2016年人工智能产业梳理一朝引爆稳步前进

在已经过去的2016年,谷歌旗下DeepMind团队打造的AlphaGo引爆了新一轮的人工智能热,开启了2016年的人工智能时代。由此,在蝴蝶效应下,更多的人工智能产品融入了人们的生活,也让人们意识到了智能化时代的到来。

人工智能之所以能够大面积普及并获得如今的成功,其背后的产业布局功不可没。在下面的这篇文章中,一起探索下人工智能的背后,其中主要分为四大模块,分别为:基础层、应用层、软件和媒体,在这四大模块中,有的则进一步分化成多个部分。本篇将先从基础层开始讲起。

顾名思义,基础层包括了人工智能技术研发所需的一切准备,主要为芯片&传感器、算法框架和云服务&大数据。具备了这些条件,科研人员们才可以更好地研发、训练自己的人工智能技术,提高准确度。

芯片&传感器

在人工智能领域,算法的实现依赖于计算机强大的运行速度,因此芯片就显得尤为重要。而在运行之上,人工智能产品需要大量的数据来提供服务,这方面就得依靠那些相当于人类“眼耳鼻”的传感器来搜集。

英伟达

凭借具备识别、标记功能的图像处理器,在人工智能还未全面兴起之前,英伟达就先一步掌控了这一时机。在2016年,英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片,像4月份发布的一款可执行深度学习神经网络任务的Tesla P100 GPU,又比如9月份发布的基于Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40,其中,Pascal架构能助推深度学习加速65倍。

除了研发芯片,英伟达进一步扩大了自己的人工智能布局,发布了多个用于不同领域的硬件和平台,比如世界上首个人工智能超级计算机以及在CES 2017发布的自动驾驶芯片XAVIER AICAR SUPERCOMPUTER、智能家居硬件Spot、搭载了人工智能系统ProAI(由ZF、英伟达联合研发)的车载电脑等。

ARM

迄今为止,全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构,其中,超过95%的智能手机运用了ARM的处理器,在智能硬件和物联网高速发展的如今,ARM有着绝对的地位。

此外,根据其2015年Q4财报,ARM所授权的芯片主要都用在了移动计算、智能汽车、安全系统和物联网。在智能汽车领域,包括NVIDIA、高通在内都是基于ARM设计开发了面向驾驶辅助系统的超级计算机。早前,对于收购ARM一事,软银CEO孙正义就曾明确表示ARM芯片将推动人工智能走向奇点。而在收购之后,软银也对ARM早已开始的人工智能项目“Blue Sky Program”表示了极大的支持。

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