物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨,以往大家認(rèn)為摩爾定律最后會走到極限,但未來硅時(shí)代是異質(zhì)性及跨界的整合,還有很多需求未出現(xiàn)。NVIDIA執(zhí)行官黃仁勛則表示,摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則,GPU的計(jì)算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性都在過去2到5年內(nèi)呈現(xiàn)出爆發(fā)性成長。

展望未來,隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等技術(shù)成熟,將帶動(dòng)新一波半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的30年榮景,包括:內(nèi)存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片,各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片需求不斷增加,以中國在半導(dǎo)體的龐大市場優(yōu)勢絕對在全球可扮演關(guān)鍵的角色。


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