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              人工智能時代下的產業變革發展

              2020-11-27 16:29:28

              在“互聯網+”成為二十一世紀的必需品后,人工智能開始走入大眾視野。目前,人工智能的發展日新月異,并逐步應用于生產生活的不同領域,成為新一輪的科技浪潮。我國非常重視人工智能的發展和研究,國務院2017年印發了《新一代人工智能發展規劃》,確立了人工智能為新一輪產業變革的核心驅動力,“人工智能+”將開創一個全新的時代。

               

              在2020年10月23日召開的“第二屆科技創新融合峰會”分論壇上,來自人工智能行業相關領域的頂級專家及企業代表云集南京,就人工智能如何構建我們未來的生活場景、如何面對人工智能帶來的機遇與挑戰等話題發表了各自的真知灼見。

               

              論壇嘉賓(排名不分先后,以實際發言順序排名)

              發言嘉賓:

              寒武紀副總裁 錢誠

              地平線AIoT產品線總經理 王叢

              第四范式互聯網行業負責人 夏斌

              萬集科技副總經理 秦旭東

              奧特貝睿副總裁  劉楠

              圓桌論壇主持人:

              清科集團創新中心南京公司總經理 侯俊琦


               

               嘉賓觀點

              錢誠:以人工智能賦能傳統產業
               
               

              錢誠在分論壇中表示,從產業方面來說,做人工智能有一個共識,就是以人工智能賦能傳統產業,從而使整個產業技術升級,對整個產業形成新的洗牌,產能得到提升,經濟效益非常明顯。

               

              寒武紀主要聚焦于新基建最核心的云端處理部分,提供人工智能產業中最基礎的算力支持,以芯片賦能智能計算系統。在實際運作中,通過云端來提供一系列整套機房、軟硬件、軟件、環境工具來幫助實際用戶做人工智能的產品落地時,算法在機房里可以訓練出來。這種智能計算系統是傳統超算系統的延伸,特點就是功耗比較低、比較省電,同時運營成本、預算密度非常高,運營成本非常低。目前在城市里的應用,主要是通過新建智能計算機房,對城市市政系統、初創企業孵化、高??蒲兴懔π枨?、AI解決方案四個方向做賦能,給他們提供算力和一整套解決方案,以人工智能賦能傳統產業。未來,希望通過智能計算系統的部署能力,跟更多企業有更深一步的合作,服務國家新基建的號召。

               

               

               
              王叢:AI芯片性能與落地的挑戰
               
               

              王叢在論壇中講到,最近一兩年,整個AI技術界更多在做的事情是性能,原來是一直堆精度,現在精度不變,去找一個性能更快的網絡。傳統芯片有一個評估方式叫做PPA,但其實還有一些新的評判方式非常不同。我們和學術界同僚一起提出了關于如何評判AI芯片的新觀點:因為每個芯片支持網絡不一樣,我們關注它在不同精度和性能上,所能跑到最好的一個網絡,再通過這些最好的網絡所圍成的一個面積來計算AI芯片的真實性能,通過它強調解決真實問題時到底能帶來多少性能,以這種方式去評判。

               

              AI芯片行業除測評之外,整個行業里還有一個特別大的問題,就是不同芯片的適配問題。不同公司的芯片、不同公司的算法及系統級參考方案,導致對接不可控,以至于缺乏整個落地化的能力。

               

              地平線在打造一種非常開放、靈活的賦能客戶的模式。在整個商業化服務當中,一方面提供最基本的工具;也會針對一些客戶提供快速落地的模式,把芯片和算法打包在一起;同時還會提供一種中間派的模式,允許客戶一部分用地平線的算法,一部分去做他自己的差異化能力,讓AI行業能夠加速落地。 

               
               

               

              夏斌:人工智能助力企業線上化運營
               
               

              夏斌在論壇中提到,現在一個企業如果說沒有線上化運營能力,或者不做線上化運營,這個企業可能舉步維艱。線上所有企業都希望爭奪小小一塊屏上用戶的使用時間,因為屏就這么大,時間就24個小時,怎么能夠讓我的用戶在我的應用里留存更長時間,其實是每一個線上化企業都需要解決的。

               

              我們應該怎么樣做?通過幾個方面:線上化營銷第一階段,我們有一個智能推薦化的引擎,把它做成基于可配置、基于不同的場景進行調配的算法跟場景的配套解決方案。第二階段,有流量、有內容的企業發現自己的流量和內容已經過剩了,是否可以把這些流量和內容導到其他APP或其他品牌上?這是他們現在能夠尋找到新的經濟增長點。在這個過程中,更需要更加精準且更加靈活的營銷和推薦系統,我們有一個智能推薦化的引擎,把它做成基于可配置、基于不同的場景進行調配的算法跟場景的配套解決方案。

               

              除了應用場景之外,夏斌提到AI的競爭其實就是算力的競爭,GPU算力一定是未來制約一個AI企業發展巨大的瓶頸。第四范式有一些自己的軟件方案或FPG方案,幫助GPU做更好的優化調度和排程。在這個過程中,可以通過軟件定義算力,打造一個更加輕便、更加靈活、更加標準化的工具平臺,幫助企業搭建好底層的硬件架構,這個平臺可以快速地幫助企業在日新月異的新的場景下,或更多算力要求下,或更多AI應用需求下,能夠快速提供整體AI的服務。


               

               

              秦旭東:從三個角度看自動駕駛時代
               
               

              秦旭東在論壇中表示,從我們角度來看自動駕駛有三個方面:1.車生態建設;2.路生態建設;3.車路協同,包括云平臺方面的建設。

               

              車生態,一方面從車本身角度來說,需要高精度感知設備,就像人類眼睛一樣,要給汽車裝上眼睛,在車端一般現在應用的有激光雷達,毫米波雷達,視頻視覺感知系統,用它們去探測路上其他車輛行駛情況和道路實際情況;另一方面需要V2S通訊系統,通過這個通訊系統才能得到其他車輛、路側設備能給它提供的一些信息。

               

              路生態,新基建剛剛開始,在路端建設上和理想狀態有很大的差距,路端并沒有建設更多輔助設施。目前從全世界來看,路端部署最多的感知設備實際上就是攝像機。但攝像機看到的東西都是已發生的,是事后的東西,并不能對事前、對未來進行預判,并且攝像機得到的效果要在數字孿生里呈現出計算機能理解的東西就非常困難。

               

              萬集科技從2012年開始就對路側和車載感知設備進行研發,現在已經在工業和自動駕駛等行業投入了最新研究的產品。

               

              要支持自動駕駛,要支持真正的車路協同,首先要有路端類似于激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、V2X基站、邊緣計算節點等底層的感知平臺,感知平臺和所有的平臺肯定是兩部分內容,感知平臺的結果要上傳到和高精度地圖一起進行時空對齊,然后才能通過3D建模等手段形成數字孿生中平臺,通過這個數字孿生中平臺才能給真正應用層面的城市大腦、交通大腦提供有效的數字結果支撐。5G網絡全面建設,切片技術和低時延手段也將推動智能網聯技術的發展。

               
               

               

              在接下來的圓桌論壇環節,圍繞“人工智能的機遇與挑戰”這一主題,嘉賓們再度各抒己見。對“如何看待人工智能對新產業、新經濟的促進作用”和“人工智能在與產業融合、落地的過程中都遇到了哪些機遇和挑戰”分別做出不同維度的解讀。

               

              清科集團創新中心南京公司總經理侯俊琦:這幾年,像大數據、云計算、邊緣計算都成為中國乃至全球科技發展以及經濟增長的引擎,這幾個領域都需要人工智能大腦作為協同,去實現效益和效率的最大化。希望這一場圓桌論壇能夠碰撞出更多火花分享給在座的各位觀眾。

               

               

              #人工智能如何給傳統行業賦能#

               
              錢誠

              寒武紀主要做智能芯片相關工作,前期主要是在科研方面有學術方面的突破,開創了深度學習處理器的學科?;谶@個技術,對人工智能的算法做加速芯片,再到智能計算系統的大型計算平臺,重點還是聚焦在云端的智能計算方面。這種智能計算系統目前在城市里的應用主要通過新建新的智能計算機房,改造舊有計算機房。對城市市政系統,如招商,另外是AI解決方案如智慧醫院、智能工廠等具體的解決方案,面向這些個方向做賦能,給他們提供算力,有一整套解決方案的支持。在產業方面,讓人工智能賦能傳統產業,不僅在技術上達到升級,同時也對整個產業形成新的洗牌,產能也得到提升。 

               

              王叢

              地平線一直把自己定位成一個趴在地上服務大家的企業,公司的Slogan也是希望地平線趴在地上把大家給撐起來,把各行各業撐起來。

               

              很多企業在轉型AI的過程中,當他自己搭建AI時,首先要做一個集群,做一堆數據采集平臺,做一堆標注平臺等等的基礎平臺,這里要花費的人力、精力、物力會很高。以地平線做自動駕駛為例,光2019年一年就出現了大額投入,這僅僅是在GPU的訓練上,還不包括數據采集和標注上,這在很多傳統企業想做轉型其實是非常大的負擔。

               

              地平線在規劃的基礎設施服務,就是幫助客戶在轉型AI中能把PaaS級的產品提供出來,能讓客戶進一步把AI加速落地。

               

              夏斌

              企業發展到現在,更多并不是想明白再做,而是先做,是錯是對,得到快速閉環的反饋,第四范式這套平臺就是幫助企業來做這些事情。第四范式支持新零售、線上化運營這些企業時永遠要切一些流量,把流量切分非常細,讓這些企業服務的客戶快速理解這些東西能否產生客戶新的認知、新的興趣。也可以通過多輪AB測試進行迭代,基于新的興趣反饋是怎么樣的,幫助一些企業在新零售道路上或線上化運營道路上走得更加寬,這是為什么第四范式一直致力于搭建一個軟件定義的人工智能平臺。

               

              劉楠

              自動駕駛是整個AI集大成者,不管在感知、規劃決策以及其它層面都有很多AI的應用,最重要的還是場景,如何解決場景真正的痛點和需求,我們看到眾多傳統行業,像汽車行業、物流行業,對通過自動駕駛技術對效率的提升、成本的減少、安全的提高等各方面有諸多考慮,我們也看到自動駕駛其實在這里是通過技術能夠賦能給各行各業、賦能給整個傳統運營商更快商業化落地的訴求,降低成本,我們認為這是現在的主流方向。

               

              秦旭東

              自動駕駛分車端和路端,簡而言之,一是要有聰明的車,二是要有智能的路。聰明的車本身要有能力進行一些感知和判斷,這些都需要AI底層技術,通過這些技術實現車本身的一些功能。智能的路更需要AI,從底層設備開始就需要AI底層技術對這些設備智能化。從頂層云控來講,也需要AI技術讓頂層云控平臺智能化。所以整體AI技術是對未來交通出行以及生活各個領域都會產生很大的影響。

               

               

              #新環境下人工智能的產業發展#

               
              王叢

              AI在新行業的落地和探索是需要一個緩慢過程的。就新基建來說,看到很多工業企業在嘗試AI應用,而且也明顯產生了一些經濟效益。但因為工業化需求的零售性和分散性會比傳統的自動駕駛還要難。整個AI在新經濟、新行業下,還有挺長一段路要走。

               

              錢誠

              現在是做AI以及做算力最幸福的時代。從目前來看,在新基建的投資,人工智能芯片應用落地方面,云端智能計算的系統市場是非常大的,目前一年在中國大概有200多億人民幣規模,后面還有很高的增長率。

               

              夏斌

              對于企業來說,他們的問題在于大家基本上都在一個起點,都想擁抱AI,但很多企業舉步維艱,數據沒有處理好,新的業務沒有想好,但是都在徘徊,請了很多顧問咨詢,自己想,很多問題想來想去,其實缺少嘗試??茨膫€企業最先進入嘗試,最先想明白發展路徑,且快速嘗試之后進行反饋,并快速迭代,這可能對于一些準備應用AI企業來說也是巨大的挑戰,當然也是一個機遇。

               

              劉楠

              講到人工智能發展的機遇與挑戰,我主要想從兩個行業角度幫大家分析一下市場發展,一個是汽車,一個是政府。AI落地更多集中在算法、集中在應用,從應用角度更多是如何能夠快速提升汽車行業智能化水平。從政府角度來講,大力發展汽車、大力發展交通是政府很核心的邏輯,去應用AI技術或智能網聯汽車技術更多賦能,一方面是想要幫助車企快速轉型,另一方面更多希望能夠看到的是人工智能以及智能網聯的發展對于管理有更好的幫助。

               

              秦旭東

              我從企業角度講一下,實際上現在總結來說幾個字:前途光明,道路崎嶇,任重道遠。目前AI發展到這個階段,而且更多是賦能一些原本的傳統行業,非AI行業,所以現在企業可能需要不斷地做超出現有企業能力的事情,我們必須去跨行業理解一些東西,然后站在別的傳統行業或者別的企業的角度去思考我們AI的發展方向。

               

               

              據埃森哲預測, 2035 年,人工智能將推動中國勞動生產率提高 27%,經濟總增加值提升 7.1 萬億美元。作為新一輪產業變革的核心力量,人工智能不斷催生著新業務、新模式和新產品。從衣食住行到醫療教育,人工智能在社會經濟各個領域深度融合和落地應用,為生產和生活帶來革命性的轉變,必將成為我國經濟發展的強勁引擎。

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