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人工智能不一定都靠“云”

发布时间:2017-10-25作者:来源:CNET科技行者浏览次数:1855

在IT世界中,随着移动互联网的发展,人工智能浪潮开始兴起。人们开始越来越关注人工智能技术将带来的变化。有了这股浪潮,人工智能有望在未来10年甚至更长时间内成为工业发展的重点。国内外巨头也加大了在这一领域的布局。

人工智能将是一场有关IP的竞赛

根据McKinsey先前发表的一项研究《人工智能,下一个数字前沿》,2016年,技术巨头在人工智能上的平均花费在200亿至300亿美元之间。其中90%用于研发和部署,其余10%用于AI收购。在全球范围内,美国公司去年占人工智能投资的66%。

人工智能的不断发展离不开世界领先技术公司在创新储备和技术能力方面的竞争。积累的技术力量越多,人工智能竞赛中的发言权就越大。知识产权是指在人类社会实践中创造的智力劳动成果的专有权,也是衡量企业或行业创新和技术实力的重要标准。

ICT(信息和通信技术)社区谈论创造最多IP的公司,并且不得绕过位于美国圣地亚哥的高通公司。作为移动通信领域的全球领导者,全球提交的专利申请数量已超过130,000件。每年,20%的税前收入将用于研究和开发新技术,以促进移动行业和相邻行业的创新。

高通公司通过专利许可与行业共享先进的研发技术,进一步推动了行业的发展。截至目前,已有100多家中国移动电话公司与高通签署了专利许可协议。计算和连接技术中的大量IP累积使高通成为人工智能(AI)领域的“能量”。

今年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,强调建立人工智能技术标准和知识产权制度,支持人工智能企业加强专利分配。作为一家知识产权高收益技术公司,高通公司正在与人工智能领域的合作伙伴一起开发全面的生态布局,并拥有自己的计算能力和连接性。

让手机成为AI落地的最大载体

不久前,高通公司宣布收购一家荷兰子公司Scyfer,该公司专门为制造业,医疗保健和金融行业提供机器学习和深度学习技术和解决方案。高通集团全球副总裁兼投资部中国区总经理沉进透露,高通公司投资人工智能的公司和项目包括:美国大脑组,从研究人员的大脑开始需要7年时间。为机器人提供软件以实现移动性和导航;以及美国人脸识别公司Clarifai;中国智能语音公司云智晟。但实际上,高通公司在机器学习领域的探索早在十年前就开始了。最初,高通专注于计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法。随着时间的推移,高通公司的研究逐渐扩展到深度学习,包括感知,推理和行动,并涵盖听力,观看,监控,观察,学习,自然互动和隐私保护。

当我们谈论人工智能时,有五个要素:算法,计算,语音,图像识别和视觉。可以在国内外召集的互联网巨头也在“云”中加强这些领域的应用。与他们不同的是,高通公司的目光并不是放在人工智能的云端,而是将机器学习应用于终端,即专注于他们自己的长板。

根据Gartner的预测,从2017年到未来五年,智能手机出货量将达到85亿台。今年,手机开始具备人工智能的表现,比如OPPO的R11背景模糊。在下一步中,将有各种相机功能,例如360度摄影,视频编辑和个人助理功能,例如管理账单,写日记等,以将人工智能技术应用于移动电话。高通公司的愿景是希望未来的每一款智能手机,终端设备和汽车都能通过高通的芯片组“触摸”人工智能技术。虽然目前大多数公司都专注于开发基于云计算技术的人工智能,但高通公司的目标是使用每一款终端设备,并相信智能手机的未来将成为人工智能的最大载体,即让所有终端设备和一切都有强烈的感知能力。有理由选择终端而不是云来运载人工智能技术。首先,当人工智能的操作和操作发生在相对较近的距离时,可以在一定程度上减少延迟的发生。其次,随着设备中生成的数据量的增加,使所有依赖于“云”操作的数据显然会增加通信网络的压力。相反,在设备端执行一些及时有效的操作可以使通信更有效。最重要的一点是终端具有数据的隐私性和安全性,这在云中通常相对较弱。

如果要在智能设备上加载人工智能,则实施起来并不容易。其中一个先决条件是提高手机芯片的计算能力。另一种是需要一套有效的开发工具,使操作易于在终端上部署,一个是基本连接功能。

人工智能涉及大量数据和复杂操作,需要在后台基于大型服务器或云完成。随着移动处理能力的逐步提高,这种操作也可以在多个终端设备的分布式架构上实现。对于高通而言,它不仅拥有AP(移动应用处理器),还拥有基带,无线电,GPU,蓝牙和音频等关键模块。截至目前,高通公司的AP已应用于许多行业和场景。此外,高通公司今年上半年推出的Snapdragon 835移动平台不仅推动了全球手机产业的发展,而且渗透到更多终端领域,从而形成适应新时代的计算能力。

此外,高通公司首款针对骁龙系列移动平台设计的深度学习软件框架,NPE(神经处理引擎)软件开发套件(SDK)已经面向开发人员推出。利用NPE开发工具包的深度学习功能,它可以增强用户的实验功能,如样式过滤器,场景检测,人脸识别,自然语言理解,对象跟踪和避免,手势捕获和文本识别。

NPE与高通的Snapdragon 600和800系列处理器兼容,并支持通用的深度学习开发框架,包括Caffe,Caffe2,Tensorflow等。这意味着如果用户正在构建AI应用程序,那么通过集成Qualcomm的SDK,它运行得更快在兼容处理器的手机上。例如,第一个整合其SDK的社交巨头Facebook使用NPE,它的Facebook过滤器比通用CPU实现快五倍。

5G是实现人工智能终端化的基础条件

最后,让我们谈谈5G,这是在终端上应用人工智能技术的重要基本条件。增加高效的无线通信技术可实现设备与云之间的智能连接。在《新一代人工智能发展规划》中还提到应该部署第五代移动通信(5G)系统以加速集成信息网络的构建并提高低延迟和高吞吐量的传输能力。 5G时代的到来确实促进了人工智能技术的进一步发展。

5G是高通公司过去几年关注移动通信的重点。打开高通公司的官方网站,一个口号迎接你。——“在过去的30年里,我们联系了人们。在5G时代,我们将一切联系起来。” 5G时代的到来也为人工智能技术的应用提供了更好的条件。长期以来,高通一直在通信领域发挥着主导作用。基于3G,4G和Wi-Fi技术专业知识的积累,高通公司十多年前一直致力于新5G的开发。而在过去的18个月中,高通公司推出了5G新的空中接口(5G NR,NR指的是移动终端和基站之间的连接协议)6GHz以下的原型系统。 9月11日,高通宣布推出5G新型空对空毫米波原型系统,用于测试和测试毫米波在实际环境中面临的诸多挑战,如终端设计和手工造成的信号阻塞握。

然而,5G的大规模商业估计将需要等到2020年。之前,在4G和5G之间,需要在此提及千兆LTE。作为5G的唯一途径,来自18个国家的26家运营商目前正在积极部署。

在全球范围内,高通公司宣布推出其首款5G调制解调器—— Opteron X50 5G调制解调器系列,它通过单芯片支持2G/3G/4G/5G多模,支持全球5G新的空中接口标准和千兆LTE,成为第一个该公司已发布商用5G调制解调器芯片组解决方案。不仅满足高清视频,VR,AR等新兴应用的需求,还为连接上述云和智能设备提供了良好的支持。

目前,人工智能产业正在健康发展。下一步需要更多的计算能力和更多的数据。高通公司希望在竞争初期最大化其连接性和计算优势,并在全球人工智能市场获得立足点。 。

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