深度:中科院AI勢力崛起
2020-01-21
智東西
文 | 韋世瑋
我們將時針倒回至七十年前。
己丑年甲戌月,東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅,正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。
小衚衕裏,時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌,往後領導班子不斷更替的七十年間,我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。
中國科學院(簡稱中科院)是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來,逐漸建成了完善的自然科學學科體系,覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科,爲我國國家安全和科技硬實力的發展上,成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。
從首次人工合成牛胰島素,到第一臺原子力顯微鏡(AFM)的誕生;從第一臺大型向量計算機系統,到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟,帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。
在學術研究領域,中科院旗下擁有12所分院,超100家科研院所,中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學(與上海市共辦)均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來,中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才,涌現出一批又一批的高科技創業者。
隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃,中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。
放眼世界,2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中,中科院以5.3分排名AI全球榜第四,僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。
回望中國,中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸,一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌,在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。
國內外AI科技競賽一波未平一波又起,不知不覺間,中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中,歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺,正以爆發之態燎原至漫山遍野。
溯源中科院這場AI勢力崛起的背後,不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊,我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時,也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。
一、中科院的根:研發與人才四十餘年灌溉
中科院系AI企業的野蠻爆發與生長,源於中科院深埋於我國科技土壤的根,離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。
中科院的研發實力有多強?2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數(Nature Index)年度榜單中,中科院以1678.64分一馬當先,超越845.54分的哈佛大學,猛衝全球領先研究機構第一的寶座。
細數我國改革開放四十餘年,在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域,亦活躍着中科院的身影。
2018年,中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。
其中在國家重大需求領域,中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟,七年間不斷攻克集成電路(IC)產業研發瓶頸,實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。
與此同時,在關鍵工藝模塊上,中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局,擁有專利2406項,其中國際專利483項。
中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅,實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。
根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》,截至2019年2月28日,我國共有75家AI領域的非大學科研機構,中科院下屬科研院所爲38家,以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。
不僅如此,中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示,從第一名的中科院計算所,到第十名的中科院上海微系統所,中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。
人才之於研發,亦如園丁之於園林。
從成立至今,在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下,中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘,遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。
現階段,中科院學部共有830名院士,107名外籍院士,平均年齡高達73歲。
81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件,並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」,爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。
外籍院士中,時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管(FinFET)芯片工藝技術,不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門,還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」,爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。
在近千名院士的披荊斬棘之下,雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀,亦在AI領域嶄露頭角,力圖創造一個又一個創業佳話。
縱觀中科院的科研實力與人才優勢,自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間,日復一日地滴匯成海、聚沙成塔,不僅推動了我國科學技術硬實力的復興,亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。
二、中科院系AI企業的三大主戰場
如果說AI用了六十年的時間,才讓世界重新關注到它。那麼,中科院自改革開放後花了四十餘年,才讓中科院系企業在當下迎來爆發,這並不意外。
往前,我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司,在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。
往後,國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承,在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。
2019年年初,全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中,出身中國的10家企業中,寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企,自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。
中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月,賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》,在綜合實力TOP100榜單中,科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。
四十多年來,不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。
從當前全局來看,中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。
它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業,在利用創新技術瓜分市場的同時,也重新定義着傳統市場的變革之路。
1、計算機視覺(CV)
計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支,同時也是極具商業化價值的賽道。
其中,以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場,與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。
在這一市場中,中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。
中科創達成立於2008年,它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法,既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案,也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。
尤其在智能網聯汽車方面,中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術,進一步提升用戶的駕駛體驗。
據悉,中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶,其業務增速在2019年上半年約爲74%。
深度:中科院AI勢力崛起
另一廂,現在市場中老生常談的「CV四小龍」中,雲從科技則是中科院系麾下創企,成立4年就已拿下10億美元估值。
雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術,分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤(ReID)技術和人體3D重建技術,在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。
例如,其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析,以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息,實現毫秒級響應。
2018年,國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》,數據顯示,中國是全球人臉識別設備的最大消費市場,雲從科技的市場份額排名第一。
2、AI語音
要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌,科大訊飛當仁不讓。
自1999年成立至今,科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理(NLP)等技術領域,已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。
科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中,在智慧教育方面開發了訊飛學習機,能夠幫助孩子定位弱項學科,制定個性化的學習方案。
科大訊飛董祕江濤曾表示,科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。
而在新秀陣營,雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。
例如,當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲,2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域,隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。
雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0,利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術,爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。
據瞭解,目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億,其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個,覆蓋設備超9000萬臺。
3、AI芯片
在我國的半導體產業發展史上,脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來,陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片,打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。
而往後看,尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發,中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司,以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。
其中,創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後,市場估值已達25億美元(約167億人民幣)。
寒武紀打造的兩代智能處理器IP,曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中,幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。
2019年11月,寒武紀面向邊緣AI計算領域,最新推出了思元220芯片,擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。
隨着思元220芯片的推出,寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局,進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。
三、回溯三大技術源頭,AI勢力的厚積薄發
追根溯源,如今中科院系AI勢力的逐漸崛起,與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。
與我國曆史發展脈絡同步,中科院在結束了徘徊中前進的兩年後,國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。
1978年,我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎,爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。
直到上世紀80年代,中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究,讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。
隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」,加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」,中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業,才一步步地蓬勃發展起來。
歷史滾輪之下,我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。
當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上,不難發現,這些企業的出身可大致分爲兩派。
一派以研究員爲出發點,其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身,由研究員獨立或聯合創業而成;
而另一派則以科研項目爲出發點,公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目,通過技術成果轉換後,才正式成立爲公司繼續發展。
但不論是研究員的出身,還是科研項目的孵化,這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。
1、中科院自動化研究所
設立於1956年的自動化所,不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構,也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。
自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究,漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。
截止2018年底,自動化所共擁有696名科技人員,包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。
在AI領域,自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。
上世紀90年代,自動化所以控制科學爲基礎,率先佈局AI研究。緊接着從2010年起,其AI研究方向進一步細化,開始在類腦智能研究領域出招。
據悉,自動化所通過架構設計創新,曾自主研發了量化神經處理器(QNPU),在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。
而在生物特徵識別技術方面,自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋,包括虹膜識別、人臉識別和步態識別,已在國家衆多重要安全領域應用落地。
2、中科院計算技術研究所
計算所同樣創立於1956年,是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域,曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻,爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。
例如,我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」,以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。
同樣,計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。
截至2015年,計算所的研究隊伍已超500人,其中中科院、工程院院士共5名,正高級專業技術人員70名。
而在未來,計算所也將計劃實現三個100億的產業目標,包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣,真正成爲我國計算機產業的源頭。
3、中科院聲學研究所
與自動化所和計算所相比,聲學所則較爲「年輕」些,它成立於1964年。
聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎,以及高技術發展研究,面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。
其中,聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術,不僅孵化了聲智科技等AI語音企業,同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。
截至2018年底,聲學所共有專業技術人員794人,包括正高級專業技術人員133人,副高級專業技術人員255人。
在國家重大科研項目領域,聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用,爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。
中科院AI技術的「黑土地」不止於此,中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構,同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。
四、中科院的時代發展機遇
中科院系AI勢力的燎原,不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發,抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇,亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。
自我國的科技發展進程翻篇到新世紀,國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。
國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話,首次高度評價了AI和相關智能技術,無形中大力推動了我國AI技術的發展。
一年後,國務院正式頒佈了《中國製造2025》,加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展,將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。
至此,AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。
在國家政策的積極帶動下,中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。
但立足於產業,如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。
實際上,技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才,同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。
在政策方面,以下屬研究所爲例,中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃,一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新,對標斯坦福大學;二是通過建設中科院網絡計算創新研究院,引領中國「信息高速鐵路」技術的發展;三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。
以地方爲例,2018年,中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》,通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措,推動更多科技成果在北京轉化落地。
此外,中科院還全資設立了國科創新公司,不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。
截至目前,國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務,覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域,孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。
結語:七十載征程,中科院仍笑傲AI江湖
時光如流水,七十年的風吹雨打,中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。
順延着它的歷史軌跡,我們可以看到,它AI勢力的強勢崛起,既有歷史的累積、人才培育的影響,也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路,它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢,提供了一個新的角度與思考方向。
但同時,我們也需意識到,在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中,我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。
我國AI玩家們將要面臨的,不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛,還需面對顛覆性技術爲各領域市場,乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生,便能乘着市場和資本的東風一躍而起,闖進商業落地的頭部陣營;死,便只能被大浪拍在岸邊的礁石上,隨着時間流逝被市場和資本遺忘。
未來,中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程?時間將會告訴我們答案。
附圖:▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構(圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院)
▲中科院學部院士年齡統計(圖源中科院官網)
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況(圖源計算所官網)
資料來源:https://bangqu.com/YDah49.html
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綜觀CES 2020:汽車持續被看好,PC將迎來AI升級潮
包永剛 / 何渝婷編譯
2020-01-09 10:00
雖然,CES主角是新鮮、新奇、炫酷的各類消費電子產品,但是,它們都內置了各種晶片。
因此,在CES上我們也能夠看到一些晶片相關的新聞,這些晶片離消費者更近,也蘊含著巨大的商機。CES 2020上,既有新款面向自動駕駛汽車的晶片發布,也有更強CPU和GPU的消息。這表明,自動駕駛汽車市場持續被看好,擁有AI功能的CPU能否在PC中普及,也成為了新的關注點。
自動駕駛汽車市場持續被看好
自2017年153億美元收購Mobileye之後,英特爾一舉成為自動駕駛汽車領域的重磅玩家。在英特爾CES 2020的發表會上,英特爾CEO Bob Swan展示了Mobileye的最新進展。其中一段演示,展示的是通過獨立的傳感系統,融合人工智慧、電腦視覺、基於責任敏感安全模型(RSS)的法規科學等最新科技,以更自然的方式實現自動駕駛汽車(RoboCar)的交通導航,讓人和車的交通運行更加安全。
高通也是已經佈局自動駕駛汽車晶片的重要玩家,去年CES,基於高通驍龍820A的初代車載計算平台,當時被安裝在一台林肯MKZ混動轎車上。但驍龍820是2015年推出的產品,驍龍820A之後,高通就沒有推出新的面向自動駕駛汽車的平台。
MWC 2019期間,雷鋒網詢問高通發言人,其下一代自動駕駛汽車產品的消息,對方並未透露。CES 2020上,高通發表Snapdragon Ride 平台,新平台由多個部分組合而成,包括系統級安全晶片、自動駕駛加速器。
Snapdragon Ride (驍龍Ride)平台有三種配置,官方稱單處理器版已經足夠應付ADAS系統,雙處理器版本應付Level 2和Level 3級半自動駕駛綽綽有餘。第三種配置則是在雙處理器配置上增加了加速晶片(兩塊ADAS處理器外加自動駕駛加速器)算力可達400 TOPS。
雖然沒有公布更細節的數據,但高通稱,實現400 TOPS的算力,它們只用60-70W的功耗(比競爭對手功耗低33~50%)。這樣的功耗下,開發者完全可以添加更多晶片將算力升級到700 TOPS,此時功耗也僅130W。
高通稱將在今年晚些時候向其客戶提供晶片和系統,並希望搭載這些技術和晶片的汽車,於2023年開始生產。
除了巨頭,中國的新創公司「黑芝麻智能科技」,也在CES 2020上展示了其AI晶片解決方案,包括為合作夥伴提供的後裝輔助駕駛解決方案,以及前裝量產DMS(Driver Monitoring System,駕駛者監控系統)算法。
由此,我們可以發現,即便自動駕駛汽車的發展速度不如預期,AI晶片在汽車上的落地速度也不夠迅速,但無論是巨頭新產品的發布、成果的展示,都表明重磅玩家們都持續看好自動駕駛汽車晶片市場。
PC將迎AI升級潮
汽車晶片是因為自動駕駛的風潮,才在今年的CES上受到關注,其實長期以來,CES上備受關注的晶片,是此前長期驅動科技產業發展的PC,不能缺少的CPU和GPU消息。2020 CES也不例外,但英特爾讓我們產生了新思考。
2019年5月,英特爾發表代號為Ice Lake的第十代酷睿處理器,這一代處理器的特點在於,每款都配備了帶有英特爾AVX-512-Deep Learning Boost的全新Sunny Cove微架構,可以加速自動圖像增強、圖像檢索、媒體後處理和其他AI任務。
CES 2020的發表會上,Ice Lake的繼任者,研發代號Tiger Lake的新款酷睿行動處理器首次亮相,英特爾表示,憑藉在CPU、人工智慧加速器以及基於全新英特爾Xe圖形架構、堪比獨立顯卡性能的內置圖形顯卡等優化,Tiger Lake將帶來兩位數的性能提升,大幅提高人工智慧性能和圖形性能。
Tiger Lake處理器基於英特爾10nm+制程,首批Tiger Lake產品預計於2020年晚些時候出貨。
另外,英特爾還將進一步提升Xeon處理器的AI性能。英特爾公司執行副總裁、數據平台事業部總經理Navin Shenoy表示,2020年上半年推出的第三代英特爾Xeon可擴展處理器,將包含面向內置人工智慧訓練加速的全新英特爾DL Boost擴展指令集,與之前的產品系列相比,其訓練性能提升高達60%。Xeon也是唯一內置AI的通用CPU。
與英特爾積極推動AI在CPU中的普及不同,AMD在CES 2020上發佈的產品依舊專注於性能升級。AMD CEO蘇姿豐發佈新一代7納米移動處理器Ryzen 4000。官方稱,此系列的旗艦型號Ryzen 7 4800U是目前性能最高的超薄筆記本處理器,基礎頻率為1.8GHz,Boost頻率可達4.2GHz,8核16線程,TDP為15w。
另外,新發佈的中端遊戲市場的顯卡Radeon RX 5600 XT,以及64核128線程的桌面級處理器Ryzen Threadripper 3990X,也只是突出其性能的提升,並沒增加對AI的支持。
一邊是英特爾積極在其新款CPU中內置AI功能,另一邊是AMD全系產品都沒有支持AI的硬體。雷鋒網認為,英特爾畢竟還是佔有了CPU的主要市佔率,其新產品的推出,能在很大程度上推動具備AI功能PC處理器的普及。
至於能否進一步刺激消費者升級帶有AI功能的PC,AI能夠帶來的提升成為關鍵。英特爾也給出了例子,Adobe展示了基於Ice Lake處理器,其軟體套件可以加速運行從智慧對象選擇到顏色匹配,還有影片重構的一切任務。
還有,臨床實驗室公司Quest Diagnostics,在CAD模型中辨識肺結節的能力提高了33倍,照片軟體公司Topaz Labs,利用人工智慧通過自動填充像素來提高照片分辨率。
英特爾架構、圖形和軟體副總裁Roger Chandler表示,「在未來幾年裡,如果有高達80%的軟體工作負荷,以某種方式內置某種人工智慧加速功能,我不會感到驚訝。有的開發商可能把人工智慧用於應用程式的核心和基礎元素。有的則可能將它用於小功能。但透過與開發人員的交流,我們發現他們幾乎全都在尋求利用人工智慧的能力,在某種程度上改進他們的工作負荷。」
當然,英特爾為PC市場注入新的活力還伴隨著雅典娜計劃,「雅典娜計劃」在去年發佈,涵蓋了設計和技術規範,目標是打造未來的高性能筆電,不僅可以用於工作,還可以用於媒體串流、遊戲、企業應用等。截至目前,已有25款設計通過了英特爾的「雅典娜計劃」認證。
也就是說,英特爾會從AI技術、CPU到終端產品為PC市場帶入新的發展動力。
作為一年一度全球最受關注的消費電子盛會之一,透過CES,我們能夠看到新技術的落地和應用情況。AI作為CES 2020的一個關鍵字,許多產品都和AI產生了關聯,但AI的應用需要有AI晶片的支持,因此,CES上的AI晶片動態,不僅能找到AI晶片好的落地方向,也可能發現未來的趨勢。
顯然,在AI的大背景下,自動駕駛汽車率先成為了AI應用的重要應用,雖然發展速度不如預期,但重磅玩家以及新創公司的積極進入,都表明業界持續看好自動駕駛汽車晶片市場。至於成熟的CPU,英特爾積極在新產品中內置AI功能,AMD則希望通過更強的性能獲得更高市佔率。長遠看,AI也會成為PC應用中不可缺少的技術,只是能夠在多大程度上刺激消費者,還取決於英特爾和眾多軟體合作夥伴和合作成果。
資料來源:https://news.knowing.asia/news/928d4ccd-6dcc-4ee9-a7ab-935a8f96d10d
優酷 pc 客戶 端 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
以結合物聯網、自動化的嵌入式技術 深化物聯網與工業4.0應用
2016/01/21-台北訊
從工業自動化、消費性電子到物聯網的嵌入式技術發展,對開發商帶來嚴峻的新挑戰。DIGITIMES於1月19日舉辦2016嵌入式技術論壇,DIGITIMES資深分析師兼主任黃逸平開場指出,去年(2015)台灣推估GDP僅0.75%~1.06%,全台上市櫃公司僅電子業仍維持2.3%微幅成長;面對人民幣走貶與紅色供應鏈競爭,他提出以SENSE(Sensing, Efficiency, Network, Specialized, Economic)的五字真訣,先從本土台灣市場經營,再伺機進軍海外與大陸市場。
美商超微(AMD) Corporate Vice President & General Manager of AMD Enterprise Solutions的Scott Aylor指出,像臉部辨識、手勢、語音控制,機場快速通關(e-Gate)、遠程醫療到虛擬實境(VR)等感知運算(Perceptual Computing)的應用,需精準即時的處理視訊與音訊串流資料。AMD加速處理器(APU)集合串流運算的CPU與平行運算GPU特性於一體,建構從PC/NB、行動裝置端、IoT閘道器到資料中心的感知運算。另外,Director of Marketing, AMD Embedded Solutions的Stephen Turnbull則提到,AMD於去年獨立出Radeon與KHRONOS事業群,聚焦並深化APU/GPU軟硬體技術,整合Linux Radeon MESA與Windows Catalyst驅動架構並開放完整功能,提供產品一體化整合度與因應社群需求。
宜鼎國際(InnoDisk)工控FLASH事業處資深協理李孟厚則介紹M2DOM模組/插槽/背板等解決方案。模組可安插於PCB專利垂直插槽並由兩旁螺絲鎖定,減少PCB空間且提升機構強固性,具備最高4GB/s的規格前瞻性。宜鼎也歡迎相關廠商一同製造及提供solutions。
研華物聯網平台暨解決方案部協理邱柏毓則提出,將既有的RS232/422/485工控設備裝置以控制器式閘道器連接,匯集統合乙太/無線與行動通訊的電腦式閘道器轉成MQTT單一協定,並藉由Wise-PaaS/RMM連接到Linux或Microsoft Azure等雲平台做遠程監控,提供升級到工業4.0的主動式數據管理架構。
臺大電機工程系教授王勝德,介紹像英特爾、三星、聯發科等針對物聯網的嵌入式SoC晶片/平台,也針對建構IoT裝置/閘道/雲服務/端服務所需的OS、中介軟體、開發套件之各種通訊協定與互連技術進行介紹。
酷比令(QBLINKS)總經理陳紹俊與新創公司GHOSTA創辦者暨執行長Fenix Hsu,各自分別提出物聯網產品的創新分享案例與箇中甘苦,像QBLINKS的藍牙遙控器設計成僅金屬鑰匙圈大小,透過手機APPS配對可藉由雲端監控並遙控家中各種IoT裝置;GHOSTA開發智慧安全帽,在鏡片左下方以HUD式的半透明投影並結合擴增實境(AR)的應用,提供即時擷取影像、GPS導航、接聽來電與音樂播放等功能。
此外,在工業控制嵌入式系統設計與應用議題中,臺大機械系教授黃漢邦介紹臺大機械系機械人中心開發成果,從頭內嵌顯示幕、可繞過障礙物並過馬路的自走型機器人,到多軸向的機械手臂,再延伸到以砷化鎵(GaAs)、單軸向陀螺儀、低寄生電容所設計的感測電路,以及應用於倉儲管理的RFID感應監控。
艾波比(ABB)工業機器人/全球產業經理-3C洪彥成強調,其IoT策略定位在賦予機器人聯網能力,協助客戶做好服務與維護。ABB推出全球第一個內建感測器的協同運作機器人「YUMI」,工業機器人也被應用於像德國BMW汽車工廠、某鍵盤與滑鼠廠等。
立達軟體創辦人李明達提到,以後期維護成本100%為軟體來看,軟體公司具有較佳的機器人開發優勢。立達開發出透過雲端分散式運算/大數據分析的AOI機台,檢測速度及辨識準確度比國外機台高;立達也開發應用於射控系統、無人機、仿生機器人等軍用機器人產品。
睿揚創新科技協理張乾益指出,睿揚提供以簡易innoBASIC指令撰寫、控制教育型機器人產品,從6/8/12/16軸人形機器人、17/19~25軸格鬥型機器人、2/4/多輪的輪型機器人,及六足蜘蛛、機器蛇、機器狗等仿生機器人,並提供各種感測/遙控/無線/多軸控制模組、開發套件與整合服務。
嵌入式技術涵括感測、運算、網路連結、資料傳輸、系統控制,為各電子產品與自動化設備的核心技術,各廠商也紛紛透過串連合作的方式打團體戰,強化並凸顯自身產品的產業鏈與價值;期盼在這些技術、創新應用與實際案例分享下,能激發產業打造出具全球競爭力的創新產品。
附圖:2016年嵌入式技術論壇共帶來12個精彩講題,雖當日天候不佳,仍吸引了300多人與會聆聽。
資料來源:http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp…