0
| 本文作者： 史中 | 2016-12-05 08:57 |
人工智能，每一個(gè)字都散發(fā)著陽(yáng)春白雪的未來(lái)氣息。
然而，正如“蘋(píng)果高高在上， Android 手機(jī)才推動(dòng)智能手機(jī)普及”一樣，真正改變?nèi)藗兩畹?，往往是“下里巴人”?/p>
最近，三家頂尖的人工智能硬件和算法公司聯(lián)合成立了“OPEN AI LAB”開(kāi)放人工智能實(shí)驗(yàn)室。當(dāng)然，這個(gè)實(shí)驗(yàn)室的酷炫之處絕不僅僅在于所有的字母都大寫(xiě)。我們先來(lái)看看創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)室的四家大咖：
ARM 中國(guó)（頂級(jí)芯片 IP 設(shè)計(jì)廠商）
安創(chuàng)空間（ARM 在中國(guó)的生態(tài)系統(tǒng)加速器）
全志科技（為小米、富士康、惠普提供處理器 SoC 的芯片大咖）
地平線機(jī)器人技術(shù)（由前百度深度學(xué)習(xí)研究院院長(zhǎng)余凱博士創(chuàng)建的，頂尖的嵌入式人工智能算法和芯片設(shè)計(jì)公司）
簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，“OPEN AI LAB”就是團(tuán)結(jié)在 ARM 周?chē)娜斯ぶ悄苄酒惴ù罂ЫM建的“別動(dòng)隊(duì)”。這個(gè)別動(dòng)隊(duì)，要做“最接地氣的人工智能平臺(tái)框架”。
【安創(chuàng)空間 CEO 陳鵬，地平線機(jī)器人技術(shù) CEO 余凱，ARM 全球執(zhí)行副總裁兼大中華區(qū)總裁 吳雄昂，全志科技副總裁 薛巍】
全球使用 ARM 芯片的人口，達(dá)到了總?cè)丝诘?80%，這個(gè)數(shù)量超過(guò)了使用牙刷的人數(shù)。
ARM 全球執(zhí)行副總裁兼大中華區(qū)總裁吳昂雄給出了這個(gè)出乎意料的數(shù)據(jù)。沒(méi)想到 ARM 芯片的普及率已經(jīng)到了如此“喪心病狂”的地步。
ARM 架構(gòu)的普及，很大程度是借助智能手機(jī)和各種基礎(chǔ)硬件深入每個(gè)人生活的浪潮。采用 ARM 架構(gòu)芯片的設(shè)備，總體來(lái)看和牙刷真的有些共同之處，那就是：“廉價(jià)”和“必需品”?？梢哉f(shuō)，ARM 用“群眾路線”完成了“農(nóng)村包圍城市”式的市場(chǎng)占領(lǐng)。
然而，在人工智能芯片這個(gè)未來(lái)市場(chǎng)，似乎還沒(méi)有這么明朗的格局。
為了說(shuō)明 OPEN AI LAB 了不得的計(jì)劃，先要科普一下人工智能的兩大方向：
云端人工智能：利用云端的“超級(jí)大腦”對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，然后將決策指令下達(dá)到本地。圍棋大師“阿法狗”就是典型的云端人工智能。
本地人工智能：利用設(shè)備本身的軟件硬件對(duì)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，然后在本地快速做出智能反應(yīng)。特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)該算作這類(lèi)本地人工智能。
打個(gè)比方，這就像我們?nèi)梭w的運(yùn)行機(jī)制，
大腦負(fù)責(zé)處理所有信息，統(tǒng)一做出決策；
但是對(duì)每一個(gè)細(xì)胞而言，不可能都把自己收集到的信息匯總到大腦，然后原地待命等待下一步指令。恰恰相反，每一個(gè)細(xì)胞都在自主地汲取養(yǎng)料，排泄廢物，還可以分工合作。
OPEN AI LAB 所要解決的，就是相比云端人工智能更普遍的本地人工智能問(wèn)題。
地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人兼 CEO 余凱為雷鋒網(wǎng)科普了本地人工智能的意義：
人工智能一直有小循環(huán)和大循環(huán)之分。
例如在智能交通那個(gè)領(lǐng)域，大循環(huán)的云端數(shù)據(jù)計(jì)算，可以幫你預(yù)測(cè)前面堵車(chē)狀況。但是在自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景中，如果你前面有一個(gè)小孩子突然的過(guò)馬路，你就要把這個(gè)信號(hào)采集過(guò)來(lái)，然后傳到云端，云端處理完了之后再傳過(guò)來(lái)，這個(gè)是不可想象的。
如果汽車(chē)以100公里的時(shí)速行駛，哪怕僅僅延時(shí)50毫秒，都會(huì)對(duì)應(yīng)很長(zhǎng)的行駛距離。無(wú)人機(jī)也是如此，因?yàn)樯婕暗綄?shí)時(shí)避障，必須根據(jù)環(huán)境馬上作出決策，這時(shí)，50毫秒的延時(shí)也是很厲害的。
即使網(wǎng)絡(luò)本身沒(méi)有延遲，網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的可靠性也是很大的問(wèn)題。在美國(guó)，大量的道路區(qū)域是沒(méi)有信號(hào)覆蓋的。
其實(shí)在2012年，曾經(jīng)有 HTML5 和本地 App 服務(wù)究竟哪個(gè)是未來(lái)的爭(zhēng)論。Facebook 當(dāng)時(shí)“All in”去做 HTML5 遠(yuǎn)程的服務(wù)。但是從流暢性和速度上，都沒(méi)有辦法和本地 App 抗衡。現(xiàn)在看來(lái)，根本沒(méi)有爭(zhēng)議了，本地 App 更好。
【自動(dòng)駕駛過(guò)程中，人工智能需要對(duì)突然出現(xiàn)的行人做穩(wěn)定而可靠的響應(yīng)】
正如我們的大腦無(wú)法處理每一個(gè)細(xì)胞的“私聊”一樣，云端人工智能也沒(méi)辦法處理各個(gè)硬件的請(qǐng)求。
實(shí)際上，某種程度上來(lái)說(shuō)，目前很多設(shè)備的智能需求是被抑制的。
吳雄昂舉了一個(gè)例子：
如果我們把北京的環(huán)路，全都修成五層，是不是能解決交通擁堵問(wèn)題呢？我覺(jué)得并不能。
這就像過(guò)去的智能電表，是每個(gè)月采集一次數(shù)據(jù)回傳。但是未來(lái)如果很可能每五分鐘就要采集一次數(shù)據(jù)，并且還要交叉分析各個(gè)家電之間的數(shù)據(jù)，其中的差距絕不是五倍的關(guān)系。
如此看來(lái)，本地人工智能的存在“剛需"。就像歷史上從PC到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備普及的過(guò)程中，市場(chǎng)擴(kuò)大了十倍左右，人工智能從云端普及到本地設(shè)備中，也同樣可以擴(kuò)展一個(gè)數(shù)量級(jí)。
實(shí)際上，整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，已經(jīng)注意到了本地人工智能（嵌入式人工智能）散發(fā)出來(lái)的巨大誘惑。幾乎所有相關(guān)公司都希望在自己的領(lǐng)域構(gòu)建獨(dú)特的技術(shù)壁壘。
全志科技副總裁薛巍覺(jué)得，很多公司的努力都是“重復(fù)建設(shè)”。
幾乎每家芯片廠商都在根據(jù)自己的芯片獨(dú)立搞運(yùn)算能力的事情，每家算法公司都獨(dú)立搞自己的算法。每個(gè)人都像一根竹子，在一片竹林里，長(zhǎng)高都不容易，承重也不好。
所以我們能不能找到共性的東西，例如 A芯片+B算法，同時(shí)進(jìn)化迭代。這樣能夠形成一個(gè)框架，讓上層的應(yīng)用開(kāi)發(fā)呈現(xiàn)“蘑菇型”的膨脹。
簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，在這個(gè)人工智能的洪荒時(shí)代，特別是嵌入式人工智能的洪荒時(shí)代，如果這個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈上的人各自為戰(zhàn)，就會(huì)造成對(duì)接混亂和資源浪費(fèi)。
這個(gè)時(shí)候，在洪荒之中已經(jīng)有一席之地的“長(zhǎng)老”們，就需要聯(lián)合起來(lái)，成為一個(gè)“部落聯(lián)盟”，為其他人制定普適的算法和開(kāi)發(fā)框架。這個(gè)“部落聯(lián)盟”就是 OPEN AI LAB。
OPEN AI LAB 的野心更多地在于技術(shù)上。
我們想要做的，是向下兼容所有芯片，向上適合所有開(kāi)發(fā)者的架構(gòu)。
余凱說(shuō)。
【地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人兼 CEO 余凱】
但這個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)絕不是說(shuō)起來(lái)這么簡(jiǎn)單。作為 LAB 里的“算法擔(dān)當(dāng)”，這位深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大牛深知其中的技術(shù)難度有多大。
我們需要做一個(gè)抽象層的接口定義，讓我們的算法和嵌入式的硬件平臺(tái)無(wú)關(guān)，這個(gè)非常難。
因?yàn)榍度胧降奶幚砥鞣N類(lèi)非常多，有 A7、A53，有四核、八核，上面有的有DSP，有的沒(méi)有DSP。因?yàn)檫@個(gè)世界是多樣性的，就算是車(chē)載系統(tǒng)的話(huà)，不同的車(chē)廠的理解也不一樣，對(duì)計(jì)算平臺(tái)的要求也是多樣化的。
實(shí)際上，雖然 OPEN AI LAB 看起來(lái)像是一個(gè)聯(lián)盟，但是卻會(huì)凝聚一批專(zhuān)家，用 100% 的時(shí)間和精力來(lái)研發(fā)這個(gè)框架。余凱認(rèn)為，這種實(shí)體性才是保證框架能夠研發(fā)成功的關(guān)鍵。
在很多人的理解中，算法和芯片是獨(dú)立的兩層。但是在這些人工智能大牛眼中，二者是融合的。因?yàn)樗惴ㄒ坏┓€(wěn)定，就可以被“硬化”在處理器中，達(dá)到最佳的效率。而以這個(gè)處理器為基礎(chǔ)，還可以研發(fā)新的算法。余凱說(shuō)：
今天主流的深度學(xué)習(xí)的算法，基本上都是在GPU上面優(yōu)化的，它并沒(méi)有充分考慮到在硬件上做一些優(yōu)化，未來(lái)軟件算法和硬件架構(gòu)一定會(huì)聯(lián)合迭代優(yōu)化，而且我認(rèn)為這個(gè)過(guò)程會(huì)是一個(gè)十年的長(zhǎng)跑。十年以后的，哪怕是同一個(gè)問(wèn)題，軟件算法會(huì)和今天不一樣，因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候的硬件不一樣。
這也是為什么在 OPEN AI LAB 中，聚集了地平線、全志科技和 ARM 三家有硬件野心的公司。
人工智能的進(jìn)化，和生物的演進(jìn)有著諸多的相似之處。
無(wú)數(shù)單獨(dú)細(xì)胞低耗而穩(wěn)定的小智能，最終支撐了獨(dú)立意識(shí)的大智能。而不斷變化的環(huán)境，又促進(jìn)了細(xì)胞本身形態(tài)的演進(jìn)。
這正像人工智能的算法和芯片，每一次把優(yōu)秀的算法固化到硬件中，都完成了人工智能的一次進(jìn)化。
我們期望不久之后，身邊的一切設(shè)備都具有貼心的智能，我們能夠像使用牙刷一樣享受本地人工智能帶來(lái)的便利。也許 OPEN AI LAB 可以讓這一天提前到來(lái)。
文/史中（微信ID：Fungungun，歡迎講述你的故事）
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。
