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深鉴科技陈忠民: AI芯片的加速功能开始得到重视,因此更易拿到投资
  • 发布时间:2020-01-05
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  • 2017年是人工智能产品集中的一年。阿里巴巴、百度、腾讯等巨头已经在人工智能领域做出安排,共投资约20项。分为人工智能芯片行业,沈剑科技、耐克人工智能、凯泰恩隆、西京科技等公司获得融资总额超过2亿元人民币,其中沈剑科技今年8月从蚂蚁金服获得4000万美元的首轮融资。

    12月12日下午,在三角兽医技术创始人齐超SOPLUS搜狐风险投资组织的技术沙龙上,中国科学院自动化研究所研究员、程健沈剑科技芯片事业部副总裁陈中民、红泰智钊工作室首席技术官钱晨、高通风险投资部投资总监毛松讨论了“人工智能从云到终端”的主题。其中,沈剑科技芯片业务副总裁陈中民表达了自己对人工智能的一些看法。关键是:

    1。人工智能芯片更容易获得投资的原因是,它们放弃了传统处理器的通用性,更加注重加速功能。

    2。人工智能最有希望在安全保护和自动驾驶两个行业实现技术的真正落地。

    以下内容由新芽新闻编辑和组织。

    人工智能芯片提供单一算法,特殊的硬件设备增强了用户体验。

    为什么人工智能相关芯片制造商通常会获得一些投资?主要原因是每个人都更加关注人工智能芯片的加速功能。传统上,我们认为像中央处理器这样的东西在某种程度上非常普遍。为了通用,它牺牲了对计算性能的一些要求。除了超级计算机,普通人不需要特殊处理器来进行早期操作。但是人工智能出现后,算法相对简单。

    许多人发现如果我今天放弃处理器去做这件事,我只能花一点芯片面积去做。中央处理器中的大部分东西对我们都没用,所以减少那部分吧。部分计算单元中的一些处理器有8G,谷歌将把64,000个放入其中。计算能力将一次增加数千倍。GPU也是一个类似的原理。

    神经网络算法有很多点,有些需要计算。如果把许多并行计算单元放在一起,处理器传统上需要一秒钟来识别这种算法,那么人工智能芯片就有很大的价值。如果你想顺利地与机器互动,而不是与语音设备交谈,过去发布命令,每两个小时反馈一次,没有人能忍受这种体验。

    从芯片的角度来看,这并不是因为这种芯片技术的任何突破,而是因为如果它只服务于一种算法,这种芯片可以做得非常特别,并且具有很强的计算能力,其性能将优于传统的GPU处理器。这实际上是算法的改变和场景的改变,所以今天我们必须在硬件上做一些改进才能做得更好。

    人工智能芯片放弃了中央处理器追求的通用性,只是做一些并行计算的事情,仍然可以得到好的结果。从计算能力的角度来看,人工智能芯片公司正在为用户提供一些实时体验。例如,我有一个图片识别任务,我希望在一分钟内得到结果,而不是等待五分钟。这时,特殊的硬件设备将变得非常重要。这是开发人工智能芯片的基本逻辑。

    人工智能有很大的应用场景空间,安全和自动驾驶行业是焦点。

    现在人工智能可以帮助人们画画和下棋,每个人都很熟悉。目前,人工智能在图像分析领域能够识别人脸和车辆,但精度不够。现在可以自动识别汽车,例如沃尔沃,但识别汽车很容易,识别沃尔沃品牌有点困难。如果下一步有更高精度的算法,比如更多的数据训练,人工智能将能够识别这辆车的型号。

    美国的一些学校已经做了研究。通过汽车上的摄像头,他们可以判断什么样的汽车正行驶在马路对面,并最终判断在这种状态下谁将成为总统。这些都是可以学习的方向。因为人工智能的能力目前被分配给各种各样的机器或解决方案,所以很难确定哪一个会突然爆炸成一场特殊的火灾。从技术的成熟程度来看,现在可以连续检测运动目标,并在视频流中的多个镜头之间跟踪一件事情。这东西真的

    事实上,在视频中很难识别人脸和嘴唇。为了分析成千上万张连续照片中嘴唇的变化,并超越人类聆听嘴唇的能力,所有这些都在不断发展。在世界各地,仍有一些公司在各种研究机构中进行全方位探索。想象的空间很大,但是很难说在什么时候,当有人突然做了什么,每个人都会认为它很受欢迎。

    现在人工智能技术想要真正登陆,主要是在两个行业。首先是证券业。目前,有太多的算法公司和产品公司正在进入这个行业。在中国,我们可以有大量的图像数据,各行各业积累的图像数据,以及交通场景积累的图像数据。在未来两三年内,安全产业将是人工智能产业的一个非常大的增长点。

    此外,从三到五年到三到六年,人工智能技术得到了广泛推广,这可能来自于自动驾驶。自驾无论是在北美还是中国,相当多的公司都在投资自驾的研发,相关测试数据也有非常令人鼓舞的结果。如果你看三到五年的时间,自动驾驶可能是一个非常大的市场。

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